非認知能力を高められるかどうかで、将来が違ってくる 非認知能力の中核を成すのは自己コントロール力であるが、自己コントロール力についての研究の原点とみなすことができるのが、心理学者ミシェルたちの満足遅延課題を用いた実験である。 それは、マシュマロ・テストとも呼ばれ、子どもにマシュマロを見せて、今すぐ食べるなら一個あげるが、研究者がいったん席を外して戻るまで待てたら二個あげると告げ、待つことができるか、それとも待てずに食べてしまうかを試すものである。 これは、より大きな目標のために欲求充足を先延ばしできるかどうかをみるための実験と言える。 ミシェルたちは、保育園児550人以上にマシュマロ・テストを実施し、その子たちが青年期、成人初期や中年期になったときにも追跡調査を行っている。 その結果、幼児期により大きな満足のために欲求充足を延期することができた者は、10年後の青年期には、欲求不満に陥るよう

世間ではよく、「プロダクトにオーナーシップを持て」というようなことを言われる。かんたんにいうと「このプロダクトは自分のものだ」と思って仕事しろ、という話だ。よく言われるということは、逆にいうと「そうなっていないことが多い」ということだとも思う。つまり、「ほんとうはオーナーシップを持っていてほしいんだけど、そうじゃないから、"持て"と言われる」ということだ。あいさつがあたりまえになされている場所では「あいさつをしましょう」と言われない、というような話。 では、なぜオーナーシップを持つことが難しいのだろう？　ぼくは、いままでいろんな現場を見てきて、いくつかのアンチパターンがあるな、と思っている。 アンチパターンの解説から入るまえにまず、前提の話から。そもそも、ソフトウェアエンジニア自体が「オーナーシップなんか持ちたくないよ」と思っている場合、それはどうやってもオーナーシップを持たせることは不可

組織・働き方あなたの会社のAIレベルは？DeNAが全社導入した新指標「DARS」に見る、AI活用を“文化”に変える方法 「自社のAI活用レベルは、今どの地点にあるのだろうか？」──AI導入を進める一方で、その浸透度や効果を測る「ものさし」をどう持ったら良いのか、と感じている方もいるのではないでしょうか。 DeNAが全社を挙げて取り組むAI戦略「AIオールイン」（※1）。その変革を加速させる仕組みとして、8月から本格的に運用スタートしたのが全社のAIスキルを評価する指標「DeNA AI Readiness Score」（以下、DARS）（※2）です。 ※1……2025年2月の「DeNA × AI Day || DeNA TechCon 2025」で南場が語った「AIオールイン」の詳細はこちら ※2……プレスリリース「全社のAIスキルを評価する指標『DeNA AI Readiness Scor

はじめに 背景 コード品質 ミノ駆動設計講座とは？ AX戦略 AI活用 対応方針 リファクタの対応 リポジトリ分割の例 Before After リファクタの工夫 リファクタの成果 工数削減 Findy Team+で可視化 まとめ はじめに こんにちは。DMMユーザーレビューグループのバックエンドチームの朝妻です。 （本記事は、朝妻が執筆し、TLの松井と協力して仕上げたものです。） 私たちのチームでは、DMMに投稿される「ユーザーレビューを処理するAPI」を開発しています。 このシステムは、レビューの投稿・レビューの表示に関するシステムを担っており、DMMの欠かせない基盤です。 本記事では、それらのシステムに関してエージェント型AI（今回は Devin）を活用し、大規模なリファクタリングを安全かつ効率的に進めた事例をご紹介します。 背景 Devinを活用してリファクタリングを進めるにあたり

