はじめに Google が 2025-11-18（米国時間）に発表した AI エディタ、「Antigravity」を使って、実際に「AIチャットアプリ」を開発してみました。 本記事では、拡張機能である Antigravity Browser Extension を利用した体験も踏まえて簡潔にまとめています。 Chrome拡張機能を利用したUI修正のデモ動画 Google Antigravity とは何か Google が 2025-11-18（米国時間）に発表した、エージェントファースト（agent-first）の開発プラットフォームです。 開発者が直接コードを書く “従来の IDE” ではなく、AI エージェントを指揮・監督し、エージェントが自律的に「計画 → 実装 →検証」までを遂行する新たなワークフローを実現しています。 主な特徴 エージェントファースト開発体験 開発者は“指示”を出

この記事は、Money Forward Engineers Advent Calendar 2024の12月20日の記事です。12月19日はちーずさんで「React Flowで叶える柔軟なフローチャートの実装方法」でした。 CTO室の高井といいます。 みなさん、開発生産性を高めていますか？　はたして「推測するな、計測せよ」という言葉がこの文脈で適用できるのかはさておき、開発生産性の測定は大きなトピックです。当社では、ソフトウェア生産性の可視化のために Four Keys を採用していたり、開発者体験サーベイ を行ったりしてきました。それでもまだ、開発生産性をどのように捉え、測定するのか悩んでいます。 本記事では、現代的な開発生産性指標を理解するために、 Four Keys からはじまるエンジニアリングの生産性に関わる指標について、ざっと再確認をしていきたいとおもいます。なお、海外では Fo

はじめに 株式会社エヌ・エイ・シーの高橋です。 ソフトウェアアーキテクチャを表現するための色々図はあるけど、ルールが多くて書くのも読むのもだるかったりしますよね。 C4モデル使ってコミュニケーション取ったら結構いい感じだったので、今回はその紹介です。 C4モデルとは ソフトウェアアーキテクチャを表現するための表記法 UMLと4+1アーキテクチャビューモデルが元になっている UML 統一モデリング言語 表現できる図も豊富だし、表記ルールも豊富 4+1アーキテクチャビューモデル 4つの視座(利用者,プログラム開発者,システムエンジニア,インテグレータ)+小規模なユースケースでソフトウェアアーキテクチャを表現する 解決すること ソフトウェアアーキテクチャを表現する図を見ると同じような問題をよく見かける 一貫性のない表記のせいで余計混乱する 色分けが謎 抽象度がグチャグチャ 図の中の色々な箱が何を

2025.11.01 開催 KomeKaigi 2025 の 15 分枠で登壇させていただいた際の資料です。 https://komekaigi.dev/ 個人プロフィール https://github.com/hayashit6239

デイリースタンドアップ、スプリントプランニング、レトロスペクティブ。スクラムのフレームワークは完全に導入した。チームは毎日15分のスタンドアップをしているし、2週間ごとにふりかえりとカイゼンアイテムの特定をしている。でも、何かが違う。現場は相変わらず「忙しい」と言い続け、部門間の壁は高いままで、意思決定のスピードは上がらない。 アジャイルやスクラムを始めたばかりのチームや組織において、このような状況に心当たりがあるのではないでしょうか。問題は、フレームワークそのものではありません。 ここで私たちが直面しているのは、技術的課題と適応課題を取り違えているという、より根本的な問題です。 技術的課題と適応課題 この概念は、ハーバード大学のロナルド・ハイフェッツ氏が提唱したリーダーシップ理論に基づいています。 技術的課題 問題が明確で、解決策がすでに存在する 専門家が答えを持っている 既存の知識やス

おとといくらいにDeepSeek-OCRというのが出てました。 https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR ただのOCRじゃなくて、「テキストを画像にしたほうがトークンサイズを小さくできるのでは？」というのをやっていて、テキストを画像にしてトークン化したものをテキストトークンに戻すというのをやってたらOCRになったという感じですね。 LLMの開発効率化に革新？ 中国DeepSeekが「DeepSeek-OCR」発表 “テキストを画像化”でデータ圧縮：Innovative Tech（AI+） - ITmedia AI＋ 中身的には、3Bでアクティブパラメータが0.6BのMoEモデルに0.4Bの画像エンコーダーを載せた画像言語モデルです。 導入や使い方は、モデルのページに書いてあります。 何も考えずに最新のTransformers 4.57.1を入れ

