CLINEに全部賭けろ
Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ
AI活用100本ノック（DeNA）
こんにちは。 ECコンサル会社を経営している、あびるです。 今回はChatGPTでマインドマップを作る方法をご紹介します。 この方法を使えば、長くて難しくて読みたくない文章も、情報が小分けされた状態で視覚的に分かりやすくなります。 プロンプト例太宰治の走れメロスのストーリーについてマインドマップにまとめて、PlantUMLで出力してください。出力結果 @startmindmap !define AWESOME mindmapBackgroundColor White * 走れメロス ** 主要登場人物 *** メロス **** 無実の罪で逮捕 **** 王に誓いを立てる **** 結婚式へ向かう **** 友人セリヌンティウスに会う **** 王に戻る *** セリヌンティウス **** メロスに協力 **** 王のもとで身代わりに *** 王 **** 独裁者 **** メロスを逮捕 *
やさしいMCP入門
4/9(水) お昼にyoutubeでも解説します🙌 やさしいMCP入門 ＆ 実践LT会（KAGと学ぼう！勉強会） https://kddi-agile.connpass.com/event/351600/
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
なぜCursorを使うと執筆が捗るのか？ それはAIファーストな環境では、自律的に情報を探索してくれるからだ。 執筆のパラダイムシフトは既に始まっている。 文章執筆でAIエディタを活用するには 最近、CursorなどのAIエディタによる文章執筆が注目を集めているが、「実際にどう使えば執筆が捗るのか」というイメージが湧かない人も多いだろう。いくら便利だと言われても、具体的な活用法が見えなければ結局は普通のエディタとの違いが分からない。ではどうしたら執筆に活用できるのか。 俺自身はこの2年間、AIを文章執筆に活かす方法を模索してきた。そしてようやく3つの要素が揃ったことで執筆環境が一変したと確信した。 EvernoteからObsidianに移行し、すべての情報をMarkdown形式で一元管理 音声入力でアイデアを一気に吐き出し、AIに修正・整理させる手法 Cursorの登場により、Markdo
今や、AIを活用してソフトウェア開発すること自体は一般的になり、一種のブームと化している。 しかし、Web上で見かけるのはワンショットでテトリスを作る程度の小規模なプロジェクトの話がほとんどで、驚けるものの、正直あまり実用性は無いように感じる。 俺たちが本当に知りたいのはテトリスの作り方じゃねえ！現実の中規模以上のシステム開発で、いかに楽に良いものを作れるかだろ！ ということで、まずは弊社から現時点のノウハウを全公開しようと思う。 弊社ではCursorを1年以上活用（サービスがGAになったタイミングから全社員で利用）しており、一定のノウハウを蓄積してきている自負がある。ただ、あくまで一例ではあるので、ぜひみなさんの現場での活用事例も共有してほしい！ 免責事項AIエディタでの開発は、LLMとAIエディタの進化に伴い、常に変化している。 そのため、この記事で述べる方法論は、現時点での、弊社での
ChatGPTの力で｢片付ける気すら起きないほど荒れた部屋｣ が楽に綺麗になった話2023.03.22 19:30435,357 かみやまたくみ ※この記事は編集部がChatGPTと触れ合った思い出を記録するものです。 2〜3月が非常に忙しく、気づけば我が家は汚部屋状態。めちゃくちゃすぎて掃除にとりかかる気にさえなりません。でも、これをなんとかしないとまともに仕事はできなさそう。 そこでふと思いつきました。GPT-4でさらに賢くなった対話型AIサービス｢ChatGPT｣ならなんとかしてくれるのでは？ 会話ログを載せるとどうしても長くなってしまうので、最初に結論を書きます。すごい楽に掃除が進みました。 ｢能率的なやり方｣が一瞬で出てくる→やるだけ最初は｢ChatGPTが適切な回答をするために必要な情報が得られるように、私に質問してください｣と伝えました。前提として、自分は掃除が得意なタイプで
