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Anthropicのエンジニアリングブログに、とんでもない記事が出た。 Claude 16台を並列で2週間回して、10万行のRust製Cコンパイラを作った。 費用$20,000。Linux 6.9のブートに成功。GCCのテストスイートで99%パス。DoomもFFmpegもPostgreSQLもコンパイルできる。 すげえ。 で、オレはAI部下10人を戦国軍団として運用してる側の人間なんだけど、この記事を読んで最初に思ったのは「すげえ」の次に来た、こっちの感想だった。 「いや、答えあるじゃん。」 何がすごいのか（素直に） まず、ちゃんとすごいところを認めたい。 16台のClaudeが 自律ループ で動く。タスクが終わったら勝手に次を拾う 同期は Gitのファイルロック だけ。インフラなし テストが仕様書を兼ねている。「テストをPASSさせろ」で人間の介入なし 2,000セッション、2週間。人間

この記事は、Claude Code（Plan mode）で「同一仕様・同一指示」のWebアプリを Opus 4.5 / 4.6 に1回ずつ生成させ、差が出やすいポイントを比較した検証メモです。 結論：受け入れ基準（DoD）は同等。一方、受け入れ基準外（品質・堅牢性・UX）は 4.6 が優位でした。ただし 4.6 は所要時間が長く、速度/コストとトレードオフです。 TL;DR 受け入れ条件だけ見ると、Opus 4.5 / 4.6 どちらも満点 で、MVPは普通に作れる ただし 4.6 は実装に時間がかかる代わりに、設計の“枠組み化”・防御的実装・UXの作り込み が凄かった Claude Code利用で「プロダクション寄りの設計」「堅牢性」を重視するなら 4.6 がハマりやすい 一方で「まず最短で動くもの」「速度/コスト重視」なら 4.5 のほうが扱いやすい場面もある ※この記事はあくまで 筆

こんな記事を読んで「参考になる」などと言っている人を見かけました。この記事の社会科学的な側面はよく調べていて面白いものだと思います。しかし、技術的な理解で大きな間違いが含まれているので公益のために指摘しておこうと思います。 この記事は「Talk to the Ciry」を「チームみらい」と結びつけ「Polis」「Audrey Tang」と対置してます。しかし、Talk to the Cityは安野さんより前に台湾でAudreyらによって使われているので根本的に構図が間違っています。 Pol.isとオードリー・タン、Talk to the Cityとチームみらいを関連付けて対置する構図台湾でのTalk to the Cityの使用こちらが台湾デジタル省の公式Webサイトに載ってるTalk to the Cityの散布図です。 台湾で使われているTalk to the City

近年は自分でコードを書かずAIにコードを生成させるAIユーザーが増えていますが、AIが生成したコードには低品質なものも多く含まれています。そのため、多くのユーザーの協力で成り立っているオープンソースの開発プロジェクトにとって、低品質なAI生成コードを排除するコストの増大が問題となっています。そこで、ソフトウェア開発者であるミッチェル・ハシモト氏が、質の悪いAIユーザーを排除してオープンソースプロジェクトの品質を維持するシステム「Vouch」を公開しました。 AI eliminated the natural barrier to entry that let OSS projects trust by default. People told me to do something rather than just complain. So I did. Introducing Vouch:

※この投稿は米国時間 2026 年 1 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google のサイト信頼性エンジニアリング（SRE）において私たちがよく使うモットーの一つに、「トイルを排除する」があります。 チューリッヒのミニキッチンやマウンテンビューの廊下でも耳にすることがあるこのモットーには、反復的な手作業をエンジニアリングされたシステムに置き換えるという SRE の使命が表れています。ただし、あるシニア SRE が説明していましたが、これは単に問題を 1 回解決するスクリプトを書くということではありません。そのスクリプトを正確なタイミングでトリガーする自動化を構築するということです。たいていは、これが最も難しい部分です。 AI はすでにコードの書き方に革命をもたらしていますが、コードの運用方法についてはどうでしょう？AI は運用上の問題を安

5大コーディングエージェントの比較で分かった「バイブコーディング」の落とし穴：共通する弱点と3つの教訓　Tenzai分析 サイバーセキュリティ企業のTenzaiは、「Cursor」「Claude Code」「OpenAI Codex」「Replit」「Devin」という5つの主要なコーディングエージェントを取り上げ、セキュアコーディング能力を比較した結果を公開した。 サイバーセキュリティ企業Tenzaiは2026年1月13日（米国時間）、人気のAI（人工知能）コーディングエージェントのセキュアコーディング能力を比較したブログ記事を公開した。 自然言語でコーディングエージェントに指示し、アプリケーションの構築を一任する開発スタイルとして「バイブコーディング」（Vibe Coding）が広まりつつある。だが、「バイブコーディングで構築されたアプリケーションは安全なのか」という疑問もつきまとう。