こんにちは。 ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらっている戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub Copilot や Claude Code など、生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 生成AIを開発フローやプロダクトに組み込んだ事例を耳にする機会も増えました。弊社も例に漏れず、多方面で生成AIを継続的に組み込んでいます。 一方で「思ったような効果が出なかった」「むしろ生産性が下がったのでやめた」「効果の出る使い方がわからなかった」といった声も確かに存在します。 生成AIを導入したものの、思っていたような結果が出なかったと感じるとき、原因はAIではなく環境と人にあることが多いです。そこで今回は、その原因と解決策を紹介します。 それでは見ていき

いきなりですが、2つ質問です。今まさにあなたが読んでいる文字がどうやってレンダリングされているか説明できますか？私はできませんでした。それではあるモノの仕組みを理解するために最も効率の良い方法は何でしょうか？そう、自作することです！それではフォントのパーサーとレンダラーをゼロから作っていきましょう！ 目的 小さなTrueTypeレンダラーを自作し、フォントがレンダリングされるまで流れを理解することが目的です。具体的には、Unicodeのフォントを読み込んで、任意の文字列をレンダリングしpngファイルとして書き出すまでを目標とします。実装はほぼプレーンなC++で、ベクトル演算用にglm、png書き出し用にstb_image_writeを使います。コード全体は以下から確認できます。 TrueTypeとは TrueTypeとはAppleが1990年に開発したフォントのフォーマットです。その後Mi

Slack や GitHub など、何かとテキストコミュニケーションを行う場面は多いのだが、自分なりに気をつけていることを書いてみたい。 まず、前提として自分は文字を読むのが嫌いだ。昔から本が嫌いで読むのが遅く、国語の成績はずっと低かった。流石に小中高の時よりはマシになっていて技術書などはまあ読むのだが、それでも得意になったわけではなく、できることなら１文字でも少なく読みたい。そして、自分がそこに認知負荷を感じるがゆえに、他人に読ませるテキストには気を遣う。なるべくシンプルかつ簡潔に要点を伝えるためにアンチパターン（と思うもの）を避けている。 以下では、個人的に気をつけている認知負荷を下げるための具体的な工夫を挙げていく。（認知負荷にも色々あるが、ここでは「読むのが疲れる」くらいの意味だと思ってほしい。） 「読んでおいて」...リンクの丸投げを避ける ちょいちょい見かける「これを読んでおい

会議で何かの方針やアイデアを話した時、誰かから "理由" を聞かれてｱﾀﾌﾀしてしまったことはないだろうか。自分は過去に何度もある。 たとえば、「こうしなかった理由は何ですか？」、「なぜこれを選んだんですか？」、「なんでこうしたんでしたっけ？」といった類の質問をされた時。理由を聞かれているのだからただ理由を答えればいいというのはわかっていても、焦って言葉が出なかったり身構えてしまったりする人もいるんじゃなかろうか。 文字で見るとただわからない部分を聞かれているだけなのだけれど、なんだか自分が試されているように感じたり、責められているような気持ちになったりするかもしれない。 落ち着いて考えればそんなに焦るようなことはないので、そういう時に焦らず対応する流れを雑に書き出してみる。 1. 意図を確認する 「理由を聞いて何を確認したいのか」、「どういう考えのもとで質問をしているのか」といった "意

AIが読むんだから読みやすくする必要はないんでは、という話が流れてきた。 けど、実際にはAIにも読みやすさは大事だと思う。 データ形式によって、そのデータに関する回答精度がどうかわるかという調査がある。 Which Table Format Do LLMs Understand Best? (Results for 11 Formats) HTMLまでの上位5形式はキーワードによってレコードが区別される。JSON以降は記号や改行によってレコードが区別される。また、上位４形式ではキーと値が一緒に書かれる。 このように、表現形式でAIによる読み取りの精度は変わる。GPT-4.1-nanoなので失敗しやすいということはあるだろうけど、どう書いても同じというわけではない。 OpenAI公式のGPT-5コーディングチートシートでも、構造はMarkdownよりXMLがいいと書いてあるし。というか、恐ら

syu-m-5151.hatenablog.com syu-m-5151.hatenablog.com はじめに 正直に言いましょう。システム思考の理論を学んだとき、あなたはこう思いませんでしたか？「で、これをどう使うの?」 前回と前々回の記事で、非線形性、フィードバックループ、氷山モデルを学びました。理論は美しく、説得力がありました。でも、実際の仕事に戻ると、こんな疑問が湧いてきます。 「このぐちゃぐちゃな状況を、どう分析すればいいんだ?」 「フィードバックループを見つけろって言われても、どこから探せばいいの?」 「複雑すぎて、何が何だかわからない」 そうですよね。私も同じでした。 システム思考は強力なツールです。しかし、白いキャンバスの前に立たされて「さあ、目の前の構造システムとして分析してください」と言われても、最初の一筆をどこに置けばいいのか、途方に暮れてしまいます。 でも、もし誰