「ChatGPTが“嘘をつかなくなる”？」SNSで話題の“ファクトベースAI”プロンプトが凄い！ - Smart Watch Life｜日本初のスマートウォッチ専門メディア
AIが「もっと正確に」「もっと誠実に」答えてくれるようになる――そんなプロンプトが、今SNS上で話題になっています。 投稿主は、AI教育分野で知られるみやっち（@miyachi_ai）さん。 Threads（スレッズ）に投稿された「信頼性の高い情報を提示できる高精度なファクトベースAIです」という指示文が、ユーザーの間で急速に拡散中です。 「ChatGPTが知らないことも“自信満々に答える”」問題に一石 みやっち氏は10月11日の投稿で、こう指摘しています。 「ChatGPTって時々、知らないことも自信満々に答えちゃうの。 でもこれを送れば、“分かりません”って正直に言ってくれるようになるよ。」 AIの“ホントっぽい嘘”――つまり、知らないことをもっともらしく答えてしまう現象（通称：ハルシネーション）は、長年の課題です。 その対策として生まれたのが、以下のファクトベースAIプロンプトです。
こんにちは、ログラスの松岡(@little_hand_s)です 3行まとめ AIに質問させるときに選択肢を提示させると、回答が楽で早くなる さらに、推奨度とその理由を出力させると、その根拠を元にAIと議論できるし、納得感を持って進められる 結果、意思決定が速くなり、質も上がる AIと対話しながら開発してますか？ Claude CodeやCursorなどのAI開発ツールを使ってる人、増えてますよね。 AIが暴走しないように、不明な点を質問させてる人も多いと思います。 でも、毎回自然言語で答えるの、面倒じゃないですか？ たとえば： AI: 「バリデーション、フロントエンドとバックエンドどっちでやりますか？」 あなた: 「うーん、両方かな。セキュリティ的にバックエンドは必須で、UX的にフロントエンドも欲しいし...」（と、入力すると長い） もしどちらでバリデーションするかを決めていなかった場合、
ChatGPTの予測能力を爆上げするプロンプトが判明、「物語プロンプト」とはいったい何か？ 【生成AI事件簿】ロシアによるウクライナ戦争の帰趨についても驚きの回答が | JBpress (ジェイビープレス)
ChatGPTに「○○は将来どうなりますか？」と直接的に尋ねても、大抵は「確かなことは言えません」といった控えめな返答しか得られない。その背景には、未来の出来事を予測しないようChatGPTの頭脳であるLLM（大規模言語モデル）に調整が施されている可能性も指摘されている。ところが、プロンプトにある工夫を加えると、雄弁に未来を語り出すという。どういう工夫なのだろうか。（小林 啓倫：経営コンサルタント） 生成AIの予測力を上げるには 質問すれば何でも答えてくれる、便利な生成AI。いっそ未来のことも聞けないかというわけで、さまざまな形で生成AIを未来予測に活用する取り組みが行われてきたことは、この連載でも何度か取り上げた。 たとえば、専門家が編み出した「未来予測手法」に従うよう指示した生成AIは、予測精度が上がるという研究結果が出ている（参照記事）。 しかし、もっと簡単にChatGPTの予測精度
はじめに 先日、若いエンジニアと話をしていて、システム思考について話題になった。「物事を個別に捉えるのではなく、全体の関係性や相互作用を理解する考え方」—これがシステム思考の本質だ。僕は彼に、これはどんな分野でも応用できる基本的な教養だと伝えた。特にシステムを構築する立場の人には重要だけど、そうでなくても持っておいて損のないスキルだと。 世界はシステムで動く ― いま起きていることの本質をつかむ考え方 作者:ドネラ・Ｈ・メドウズ英治出版Amazon その会話を終えた後、ふと考えた。僕たちエンジニアは日々システムを作っているのに、どれだけ「システムとして」物事を考えているだろうか、と。 あなたは日々、コードを書いている。機能を実装し、バグを修正し、システムを構築している。そして、予想外の挙動に困惑することがあるかもしれない。完璧に動くはずの機能が、別の機能と組み合わせると謎の不具合を起こす。
