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Anthropicは11月18日（現地時間）、Microsoftとのパートナーシップ拡大を発表した。これに伴い、Claude Sonnet 4.5、Haiku 4.5、Opus 4.1の各AIモデルをMicrosoft Foundryでパブリックプレビューとして提供開始する。 利用者はAzureを活用しながら、FoundryのAPIやツールを通じてサーバーレス環境でのスケーラブルなAIを用いた開発が可能となり、Python、TypeScript、C# SDKおよびMicrosoft Entra認証にも対応する。 さらに、Microsoft 365 Copilotでは、ExcelのAgent ModeにてClaudeを用いた数式生成、データ分析、エラー検出などが利用できるようになった。従来必要だった個別契約や請求対応が不要となり負担が軽減された。 詳細な機能や料金は公式ドキュメントやカタログ

総合空調専業企業のダイキン工業では、事業部や顧客を巻き込んだアジャイル開発の内製化を推進している。2025年には社内の内製化を推進するために、アジャイル内製センターを仮想的に組織化した。そこに至るまで何があったのか、またどのようにして取り組みを拡大してきたのか。そして、アジャイル内製化を推進していく上で、どんな課題があったのか。ファインディの渡邉順氏の進行の下、ダイキン工業 テクノロジー・イノベーションセンターでアジャイル内製センターの代表を務める森鳰武史氏が解説した。 エンジニアを支援するプラットフォームを提供するファインディ ファインディ株式会社 Findy Team+ 事業部 2B Marketing マネージャー 渡邉 順氏 ファインディはエンジニア転職サービス「Findy」や開発データを意思決定に活かす、経営と現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」など、エンジ

Googleは11月13日（現地時間）、ソフトウェア開発者向けの新サービス「Code Wiki」のパブリックプレビューを開始した。Code Wikiは、コードリポジトリ全体を対象に自動で解析し、常に最新かつ構造化されたドキュメントを生成するプラットフォームだ。 このサービスは、従来の静的なドキュメントファイルとは異なり、リポジトリの更新に合わせてドキュメントが自動的に再生成される。また、ドキュメント内容を参照するAIチャット機能を備えており、リポジトリ固有の情報をもとに質問や調査が行うことも可能だ。各説明やチャット回答には該当するコードへのリンクが付与され、シームレスにコードを参照できる。 さらに、アーキテクチャ図やクラス図、シーケンス図も自動生成され、コードの複雑な関係性を可視化できる点が特徴だ。今後は、社内用リポジトリ向けにCLI拡張機能の提供も予定されている。

Microsoftは11月13日（現地時間）、Visual Studio CodeのPython拡張機能の2025年11月版をリリースした。 今回の主なアップデートには、GitHub CopilotのAI生成ドキュメントサマリーをそのままドキュメント文字列としてコード内に追加できる「Add as docstring」や、Copilotホバーサマリーのローカライズ対応が含まれる。 「Add as docstring」は、関数やクラスの定義部分にカーソルを合わせ、AI生成サマリーをdocstring形式で挿入することで、ドキュメント作成の効率化を実現する。 また、Copilotホバーサマリーがエディタの表示言語に準拠する、ローカライズ対応が加わった。これにより、エディタの言語設定に合わせた形でAIサマリーが表示されるようになった。 ローカライズされたコパイロットホバーサマリー さらに、VSCo

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

GitHubは11月12日（現地時間）、GitHub Copilot向けにカスタム指示ファイルの新機能「excludeAgent」プロパティを追加したと発表した。 GitHub Copilotでは従来、ディレクトリ内にあるカスタム指示ファイル「instructions.md」を利用して、エージェントの動作をガイドすることができた。それに加えて今回の新機能により、GitHub CopilotコードレビューやGitHub Copilotコーディングエージェントといった各エージェントに対し、どのカスタム指示を適用するか細かく制御できる。 たとえば、excludeAgentに「code-review」と指定すればコードレビューエージェントでは指示が無効になる。これまで通り「applyTo」プロパティでディレクトリ単位の指定も利用可能だ。 引用：GitHub