1．日時 令和8年2月9日（月曜日）16時00分～18時00分 2．場所 文部科学省東館17階局1会議室　及び　オンラインのハイブリッド形式 3．議題 AI for Science推進委員会の設置について（非公開） AI for Scienceに関する令和7年度補正予算及び令和8年度当初予算案について AI for Scienceの推進に向けた基本的な戦略方針の方向性について（一部非公開） その他 4．配付資料 【資料1-1】AI for Science推進委員会の設置について (PDF:260KB) 【資料1-2】AI for Science推進委員会 運営要綱（案） (PDF:147KB) 【資料２】AI for Scienceに関する令和７年度補正予算及び令和８年度当初予算案について (PDF:4.8MB) 【資料３】AI for Scienceの推進に向けた基本的な戦略方針の方向性

米Anthropicは2月7日（現地時間）、5日に発表した高度な推論とコーディング能力を備えた「Claude Opus 4.6」のfast mode（高速モード）を発表した。Opus 4.6を速度優先のAPI設定で動かすリサーチプレビューとしての提供で、品質と能力は同一のまま応答レイテンシを下げる代わりに、トークン単価が上がるというものだ。 コマンドラインツール「Claude Code」のサブスクリプション（Pro／Max／Team／Enterprise）および「Claude Console」で利用でき、Team／Enterpriseプランでは、管理者がコンソール上で明示的に有効化する必要がある。 GitHubが提供する「GitHub Copilot」のパブリックプレビューとしても公開された。GitHub Copilotユーザーは、VS Code内のモデルセレクターから同モードを選択するこ

最近、この記事はAIに書かせたのかな？と感じる記事が増えている。日頃AIを活用している人ほど、AIの書く構文のクセが感覚的にわかるようになってきているだろう。 自分は記事をAIに書かせることは、非常に勿体無く、不健全なことだと考えている。「書く」という作業には目に見えない価値が多くあるからだ。 人は自分の手で書く時に、無意識に脳内で音声化している。つまり、口に出さなくても擬似的に喋っているということだ。読むという行為も同じで、脳内で音声化しながら文字を理解している（注意深く読む時に口に出すこともあるだろう）。 自分の手で書くことで、書く時と読む時で2回文章を理解できる。これはつまり、人は書くことでもその文章に対する理解を深めることができるということだ。書かないと覚えられない、というのは単に、書くことは読むだけよりも多くの文脈理解の作業をしているということに他ならない。人は反復することで解像

米国カンザス連邦地方裁判所は2月2日、生成AIが作り出した架空の判例や虚偽の引用を含む準備書面を提出した原告側弁護士5人に対し、連邦民事訴訟規則第11条に基づく制裁を科す決定を下した。 これは、Web関連のUI技術の特許を持つ米Lexos Media IPが、物販ビジネスを手掛ける米Overstock.comを相手取り、Webサイト上のカーソル画像表示に関する特許侵害を主張した訴訟だ。問題は、被告側が原告側の書面に含まれる引用の誤りを指摘したことから発覚した。 調査の結果、原告側弁護士サンディープ・セス氏がChatGPTを使用して判例調査を行い、その結果を検証することなく書面に挿入していたことが判明した。 書面には存在しない判例への引用、実在する判例からの架空の引用文、判例の内容を誤って伝える記述など、11項目にわたる重大な誤りが含まれていた。 セス氏は宣誓供述書において、当時母親と叔母が

Last year I first started thinking about what the future of programming languages might look like now that agentic engineering is a growing thing. Initially I felt that the enormous corpus of pre-existing code would cement existing languages in place but now I’m starting to think the opposite is true. Here I want to outline my thinking on why we are going to see more new programming languages and

ソートはコンピュータサイエンスにおける古典的なタスクですが、これが最先端の LLM と結びつき、新たな研究の潮流が生まれています。 ソートは比較関数さえ定義すれば実行することができます。従来の比較関数は身長・金額・距離のように測定可能な数値の比較を前提としていましたが、この比較関数内で LLM 呼び出しを行うことで「どちらが好みか」「どちらが優れているか」「どちらがクエリに関連するか」といった主観的で曖昧な概念を比較でき、これらの概念に基づいたソートが可能になります。 Python では、二つのオブジェクト a と b を受け取り、a を前に持ってきたければ -1 を、b を前に持ってきたければ +1 を出力する関数 cmp を実装し、functools.cmp_to_key(cmp) をソートのキーに設定すれば任意の基準でソートできます。 まずは雰囲気をつかむために応用例を見てみましょう

対象読者 Claude Code で Agent Teams を使う方法や使いどころを知りたい方 Agent Teams が実際どう動くのかイメージが湧かない方 はじめに Claude Code v2.1.32 がリリースされ、Agent Teams 機能が追加されました。複数のエージェントが並行で会話しながらタスクを実行する実験的機能です。（2026年2月8日時点） せっかくなら Agent Teams 自体を使って記事を書いたら面白いのでは？ということで、Agent Teams の記事を Agent Teams に書いてもらう試みをやってみました。 この記事では、Agent Teams の使い方と、記事を書いた流れを紹介しています。ドキュメントを読むだけではつかみにくい動作のイメージを感じ取っていただければと思います。