私は、中小企業のデジタル化をご支援をしています。 これからデジタル化をするという会社で重要なのは要件定義。 ここに力を入れて、毎回10時間以上かけています。 ヒアリングに4時間 業務フロー図の設計に4~6時間 提案書の作成に2~4時間ほど プロジェクトの最初の大事な部分なので、時間がかかることは仕方ないのですが、もっと楽にできないかなと普段から悩んでいます。 個人的には、ヒアリングは全然苦ではないのですが、業務フロー図の作成と提案書の作成が大変なため、どうしても気が進まないことが多いです。 喋る時と資料を作るときは脳の使い方が違うのか、ストレス値が非常に高いように勝手に思っています。 最初に粗くても、たたき台を書き出してくれればその後ツッコミ入れるのはいくらでもやるのに 提案書の大体の型とイメージはあるけど、寝ている間に誰か勝手に作ってくれないかな となんともズボラな根性が毎回顔を出してき
GPT-1→GPT-2→GPT-3→GPT-3.5→ChatGPT→GPT-4までの進化の軌跡と違いをまとめてみた｜スタビジ
当サイト【スタビジ】の本記事では、昨今のAIの進化のきっかけになっているGPTシリーズについてまとめていきたいと思います。GPT-1から始まりGPT-2、GPT-3、そしてChatGPTであるGPT-3.5、GPT-4と進化してきました。この進化の軌跡と違いについて解説していきます。 こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ この記事では最近のAIブームの火付け役になったGPTシリーズについて簡単にまとめていきたいと思います。
芥川賞作家の九段理恵さんが「95％生成AIで書いた」という短編小説「影の雨」と、執筆に使ったというプロンプト全文が、博報堂が発行する雑誌「広告」のWebサイトで公開された。 九段さんは芥川賞作品「東京都同情塔」について受賞記念会見で「小説の5％をAIで書いた」と発言して話題になった。 今回、雑誌「広告」は九段さんに「95％をAIで書く」小説を依頼。九段さんはAIとともに「影の雨」を完成させた。作品は「広告」418号に掲載した後、Webでも公開。さらにプロンプト全文もWeb公開した。 公開されたプロンプトには、5日にわたる九段さんとAIとの対話が生々しくつづられ、“小説家の頭の中”を垣間見ることができる。プロンプトは、本人と編集部による加筆修正が一部加わっている。 九段さんは「『小説家 meets AI』の物語としてお楽しみいただけたらうれしいです」とコメント。AIの「CraiQ」は「これは
【2025年5月完全版】RAG の教科書
はじめに 昨今、AI の進化により、様々な分野での応用が進んでいます。特に、自然言語処理(NLP)の分野では、RAG( Retrieval-Augmented Generation)が注目されています。RAG は、情報検索と生成を組み合わせた手法であり、特に大規模言語モデル(LLM)と組み合わせることで、その性能を大幅に向上させることができます。 また、NativeRAG や GraphRAG, AgentRAG などさまざまな RAG のバリエーションが登場しており、これらは特定のユースケースやデータセットに対して最適化されています。 今回は、RAG の基本的な概念から、RAG のプロジェクトの進め方、精度向上の方法に至るまで詳しく解説します。 みなさんの GenAI Application の開発に役立てていただければ幸いです。 本記事は 5 万文字を超える大作となっております。 お時
前回までの連載のあと、2023年秋に『Obsidianで"育てる"最強ノート術』を刊行しました。そして2025年になって、Obsidianが大きく注目を集めています。今回はその背景と理由について解説します。 AIとの連携 ObsidianはノートアプリやPKM（Personal Knowledge Management）ツールとして注目を集めました。主な特徴として、この連載でも解説してきた次のことが挙げられます。 ローカル環境で動作する Markdownで書いたノートをリンクできる 階層型のタグで管理できる プラグインで拡張できる そんな中、2025年になって注目された背景として、「AI（人工知能）との連携」があります。ここでは「生成AIの進化」「RAGとMCPの登場」「AIエージェントの登場」という3つの視点から紹介します。 生成AIの進化 2022年末にChatGPTが公開されて