はじめに @dyoshikawaです。 私の2025年6月ごろからの取り組みとして、Claude CodeによるVibe CodingでRulesyncというOSSツールを公開しました。 そこでかなり自由にClaude Codeでいろんな手法を試すことができましたので、AIコーディング全般のTipsをお伝えできればと思います。 一方で（人間の介入が少なすぎる）Vibe Codingの弊害としてコードベースやドキュメントが崩壊し、途中で開発がストップした場面もありました。ここのプロセスの反省と、どのように開発可能に復帰させたかという点も紹介します。 最後に人間の役割、AIの役割、ソフトウェア開発の未来といったトピックに触れたいと思います。 Rulesync: 主要なAIコーディングツールの設定ファイルを一括管理 まず、私が開発・公開したツール Rulesync について簡単に紹介します。 こ

個人としては合理的な判断が組織として見た場合に非合理な判断となり、事業を圧迫する結果になるという話を書きます。 質問箱にて元々『「月間2.5億PVの時点でサーバー費用は月15万円+メール送信費用で月15万円で計30万円」だったのに 引き継いだら、インフラだけで毎月50万円近い赤字となっていた』という話は 僕にも似たような相談を受けることが多く どうしてこういったことが起こってしまうのか書こうと思い、筆を取っております。 皆様には混乱をお招きしましたこと謹んでお詫び申し上げます。 現状、インフラ費用だけで毎月50万円近い赤字が出ている状況ですので、まずはインフラの最適化や非効率なコードの見直しを早急に行う必要がある状況です。 （その状態でもなんとか運営を続けられていた元会社さんを尊敬です） (2/3) — 【公式】Peing-質問箱- (@Peing_net) August 23, 2025

はじめに 僕自身、実務や個人開発でAIを活用して開発しています。Kiroやcc-sddを使った仕様駆動開発を行い、AI を使って生産性は向上している。また余った時間をコードレビューにも使い、コードの質もある程度は担保出来るようになりました。 しかし、ある時ふと感じました。「僕自身の設計スキルは向上してないのでは？」と。 AIに機能要件を伝えれば設計書を作ってくれるし、その段階でレビューすれば設計の質も担保できる。しかし「自分自身は何も成長していない」とも同時に感じていました。 そこで「AIを使いつつ、設計スキルを最大限高めるにはどうしたらいいか？」を自分なりに整理してみました。まずは「いい設計」の定義を整理した後、「AIに設計を任せると成長しない原因」と「AIを使って設計スキルを向上させるための方法」を紹介しています。 「AIを使いアプリは作れてるけど成長できていない」や「タスクはなんとな

宮城県仙台市教育委員会と学術協定を結ぶ東北大学加齢医学研究所では、子どもたちの学ぶ意欲を高める方法を探るため、長年にわたり大規模なデータ解析を行ってきました。対象となったのは、仙台市の公立小中学校に通う全児童・生徒の学力や生活習慣に関するデータで、その蓄積は14年分に及びます。 本稿では、そのうち小学5年生から中学3年生までを対象とした調査データから判明した、スマートフォンの使用時間と学力の関係について、書籍『本を読むだけで脳は若返る』より解説します。 ※本稿は、川島隆太著『本を読むだけで脳は若返る』(PHP研究所)より、内容を一部抜粋・編集したものです。 スマホをあまり使わない子どもの成績は良い 本とスマートフォンは、情報をもたらすという面ではメディアとして同じ機能を有しますが、それを使う人の脳の活動の仕方が全く異なります。読書は脳の全身運動になりますが、スマートフォンは脳を抑制するよう

はじめに nekogata.hatenablog.com を読みました。 オーナーシップを阻害する構造的な問題について丁寧な分析がされていて、なるほどと思う部分が多かった。しかし、私はこの問題の核心はもっとシンプルなところにあると考えている。 エンジニアが身銭を切っていない。それだけだ。 構造を変えても、制度を整えても、身銭を切らないエンジニアは責任を取らない。逆に、どんな環境でも身銭を切るエンジニアは結果を出す。言い方はなんでもよいが私はそういう覚悟のキマったエンジニアを何人も見てきた。 このブログが良ければ読者になったり、nwiizoのXやGithubをフォローしてくれると嬉しいです。では、早速はじめていきます。 身銭を切るとは何か 身銭を切るとは、「リスクと責任を自ら引き受け、成功すれば報酬を、失敗すれば代償を受け入れる覚悟を持つこと」だと、私は理解している。 ナシーム・ニコラス・タ