はじめに ChatGPTによって注目を集めたLLM（大規模言語モデル）は、2025年現在ではAIエージェントとしての活用が本格的に議論されるようになってきました。 なかでも、コーディングやソフトウェア開発のタスクを任せられるコーディングエージェントは、ITエンジニアの間で特に関心が高まっています。 AIエージェントをどのように扱うかの議論も盛んです。LLMに指示を与える技術としては、「プロンプトエンジニアリング」が知られています。これは指示書にあたるプロンプトを過不足なく記述し、最良の応答を引き出すテクニックです。しかし、コーディングエージェントのように複数ターンや複数タスクにまたがってLLMを動作させる場合には、単なるプロンプト設計だけでは不十分です。外部のコンテキストをLLMに渡し、出力を制御する設計が求められます。 外部のコンテキストとは、例えば外部ドキュメント検索を行うRAG（Re

Cursorは11月11日（現地時間）、シカゴ大学によるCursorエージェントがソフトウェア開発に及ぼす影響調査の結果を展開した。 同調査では、数万人に上るCursorユーザーを対象にエージェントへのリクエスト頻度およびコード編集の受け入れ状況を分析している。 まず、エージェントの効果を分析したところ、エージェントがデフォルトとして導入された企業ではプルリクエスト（PR）のマージ率が従来比39％増加したことが明らかになった。 また、職種・経験による傾向も見られ、経験豊富な開発者ほどエージェントによる編集を受け入れる割合が高いことが示された。経験年数が標準偏差で1増えるごとに、平均に対しおよそ6％受け入れ率が上昇している。 生産性指標への影響としては、マージプルリクエスト数の増加に対して、プルリクエストのリバート率やバグ修正率、1つのプルリクエストで編集される行数やファイル数など、他の指標

立教大学大学院人工知能科学研究科と豆蔵の研究グループは11月11日、大規模言語モデル（LLM）が与えられた情報に対し、実際には存在しない誤った規則性を見出すことがあると発表した。本研究成果は、計算言語学会（ACL）主催の国際会議「EMNLP 2025」で公表された。 LLMはさまざまなタスクを実現する技術として利用が進んでいるが、「ハルシネーション」と呼ばれる誤情報の出力が課題となっている。今回の研究では、「適切な情報を参照している場合には誤った出力は起こらない」とする前提が正しいかどうかについて検証。知識の有無に関わらず、LLMに数列の規則性を説明させる実験を行った。 複数カテゴリの数列（規則性のあるもの、完全にランダムなもの等）を用い、OpenAIやMeta、Google製の5種類のLLMを対象に実験を行ったところ、すべてのモデルで存在しない規則性について説明する事例が確認された。これ

生成AIを導入したのに工数が増加？複雑で冗長なコードが招いたレビュー負荷増加 トヨタ自動車の子会社であるトヨタファイナンシャルサービスの傘下で、モビリティサービスの技術開発を担うKINTOテクノロジーズ。小林氏が担当するMaaSアプリ「my route」は、九州エリアを中心に展開され、リアルタイム運行情報やパーソナライズされたお出かけ情報、デジタルチケット機能などを提供している。 KINTOテクノロジーズ株式会社 my route開発部 小林 利衣氏 同アプリのAndroid開発を担当する小林氏は、2017年に新卒でSIerに入社後、C言語による組み込み開発からWeb開発を経てモバイルアプリ開発に転身。2023年12月にKINTOテクノロジーズに入社した。 小林氏が担当するMaaSアプリ「my route」 小林氏のチームでも生成AIによるコーディングを積極的に導入している。「私たちのチー