はじめに この記事は GitHub Copilot の Tips を詰め込んだ記事になります。 GitHub Copilot を普段使っているが、コード補完しか使ってない方や、これから使おうと思っている方に向けて Tips をまとめて紹介する記事になります。 是非日々の開発ライフにお役立てください 🚀 GitHub Copilot とは？ GitHub Copilot は、開発者がコードをより速く、少ない労力で記述できるように支援する AI コーディング アシスタントです。 コンテキストに応じた支援を提供し、開発者が入力中にコードの提案を行います。 これは、行の補完の場合もあれば、まったく新しいコードのブロックの場合もあります。 これにより、開発者は問題解決、共同作業、イノベーションに集中できます。主要なエディターと統合され、GitHub にネイティブに組み込まれているこのツールは、最も
""次女(12)が作文の宿題がめんどくさいらしく、ウダウダしていたので、プロンプト書いて #ChatGPT さんにAI家庭教師してもらった。人間とちがって、焦ったり、恣意的な誘導をしたりしないの素晴らしい。AIさんが相手してくれるよ、と言ったら、かなり前のめりに。双方ちょっと誤読もあるけれど、ものの10分くらいで「あと書けそう！」となっていたのでよかったー" （なぜかtogetter上だとツイートが途切れるので引用です）
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 ※ この記事の内容の一部はこちらのイベントでお話したことと重複します。 はじめに 2023年3月1日にOpenAI社よりChatGPTのAPIが公開されました。 さらに14日にはGPT-4が登場し、その翌々日にはMicrosoft 365 CopilotでGPT-4をOffice製品に搭載することが発表されるなど、AI領域で大きな変化が起きています。 変化の速度の速さと変化量の大きさにより、私自身も追いつくのが精一杯な状態です。 個人的には、iPhoneの登場時以上の衝撃を受けています。 人類の歴史
NotebookLMの最新動向と活用事例
世の中の活用事例 カンファレンス系のキャッチアップ 2025年5月に Google I/O'25があり今回も様々なアップデートが発表されましたが、公式が Google I/O'25のリソースをまとめたノートブック を公開してくれています。本編の Keynote セッションは youtube にあがっています が、大体2時間くらいあります。最初は youtube リンクなどをソースに追加してインプットしていたのですが、公式対応してくれているならその必要もないですね。このノートブックは一般公開機能を使って Google から公式提供されており誰でも閲覧できます。 Understand all the I/O news with NotebookLM.より引用 単純にチャットや要約で利用するのはもちろん、リソースが束ねられている点も嬉しいポイントです。Google I/O に限らずテックカンファ
こんにちは！ 最近、ブレストをChatGTPとしているのですが、これはかなりやばく、自分の仕事に多大な影響を与えています。 これのやり方をちらっと紹介すると、割と反応がよかったので、実例ともに書いてみました。 ちなみに一応解説しておくと、OpenAIという企業によって開発されているChatGPTは、人工知能の一種である自然言語処理技術を用いて、自然言語での会話を可能にするチャットボットです。 ChatGPTでは、過去の文章や対話の情報を学習し、それを基に人間と同じように応答することになったのがすごいところです。 ブレスト方法結論でいうと、自分がファシリテーターになって、ひたすらChatGPTにいろいろな角度で話してもらうというだけです。 これを使うと、とにかく頭が刺激されるのでオススメです。 といってもよくわからないと思うので、実例をみていきます。 まず質問からいきます。僕は、たとえば以下
Home | ちゃんと.blog