今年に入ってやたらレビューの時間が増えた。これはコードもそうだしドキュメントもそうだ。 そして、これによる疲れも急激に増加している。 もちろんこれは、LLMによる支援によってアウトプットの速度と量が増加したからだ。 そして、必ずしも質が向上しているわけではなく、むしろ下がっているように感じる。 当然、自分の生産性も下がっている。 自分の頭をダンプし、どういう課題があるか、そして、どう向き合っているかを書いていこうと思う。 他人を経由したプロンプティング私は、機械学習のプロジェクトのテックリードとしてしばらく働いている。 その仕事として、Engineering Requirement Documentsなどの技術文章を書くことも多いが、レビューする機会も多い。 機械学習で難しいのが、プロジェクトが変わり解く課題がちょっと変わると、がらりと全然違う知識が必要になり、新規に論文を読む必要が出てく

NEW! 2025.10.06 ITニュース DeNA生成AIAI 「新卒研修は入社後にすればいい」「まずはビジネスマナーから」。そんな”当たり前”のままでいる企業や人事は、少々焦ったほうがいいかもしれない。 DeNAは2026年度入社予定の内定者のうちの希望者に対し、内定式の翌日にDevinを使ったAI研修を実施した。しかも、対象はエンジニア職だけではなく、ビジネス職を含む全内定者だ。 本記事では、10月2日に行われた26卒内定者向け「Devin研修」の様子を手がかりに、AI活用のトップランナー企業が“AIを前提に育つ世代”に何を教えようとしているのかーーその研修から見える、新卒教育の“次の標準”を考えてみたい。 “AIオールイン宣言”にザワついた内定者たち 今年の2月にDeNA会長・南場智子さんが「AIオールイン」を宣言。その戦略と覚悟は多くのエンジニアをはじめ、業界のリーダー層に刺激

転職・求人情報サイトのtype エンジニアtype スキル 「人の要求とコンピューターの橋渡しは、AIには務まらない」エンジニアの成長に欠かせない三つの基礎知識とは？ NEW! 2025.09.19 スキル プログラミング生成AIAI 生成AIの普及で、コードを書くスピードは劇的に速くなった。検索に時間をかける必要もなく、以前なら数日かかった試行錯誤が一瞬で終わる。そんな光景は、もはや日常だ。 ではエンジニアの成長プロセスも、同じように「短縮」されるのだろうか？ それとも、どれだけAIが進化しても、人の成長には変わらず時間と経験が必要なのか？ この問いに、『プロになるJava』の著者、LINEヤフーでJavaスペシャリストとして活躍するきしだなおきさんは、「AIでショートカットはできるが、やるべきことはむしろ増えている」と断言する。 その理由を深掘りすると、AI時代を生き抜くエンジニアに不

GAFAMに敗れた日本が「AIで勝てる」理由　『アフターAI』著者が語る、海外にはない日本企業の強み [2/2] 新卒一括採用は「AI時代に超ポジティブ」な強みになる ——「日本企業ではAI導入が進まない」とよく言われますが、原因はどこにあると思われますか。 シバタ：私は、必ずしも日本企業のAI導入が進んでいないとは思いません。単純にアメリカに比べて遅れているだけで、LLMを開発しているアメリカと中国以外の国はみんな遅れています。ですから、そこまで悲観的には考えていません。 ただ、日本が遅れているとすればなぜか、という話でいくと、比較対象をどの国にするかによります。アメリカと中国は当然先行しているので、そこと比べるのは少し気の毒な気もします。 やはりアメリカは、良くも悪くもCEOの報酬がかなり株式報酬になっていて、株価を上げると社長の報酬が増える仕組みになっています。そのため、社長は決算発