Googleのは11月5日、Gemini APIについて、構造化出力（Structured Outputs）機能の強化とJSONスキーマのサポート拡張を発表した。 まず、構造化出力機能の強化では出力時のプロパティ順序の保持に対応。スキーマ内のキーの並び順をAPI出力でも保つようになった。同機能は、データ抽出やデータベースへのデータ投入に加え、エージェント間での通信においても活用が想定される。 また、現行でサポート対象になっているすべてのGeminiモデルでJSONスキーマが利用可能となり、Pydantic（Python）やZod（JavaScript/TypeScript）といったライブラリと連携できるようになった。 加えて、Gemini APIは従来よりOpenAPI 3.0ベースで構造化出力やファンクションコールをサポートしていたが、今回のアップデートでJSONスキーマのキーワードにも

Googleは11月7日（現地時間）、Agent Development Kit（ADK）に新たな機能「ユーザーシミュレーション」を追加したと発表した。 従来の対話エージェントのテストでは、ユーザー入力と期待出力を個別に記述し、少しの仕様変更でも多くのテストが破綻するなど、手間や保守コストが高い課題があった。今回追加されたユーザーシミュレーション機能は、ユーザー側の会話を大規模言語モデル（LLM）で動的に生成し、開発者が高レベルな会話目標（ゴール）を設定することで、その目標達成までの対話を自動で評価できる。 「ユーザーシミュレーション」を用いたテスト　引用：Google シナリオは、開始プロンプトと目的を自然言語かつJSON形式で定義する。実際の会話はシミュレータが自動生成し、プロンプト単位でのスクリプトは不要だ。 シナリオの設定　引用：Google 会話のスタイルやエージェントの実装に軽

GitHubは11月6日（現地時間）、GitHub Actionsについて複数の新機能強化を発表した。 まず、再利用ワークフローについては上限が拡大され、1回のワークフロー実行で最大10個のネストされた再利用ワークフローを使用でき、合計で最大50個のワークフローを呼び出すことが可能となった。従来の上限はそれぞれ4個と20個だった。この改善により、より大規模な自動化や共同作業を実現する。 また、M2チップ搭載のmacOSランナー（macos-latest-xlarge、macos-15-xlarge、macos-14-xlarge、macos-13-xlarge）が一般提供され、パフォーマンスやGPUアクセラレーションの向上が見込める。 さらに、GitHub Copilot コーディングエージェントは、組織でGitHub Actionsを有効化せずに利用できるようになり、導入設定の柔軟性が増

OpenAIは2025年11月7日（現地時間）、GPT-5-Codex-Miniのリリースをはじめ、開発者体験向上のためのアップデートを発表した。 You can now get more Codex usage from your plan and credits with three updates today: 1️⃣ GPT-5-Codex-Mini — a more compact and cost-efficient version of GPT-5-Codex 2️⃣ 50% higher rate limits for ChatGPT Plus, Business, and Edu 3️⃣ Priority processing for ChatGPT Pro and… — OpenAI Developers (@OpenAIDevs) November 7, 2025 G

グローバル開発チームの「3つの壁」とAIによる挑戦 マネーフォワードは、法人向けのSaaSサービス「マネーフォワード クラウド」を提供し、経理財務、人事など、さまざまなバックオフィス業務の効率化を支援している。なかでも矢野氏が所属する「マネーフォワード クラウド会計Plus」の開発は、大阪・京都の拠点を中心に、東京と福岡、さらにベトナムとインドの6拠点をまたいだグローバルなチームで開発されている。 株式会社マネーフォワード ERP開発本部 関西開発部 部長 矢野 雄大氏 マネーフォワード クラウド会計Plusは、リリースから5年が経ち、顧客数も増加し、順調に成長を続けている。それに伴い開発組織も、海外を含む6拠点の中に9つのチームを抱えた、大きな組織となった。 矢野氏は「プロダクトの成長は大変ありがたいが、それに伴ってさまざまな課題も発生している」と言い、同社が直面した3つの課題を挙げた。