このブログ、Astro Themesに公開されている「AstroNano」を使っているのですが、このテーマでセットアップしたブログをCloudflareにデプロイしようとすると、次のようなエラーでビルドができません。 ERR_PNPM_OUTDATED_LOCKFILE Cannot install with "frozen-lockfile" because pnpm-lock.yaml is not up to date with package.json Note that in CI environments this setting is true by default. If you still need to run install in such cases, use "pnpm install --no-frozen-lockfile"なにやら。pnpmのfrozen-
ChatGPTに”無駄な質問”してませんか？ たった1分で回答が変わる『超お手軽テンプレート』 - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
私：企画書を作成して AI：はい、それでは企画書のテンプレートをお出しします 私：もっと具体的なアイデアを出して AI：承知しました。以下のようなアイデアが考えられます 私：あぁ、もう！ なんかWikipediaみたいな一般論ばっかり. ChatGPTなどの生成AIとの会話、こんな経験ありませんか？ せっかくAIで仕事を効率化しようと思ったのに、返ってくる回答は一般的で表面的。「これなら自分で考えた方が早いかも……」と感じることも。 でも、質問の仕方を少し工夫するだけで、AIの回答は劇的に変わります。 この記事では「回答の質を格段に上げる質問テンプレート」をご紹介します。準備時間はたった1分で、あなたのビジネスに最適化された、具体的で実践的な提案が得られるようになります。アイデア出しの効率も、何倍にも上がるはずです。 それでは、具体的な方法を見ていきましょう。 ChatGPTを ”メンバー
生成AI時代の価値のつくりかた
現在、私たちは生成AIとエージェントAIの誕生により、インターネットの登場に匹敵する変革期にいます。これは単なる技術的な流行ではなく、ビジネスのあり方そのものを変える大きな波です。本書は、単なる「AIユーザー」から、自社のデータとAIプラットフォームを活用し、独自のビジネス価値をつくりだす「AI価値創造者」へとなるための羅針盤です 。AIの進化、大規模言語モデル、生成コンピューティング、エージェントシステムといったものがビジネス成果にどうつながるかを解説します。AI戦略の策定、モデルの選定、スキル開発、信頼性と責任の組み込み、データ活用など、戦略と運用の両面から具体的なアドバイスを提供します。中小規模言語モデル、モデルルーティング、MoE、エージェントなど、持続可能でスケーラブルなAI戦略の鍵となる要素にも焦点を当てています。 監訳者まえがき 推薦の言葉 はじめに 1章 +AIからAI+へ
どうもこんにちは Claude Codeを使っている人ならみんな感じてると思いますが、CLAUDE.mdでどれだけ緻密なルールを組んでも3ラリーくらいするとすっかり忘れてどんどん適当に動き出すというどうしようもない現象があります そのたびに「ルールを守ってください」と500000000回は打ち込みましたし、指摘し疲れて「/a」で「ルールを再確認してください」というカスタムコマンドまで組んで対処しているような状況でした この問題で難しいのが、「語尾を◯◯にして」だったりそういうしょうもないロールプレイはずっと守るわりに、「事前に確認を取って」とか「このルールで報告して」とかそういう挙動系のルールをすぐ忘れるという点です これをどうにか解決できないかなーと考えていたのですが、そもそもなぜ語尾ルールは守れるのか？という部分から答えを見つけるべきだと思い調査を開始しました なぜ語尾ルールだけは守ら
勉強を進める上で、ChatGPTは強力な武器になる。ところがChatGPTは今、人の想像を大きく超えるところまで来ている。勉強のチューターとして、信じられないほど高度な機能を提供するようになっているのだ。あまりに凄いので、「こんなことが本当にあるのだろうか」と、狐か狸にたぶらかされているような気になってしまうが、いくら頬をたたいてもこれは現実に起きていることだ。資格試験向けの塾や予備校は、存続さえも危険水域に入るかもしれない。 1940年、東京に生まれる。 1963年、東京大学工学部卒業。 1964年、大蔵省入省。 1972年、エール大学Ph.D.（経済学博士号）を取得。 一橋大学教授、東京大学教授（先端経済工学研究センター長）、スタンフォード大学客員教授、早稲田大学大学院ファイナンス研究科教授などを歴任。一橋大学名誉教授。 noteアカウント：https://note.com/yukio