Finatextは創業以来、2度の大きな事業転換を行ってきました。 1つ目は2016年、株式会社ナウキャストを経営統合し、金融×データ領域へ進出したこと。2つ目は2018年、株式会社スマートプラス（証券会社）を設立し、自ら金融ライセンスを保有することで、単なるシステム提供ではなく「業務と一体の金融インフラ提供」へ踏み込んだことです。 その後、スマートプラス少額短期保険（保険会社）、スマートプラスクレジット（貸金会社）へと対応できるアセットクラスも広げながら、機能を拡充して事業を展開してきました。 そして今、私たちは3回目の変化の入り口に立っています。キーワードは、AI-ready SoR（System of Record）です。 SaaSは淘汰され、SoRが強くなる企業が利用するソフトウェアを100%内製することは（しかも特に日本では）現実的ではありません。セキュリティやサポートの観点から

#!/bin/bash # Claude Code Enhanced Status Line # Model | Context | In/Out | Remaining | ETA | Compression | Burn Rate | D/W/M CLAUDE_DIR="$HOME/.claude" SESSION_FILE="$CLAUDE_DIR/.sl_session.json" LAST_STATE_FILE="$CLAUDE_DIR/.sl_last_state.json" USAGE_LOG="$CLAUDE_DIR/.sl_usage_log.csv" COMPRESS_FILE="$CLAUDE_DIR/.sl_compress.json" input=$(cat) # Extract data model=$(echo "$input" | jq -r '.model

グーグル「Antigravity（アンチグラビティ）」のようなAIエージェントは、コードを書かせるだけでなく、より複雑な作業を任せても強力なツールとして使えることがわかってきました。例えば、AIに小説を書かせることは、これまでも様々な方法で挑戦されてきていますが、一定の限界を抱えていました。しかし、AIエージェントを利用することで限界を超え、一貫性を持った物語を生み出すことができ、さらに、そこから映像化をする方法論にまで発展可能です。AIエージェントを使った小説執筆の現在をご紹介します。 Antigravityで長文小説は書けるのか 2025年1月に、この連載で、OpenAI「ChatGPT-o1 Pro」を使って長編小説を書けることをご紹介しました（参考：「AIの書いた小説が普通に面白い　ChatGPT「o1」驚きの文章力」）。その際は、あらすじと章立てを作らせた後、小説の文庫本一冊レベ

Agent Teamsは2026年2月5日にOpus 4.6と同時リリースされた実験的機能で、Claude CodeのSubagentsを独立プロセス化し、双方向にメッセージングできるようにする仕組みです。 Orchestrate teams of Claude Code sessions - Claude Code DocsCoordinate multiple Claude Code instances working together as a team, with shared tasks, inter-agent messaging, and centralized management.Claude Code Docs一言でいうとSubagentsを拡張してステートフルにした機能です。各エージェントが自分のインボックス（~/.claude/teams/配下のJSONファイル）を

この記事は、Bill One開発Unit ブログリレー2025の第23弾です。 こんにちは！！VPoE兼インボイス管理サービス「Bill One」のプロダクト開発責任者の大西です。 「今、Bill Oneで働く魅力」というブログを書いてからもうすぐ1年が経過します。この1年でBill Oneはさらに進化を遂げ、今もなお「新しい市場を創る」や「顧客に新たな当たり前を提供していく」という挑戦を続けています。 Bill Oneは2020年5月のローンチから5年半が経過し、多くの企業に支持され、BtoB SaaSとして日本最速でARR100億円に到達しました！2025年11月時点で、ARRは128億円、契約社数は約4,600社を突破しています。泥臭い努力を重ね、1社1社に丁寧に向き合い続けてきました。その積み重ねが「請求書をオンラインで受け取る」という新しい市場を創り、多くの企業の働き方を変えるこ

過去数年にわたるサンフランシスコの看板広告を、誰かが几帳面に写真で記録してきたのだとしたら、その写真からAI（人工知能）革命をほとんどコマ送りのように追えるはずだ。 当初のメッセージは、純粋な期待と、比類ない知能を大規模に展開するというビジョンそのものだった。ほぼどの企業も、目に見えない閾値を越えて、動きの遅い競合を置き去りにする未来を解き放ったと発表しているように見えた。言葉は壮大で理想に満ち、対顧客と同じくらい対資本市場を意識していた。 そして、個々のシグナルが雑音の中に埋もれ始めると、音量はさらに上がり、主張はより鋭くなった。しばらくの間、あらゆる製品発表が、内部のAIが何をできるのか、どれだけ多くの段階を推論できるのか、どれほど自律的に動けるのかを、いっそう強く見せようとしているように感じられた。 能力アピール合戦は最高潮に達し、AIは部品や手段としてではなく、企業そのものを成り立