Googleは11月6日（現地時間）、Gemini APIに直接組み込まれた完全管理型の検索拡張生成（RAG）システム「File Search Tool」を発表した。 File Search Toolでは、開発者が独自データを基にGeminiの回答を強化するためのファイル検索や取り込みパイプライン構築について、シンプルかつ統合された柔軟性の高い方法を提供し支援する。ファイルの保存やクエリ時の埋め込み生成は無料で利用でき、固定料金が発生するのはファイルの初回インデックス作成時のみだ。 また、同システムでは強力なベクトル検索を採用し、検索クエリの意味や文脈を理解して高精度なデータ抽出ができる。PDF、DOCX、TXT、JSONのほか、各種プログラミング言語ファイルにも対応する。応答には自動で引用情報が付与され、検証の際にも有効だ。 File Search ToolのデモアプリはGoogle A

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

Cursorは10月29日（現地時間）、Cursorを強化する2つのアップデートとして、「Cursor 2.0」と「Composer」を発表した。 「Composer」は、Cursorにおける低レイテンシのエージェント型コーディング向けに設計されたAIモデルだ。発表では、同等の知能レベルのモデル比で4倍の高速さを備えており、ほとんどのタスクを30秒未満で完了すると紹介されている。 「Composer」のパフォーマンス また、コードベース全体にわたるセマンティック検索を含むツール群で学習されており、大規模なコードベースの理解と作業を得意としている。 もう一方のアップデートである「Cursor 2.0」では、まずインターフェイスが刷新された。ファイルではなくエージェントを中心に開発に取り組むことができ、また従来のIDEへの切り替えにも対応している。 「Cursor 2.0」のインターフェイス

マイクロソフトは10月30日（現地時間）、Visual Studio 2022（バージョン17.14）の10月に実施したアップデートのまとめを発表した。 Visual Studio 2022の10月に実施したアップデート 10月のアップデートでは、「Copilot」の大幅な強化や新たなチャット向けモデルの追加、プロジェクトごとの標準反映といった新機能が盛り込まれている。 AIモデルでは「Claude Sonnet 4.5」と「Claude Haiku 4.5」が新たに選択可能に。これにより、Copilotのチャットでより高度にエージェントと連携してワークフローが実現される。 また、Copilotには「メモリー」機能が追加され、プロジェクトごとのコーディング標準やチームの方針を学習し、将来的なやり取りに反映する仕組みが導入された。 ユーザーからコーディング標準の指定やプロジェクト情報などの記

本連載では、VSCodeにフォーカスし、基本的な使い方から拡張機能の活用、そして本格的な開発現場での利用を想定した高度な機能までを紹介していくことで、読者がVSCodeマスターになるお手伝いをします。第15回では、VS CodeをPython開発に使えるように環境を構築します。基本的な言語サポートに加え、AI開発、Webアプリ開発のための環境についても紹介します。 はじめに Microsoftの提供するVisual Studio Code（VSCode）は、2015年の最初のリリースから、今では開発用エディタの定番の座を占めるまでになりました。これには、無償で使えることも大きいですが、何よりエディタとしての使いやすさ、そしてさまざまな拡張機能によっていくらでも使い勝手を向上させたり、利用の領域を拡げられるということも大きいでしょう。 本連載では、このVSCodeにフォーカスし、基本的な使い

はじめに 今回は「ホームページ」を作ります。一般的に、かつてはWebサイト全体を「ホームページ」と呼ぶことがありましたが、英語圏では主にトップページのことを指します。この記事で作成する「一筆書きBBSのホームページ」は、トップページにあたり、タイトル、メニュー、記事のタイトル一覧、ランダムに選ばれた一筆書きの絵が表示されます。 前回に引き続きコードを追記します。そのため「index.py」ファイル、「pages」→「about.py」ファイル、「pages」→「etc.py」ファイル、「bezierbbs.db」ファイル、cssファイル、jsファイルが既に存在することを前提として説明を進めます。 ホームページを用意する はじめに記事のタイトル一覧をまだ表示しない状態のホームページを作成します（下の図を参照）。コードの多くは前回と似ていますが、今回は新たにURLから「GET」で渡された「pa