AI の能力が上がるにつれて、人間が AI を監督するのが難しくなってきています。本稿では、Anthropic などのグループが ICLR 2025 で発表した Language Models Learn to Mislead Humans via RLHF（言語モデルは RLHF を通じて人間を誤解させることを学ぶ）をベースに、この問題について議論します。 この論文では、LLM が解けないほど難しいタスク、例えば難しいプログラミングのタスクに直面したとき、「分かりません」と言ったり、一目で分かるような間違ったコードを出力すると BAD ボタンを押されてしまうので、あえて出力を複雑にしたりデバッグしにくいコードを出力し、それによりユーザーは煙に巻かれる・ミスが隠蔽されるといった現象が実験により確認されています。 この現象は現実の LLM や AI サービスでも起きている可能性が高いです。自
Claude Codeで効率的に開発するための知見管理 はじめに Claude Codeは、Anthropicが提供するAIアシスタント「Claude」をコマンドラインから直接利用できるツールです。しかし、プロジェクトが大きくなるにつれて、過去の試行錯誤や設計決定をClaudeに効果的に伝える仕組みが重要になってきます。 本記事では、Claude Codeを使った開発で得られた知見を体系的に蓄積・活用するための実践的な方法論を紹介します。 知見管理の課題 Claude Codeを使い始めると、以下のような課題に直面します： 同じ問題について何度も説明する必要がある 過去の設計決定の理由をClaudeが理解していない プロジェクト固有の制約や要件を毎回伝える手間 デバッグで得られた知見が散逸する これらの課題を解決するために、構造化された知見管理システムを構築することが重要です。 提案する知
こんにちは。IT企業で人材育成・組織開発をやりつつAI活用推進もやっているうえむらです。本記事では、Gemini3以降に書かれた記事のうち、特に参考になった記事（Xでの紹介時にインプレッション数1万以上、100いいね以上）を厳選してご紹介します。 はじめに: Gemini3の衝撃2025年11月に登場したGemini3.0はビジネスシーンに大きな影響をもたらしました。 テキストやスライドに加えて画像、音声、動画をシームレスに扱うマルチモーダル機能の強化、複雑な文脈を理解した上で多角的に思考する推論能力の向上、素早い応答と深い思考をシーンに沿って直感的に使い分ける処理速度の最適化。 Google Workspaceの各アプリにGeminiが自然な形で共存していることも見逃せません。結果として、日々の仕事の多くをGeminiと共に過ごす場面が増えています。 まずはGemini3.0によって新た
こちらは DSKアドベントカレンダー2025 7日目の記事です！🎄 2025年も終わりに差し掛かろうとしている今日このごろ、振り返ればGeminiに振り回された１年だったな〜〜と感じています。（もちろんいい意味で！） 嬉しいアップデートが毎日のように降り注いでくる激アツプロダクト。 長年Googleに関わる業務に携わってきましたが、こんなに脳汁垂れ流しながら仕事したことはないです。 そんなGeminiを追い回し続けた私が「結局これが便利なんだよな」という結論に至った 【個人的】Gemini の小ワザ を 8個に絞ってご紹介したいと思います。 ※あくまで【個人的】な選定です。ご了承ください🙏 ※Google Workspace アカウントで使える Gemini / NotebookLM の機能をメインにご紹介します。 🎯 前提と課題 📄 【プロンプトあり】業務で活きる Gemini
社内のAIコーディング導入を加速するため前提知識をまとめたガイドラインを書いた - Cluster Tech Blog