ChatGPTの登場から数年。学術の世界では、AIツールが学生の不正行為をあまりにも簡単にしてしまうため、すっかり悪評が立ってしまいました。 しかし、だからといってAIツールが学問の世界で全く役に立たないわけではないのです。正しく使えば、実はもっと効率的に勉強する手助けとなってくれます。 ここでは、不正行為をすることなく、そして自分自身を欺くことなく、学業にAIを活用する5つの方法を紹介しましょう。 AI相手に「教える」ことで、自分の理解度が試される私が以前おすすめした勉強法の一つに、研究テーマについて全く知らない人と会話をしてみる、というものがあります。 これは、自分の理解が足りない部分を特定するのに最適な方法です。誰かに説明しようと試みる過程で、概念と概念のつながりを自ら作り出す助けになり、専門家として説明できたときにはそのテーマに対する自信も深まります。 しかし、そんな「何も知らない

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? プロンプトエンジニアリングの最前線：Backstep PromptingとScaffolding 近年、プロンプトエンジニアリング領域を扱う論文では、Backstep PromptingとScaffoldingという単語が頻出します。 これらは、大規模言語モデル（LLM）からより正確で質の高い回答を引き出すための先進的なテクニックです。 Backstep Prompting（バックステップ・プロンプティング） Backstep Promptingは、LLMが結論に至るまでの思考プロセスを一度「後退」させ、その過程を自己評価・修正させる手

高校生にとってコーディングを学ぶことはプログラムの基礎以上のものが得られるとOpenAIの研究者は述べた。Miljan Lakic/Getty Images OpenAIの研究者、シモン・シドルは、高校生はコーディングを学ぶべきだと述べた。シドルによると、コーディングを学ぶことには単に基本的な原理だけでなく、はるかに多くのことが含まれているという。テック界ではAIの急速な発展をふまえて、コーディングの知識がどの程度必要か、議論されている。AI（人工知能）の普及はコーディングを学ばなくても良いという意味ではない。少なくともOpenAIの研究者は、そう述べている。 シモン・シドル（Szymon Sidor）は、ChatGPT、Cursor他、AIツールがある世界であっても、今の高校生が基本的なコーディングを学ぶことは依然として意味があることだとし、その理由をはっきりと述べた。

Intro Nx リポジトリが攻撃を受け、広範囲にわたるインシデントが発生した。 今回の事例は、GitHub Actions を中心に複数のステップが組み合わさった攻撃であり、過去に何度も発生してきた攻撃と本質的には変わらない。 しかし、途中で AI が何度か登場するため「AI が書いたコードをマージしたから」などといった表面的な反応もあるが、実態はそこまで単純な話でもない。 また、「自分のプロジェクトは Nx を使っていないから関係ない」とも言えない攻撃であるため、特にフロントエンドエンジニアは全員注意と確認が必要となる。 この攻撃が何だったのか、そこから学べることは何なのか、解説する。 Nx Incident 今回のインシデントについては、既に公式の Advisory が出ている。ニュース系の記事も多々あるが、一次情報は以下となる。 Malicious versions of Nx a

こんにちは。 ファインディ で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 既に皆さんも御存知かと思いますが、弊社では開発生産性の向上に対して非常に力を入れています。 以前公開した↓の記事で、弊社の高い開発生産性を支えている取り組み、技術についてお話させていただきました。 tech.findy.co.jp ありがたいことに、この記事を多くの方に読んでいただき反響をいただいております。 そこで今回は、↑の記事でも紹介されている「タスク分解」について更に深堀りしてお話しようと思います。 タスク分解は、弊社にJOINしたら最初に必ず覚えてもらう最重要テクニックの中の1つです。 それでは見ていきましょう！ タスク分解とは メリット 事前に対応方針の認識を合わせやすくなる Pull requestの粒度を適切に保つことが出来る 進捗管理、引き継ぎをしやすくなる タスクの作り方 具体例 良いタ