非同期処理を用いたシステム設計では、「処理の流れが追いづらい」「変更が困難」「整合性の担保が難しい」といった課題がつきまとう。本セッションでは、AI家計簿アプリ「ワンバンク（旧B/43）」の開発を手がけるスマートバンクの木田悠一郎氏が、実践から導き出した4つの設計指針を紹介。イベントのモデリング、非同期制御のパターン、Transactional Outboxによる整合性の担保、そしてスキーマ設計まで──複雑な業務フローと向き合うエンジニアにとって、すぐに活かせる知見が満載だ。 正しく保存するためのモデリング 「データ整合性を保つ非同期処理アーキテクチャパターン」というタイトルでセッションを始めたのは、スマートバンクのエンジニア・木田悠一郎氏。担当するのは、カード決済や後払いといった金融領域の開発・運用だ。発表では同社のカード発行処理を例に、非同期処理における設計課題とその解決パターンが紹介

「AIで月収100万円」の裏で、あなたのコードは狙われている 「AIにプロンプトを投げたら、数時間でアプリが完成した」 「月収100万円を達成！これからは生成AI x ソロプレナーの時代だ！」 SNSを賑わす、きらびやかな成功体験。生成AIの登場は、ソフトウェア開発の世界に革命をもたらしました。これまで専門家だけのものだった高度な技術が民主化され、誰もが「アイディアをカタチにできる」時代が到来したのです。 この熱狂は「バイブコーディング」という言葉を生み出しました。緻密な設計や厳密なテストよりも、感覚や勢い（Vibe）を重視し、AIと共に高速でプロダクトをリリースする開発スタイルです。 しかし、その輝かしい成功の裏でいま、「静かな大惨事」が世界中で起きていることをあなたはご存知でしょうか？ AI推進される今、あえてセキュリティに警鐘を鳴らす理由 はじめまして、Kyohei（X：@label

「汎用性の高さ」と「エンジニアとしての評価」は反比例？ エンジニアのキャリアパスは領域別に分かれていたり、フルスタックな方向性があったりと実に十人十色だ。なおかつ、同じ名前で呼ばれる職種（SREなど）であっても、会社によって担当範囲は異なることから、キャリアパスのベストプラクティスを定義することは非常に難しい。 自らを「”広く浅く”で歩んできた」と表現する川崎氏は、SREや社内情報システム、セキュリティのエンジニアリングマネージャーに至るまで数多くの職域で活躍してきた。そんな川崎氏は、キャリア形成にあたって3つの大きな課題に直面したという。 株式会社ココナラ システムプラットフォーム部 部長／Head of Information 川崎 雄太氏 1点目はキャリアの方向性が定まりにくい点だ。エンジニアとしての汎用性を高める方向に舵を切ったキャリアの広げ方は、「いろいろできる人」として高く評価

これまでWebをはじめとするテクノロジーは、常識を打ち破り、社会を塗り替えてきた「破壊者」だった。だが今、生成AIが爆発的に普及し、ITが社会基盤となった時代において、技術の進化に対する熱狂は次第に薄れつつあるようにも映る。そんな現状に「どこか閉塞感はないか？」と問いかけたのが、Tably株式会社代表取締役の及川卓也氏である。技術が目まぐるしく更新される時代に、エンジニアは何を作り、何を為すのか。そしてそれが、どのような未来を創るのか──。本セッションでは、生成AI時代を迎えた今だからこそ再定義すべきエンジニアの存在意義と役割について、及川氏が自身の見解を語った。 技術は進化した、だが「何かが足りない」 本セッションのテーマは「技術と情熱で創る未来」。及川卓也氏は、過去10～15年にわたる技術の変遷を振り返りながら、現在のテクノロジーに対して自身が抱いている思いを語った。特に焦点を当てたの