こんにちは、クラスター株式会社でサーバーサイドをメインに開発しているid:shiba_yu36です。 クラスター株式会社は2025/07から開発チームのエンジニア希望者にClaude Maxを配り、Claude CodeなどによるAIコーディングをどんどん取り入れる決定をしました。しかしAIコーディングをいきなり行おうとしても、AIやエージェントによるコーディングの前提知識が足りず、使いこなせない・AIコーディングは使えないと判断を下してしまう可能性があります。 そこで導入を加速するため、前提となる知識をまとめたAIコーディングガイドラインを書き、Claude Max導入直後に開発チームへ展開することにしました。今回はこのガイドライン内容をそのまま共有しようと思います。 AIコーディングの導入の参考になれば嬉しいです。また、間違っている部分もあると思うので識者の方は指摘してもらえると助かり
深津 貴之 / THE GUILD @fladdict THE GUILD。行動・認知・体験のデザイナです。 ネットを知の高速道路として復活させたい。 note.comと、弁護士ドットコムのリーガルブレインというサービスをお手伝いしています。 書き物 → note.com/fladdict theguild.jp
NotebookLM を解説！情報整理をAIで簡単にしよう｜Gemini - Google の AI
こんにちは、Google の AI「Gemini（ジェミニ）」の公式 note 編集部です。 日々の仕事や学習で、たくさんの資料や情報に触れている中で、「情報をうまく扱いきれない」と感じることはありませんか？ あなた専用のAI リサーチアシスタント「NotebookLM」は、そんな時に役立つツールです。皆さんのお手持ちの資料（ドキュメント、PDF、テキストファイル、WebサイトのURLなど）の内容を元に、情報整理、要約、質疑応答、アイデア出しなどをサポート。大切な資料への理解を深め、より有効に活用するためのお手伝いができます。 NotebookLM は現在、日本語を含む多くの言語に対応しており、Web ブラウザから Google アカウントで無料で利用することができます。 作成可能なノートブック数と 1 ノートブックあたりのリソース上限が引き上がり、高度なチャット設定等もできる有料版 No
レイオフを伝えるという仕事｜山田真央｜ダイニー
はじめに2025年。AIの波は、もはやテック企業だけの話ではありません。 いま、すべての産業、すべての職種が再定義されようとしています。 それは、不可逆的なパラダイムシフトです。 私たちダイニーは、飲食という最もアナログな産業にテクノロジーを持ち込み、“次の50年のインフラ”をつくろうとしています。 そんな中、今回「レイオフ（※厳密には退職勧奨）」という、日本ではまだ珍しく映る意思決定を行いました。 欧米では当たり前であるこの決断ですが、日本では、レイオフ＝経営難という誤解が強く根付いています。 日本のスタートアップ “村” においては、レイオフが行われると即座に「経営が傾いているのでは？」という見方がなされ、文脈のないままゴシップとして消費されがちです。 しかし、構造的な産業変化の只中にいるからこそ、私たちはこの意思決定を誤解なく、真正面から伝える責任があると感じました。 本稿は、そのた
昨今の AI の進化を見ていると、自分が会社員のソフトウェアエンジニアとして仕事をできるのは、あと何年間だろうかと思う。 まだ 5 年はだいじょぶかもしれないけど、10年はもうもたないかもしれない。正直 15 年はかなり厳しい気がする。 いや、5年後ももはやわからない。 ここ 1,2 年の間に就職すれば、その会社で 5 年以上はまだ働けるかもしれない。 しかし 5 年後にソフトウェアエンジニアとして自分が就職できる働き口はほとんどない可能性は十分にある。 正直今までのぼくの考えとしては、ソフトウェアエンジニアという職種は、AI が進化していっていろんな職業がなくなっていっても、その AI を作るのはソフトウェアエンジニアなのだから、他職種よりかは相対的に安泰だと思っていた。 でもここ半年くらいは、自分のキャリアの最後までソフトウェアエンジニアとして生きることはないだろうと思い始めている。