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。

はじめに こんにちは、ZOZOMO部OMOブロックの宮澤です。普段は「ZOZOMO」のブランド実店舗の在庫確認・在庫取り置きという機能の開発と保守を担当しています。 本記事では、LLMを駆使したSlackbotを活用して、アプリケーション例外のアラート調査・分析を自動化した試みについて紹介します。 SlackbotのバックエンドにLLMを導入し、LLMの汎用的な推論能力とMCPを通じたプロダクト知識の注入を用いて、より実践的な調査・分析の自動化を試みました。 本記事がLLMを活用した運用作業の自動化を検討されている方の参考になれば幸いです。 目次 はじめに 目次 試みの背景 LLM・MCPによるアプローチ 実装方法の検討 システム構成とアプリケーションの仕組み システムの全体構成 エージェントの構成 Strands Agentsの採用 エージェント構成 Worker Agent Media

はじめに 昔からサービスの運営者を困らせてきたものはいくつかあると思いますが、 特に代表的なのが “自動化による悪用” です。 スクレイピングによる無断データ収集や、予約システムを狙ったボット、さらには不正ログインを試みる自動化ツールなど、その形は時代とともに多様化してきました。 X (旧Twitter) には、今でも詐欺DMを送るボットが多いです。(自分は毎日来ます。) また、大阪万博の予約を勝ち取るために、サーバーに過度の負荷をかける形で自動化が悪用された事例もあります。 そして、最近はAIを利用した巧妙なものも増えています。 この記事を読んで、そのような事態に対処できるように知識が少しでも増えれば良いな、と思っています。 ぜひ少しでも役に立てば、いいね・他SNSへの共有など、よろしくお願いします！！ 実例 2025年現在、大阪万博なる物が開催されており、DX化の一環として予約をウェブ

iOSDC Japan 2025の登壇資料です！ #iosdc #a https://fortee.jp/iosdc-japan-2025/proposal/c06d6589-0bb2-4ac4-9648-d6d187a53154

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まことにもっともな疑問だと思います。公開鍵暗号には、狭義の公開鍵暗号と、広義の公開鍵暗号があります。パスキーで使われているのは、広義の公開鍵暗号です。 狭義・広義だと紛らわしいので、狭義の方をPublic Key Encryption(PKE)、広義の方をPublic Key Cryptography(PKC)と表記する場合があります。光成さんのブログ記事がわかりやすいです。 https://blog.cybozu.io/entry/2021/12/28/080000 あなたの「公開鍵暗号」はPKE? それともPKC? - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ初めに サイボウズ・ラボの光成です。 いきなりですがクイズです。次のうち正しい説明はどれでしょう。 SSHやFIDO2などの公開鍵認証はチャレンジを秘密鍵で暗号化し、公開鍵で復号して認証する。 ビットコ

「どんな機能が欲しいですか？」 この質問、プロダクト開発をしているとプロダクトマネージャーやエンジニアが聞いているのを良く耳にします。 お客さんに質問してしまっているケースもよく見ます。でも僕は、この質問は意味はなく、無駄だと考えています。 なぜ「欲しい機能」を聞くのが悪手なのか聞かれたら何か答えなきゃいけない心理ユーザーインタビューで「欲しい機能ありますか？」と聞かれたら、ユーザーは何か答えなきゃいけないと思ってしまいます。 実際、僕も他社のサービスについてインタビューを受けた時、同じ経験をしたことがあります。特に困ってないけど、聞かれたから「あったら便利かも」程度のことを答えてしまう。でも、それにお金を払うかと言われたら、絶対に払いません。 この「聞かれたから答える」という機能要望は、本当のニーズとは全く違うものです。 ユーザーは自分が欲しいものを知らない「もし顧客に望むものを聞いてい