積極的には言ってないけど、ADHDな自分です。今日は、ADHDな自分がChatGPTにより生きやすくなった体験談を書いていきます。 1. ADHDの特性──今回はこの5つを取り上げますADHDにはさまざまな特性があります。 すぐに気が散ったり、タスクを後回しにしてしまったり、逆に過集中に入ってしまったり。 その中でも、今回焦点を当てたいのは以下の特性です： 💡 思考が同時にいくつも走る（マルチスレッドな思考） 📦 大きなタスクを前にすると手が止まる（“でかすぎる塊”問題） 🧠 アイディアは出るけど、文章にできない（整える工程がしんどい） 🔋 考えきった時点でエネルギーが切れる（実行フェーズで止まる） 🎈 書き上げたのに達成感がない（理想と現実のズレ） これらは日常生活だけでなく、仕事や創作、そしてnoteのようなアウトプット活動にも大きく影響します。 でも最近、これらの弱点をCh
BERT や GPT の登場により、テキストを扱うモデルは大きく発展しましたが、否定というごくありふれた操作を扱うのが依然難しいです。 本稿では、その理由と、部分的な解決策を紹介します。 目次 目次 否定文を理解できないAIたち 否定文を理解できずに困ること なぜ否定文をうまく扱えないのか なぜたまに成功するのか 対処法 ファインチューニング プロンプトの工夫 否定文を意識した訓練 文書数を増やす クエリとキーを拡張する おわりに 否定文を理解できないAIたち BERT (tohoku-nlp/bert-base-japanese-v3) で A =「私はお寿司が好きです。」 B =「私の好きな食べ物はお寿司です。」 のテキスト埋め込みのコサイン類似度を求めてみましょう。A と B は同じようなことを言っており、予想されるようにコサイン類似度は 0.9695 と高いです。 では、 A =「
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ChatGPTにマインドマップを作ってもらったら理解速度が爆速になる件｜Abiru
【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画
Cursorを使った文章執筆は、AIファーストな環境整備から始まる - 本しゃぶり
AIをシステム開発に活かすコツ、全部書く｜kmagai
ChatGPTの力で｢片付ける気すら起きないほど荒れた部屋｣ が楽に綺麗になった話
AIの質問を『選択肢+推奨度+理由』にしたら、意思決定の質と速度が圧倒的にあがった
システムを作る人がまず理解すべきシステム思考の基礎 - じゃあ、おうちで学べる
【ChatGPT活用法】要件定義/業務フロー図の作成/提案書作成まで2時間15分でやってみた
芥川賞作家が「95％AIで書いた」小説、全プロンプトをWeb公開
なぜObsidianが2025年になって注目されているのか | gihyo.jp
GitHub Copilot を完全に使いこなす会
娘さんが作文の宿題を面倒がったのでAIに家庭教師になってもらったら、ものの10分でスラスラ書けてた「これは理想形」
GPT-4時代のエンジニアの生存戦略 - Qiita
ChatGPTでブレストをすると、無限にできてヤバイという話｜けんすう
Claude Codeの「すぐルール忘れる問題」を解決する超効果的な方法を見つけた気がする
あまりに凄い「ChatGPT活用の勉強法」、教科書も塾も不要になりそうな「ある機能」
人間を騙してサボるAIたち - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
Claude Codeで効率的に開発するための知見管理
【Gemini／NotebookLM】Gemini3以降で業務に役立つ生成AI実践記事13選｜うえむら
かゆいところに手が届く！Geminiの小ワザ【個人的】8選
チャットAIは小説家や漫画家がこういう使い方をするとかなり使えるとみた「すご…この使い方は画期的」
ソフトウェアエンジニアとしての将来が見えなくなってきた｜choo
自分の中で「録音」の意味が変わった1年 by西田 宗千佳
ADHDの弱点はChatGPTにより補完できると最近思ってる｜くぅ
否定文を理解できないAIたち - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
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