このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高いAI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 米コーネル大学が運営する「arXiv」は、物理学や数学、コンピュータサイエンスなどの論文を無料で公開・閲覧できる英語ベースのプレプリントサーバだ。査読前にいち早く世界に論文を共有できるという利点を持つ。arXivは単にPDFとして保存されているだけなので一方的な閲覧に限られるが、今回紹介するサービス「alphaXiv」は、各論文を介してWebブラウザ上で質問や議論ができる。 利用する際には、各論文URLの「arxiv」を「alphaxiv」に変えるだけで開始できる気軽さもうれしい。ユーザーインタフェースは、左が元の論文、右が入力や出力ができる

tl;dr Anthropic の開発者向けイベント Code with Claude が開催されたよ Claude 4 Opus と Claude 4 Sonnet が発表されたよ 無課金を含むすべてのプランで Claude 4 Opus と Claude 4 Sonnet が使えるよ Anthropic API に Code Execution Tool、MCP Connector、Files API、Extended Prompt Caching の 4 つの機能が追加されたよ（ベータ版） Claude Code が正式リリースされたよ これはなに？ 2025 年 5 月 22 日にサンフランシスコにて開催された Anthropic の開発者向けイベント、Code with Claude に関する発表まとめ。公開されたモデルや機能などをひと通り紹介、実際に動かすところまでを解説した記

Simply change the domain from github.com or github.io to gitmcp.io and get instant AI context for any GitHub repository.

最近、「DeepWiki」が注目されているという話をよく聞きます。 DeepWikiはGithubリポジトリのコードを解析し、自動的にWikiを作成してくれるサービスなのですが、無料プランではプライベートリポジトリに対応していないなど、利用できる機能に制限があります。 そこで、DeepWikiの機能をOSSで実現し、さらに機能が追加されたものがないか探してみたところ、ぴったりのプロジェクトが見つかりました。 OSSで実現したものががありました。その名も 「Open DeepWiki」 です。 そこで今回は、セルフホスト環境でOpen DeepWikiを使用してみました。 概要 Open DeepWikiは以下の技術を使用しているようです。(本家DeepWiki 調査) フロントエンド React Next.js ReactMarkdown Mermaid.js Tailwind CSS バ

2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、GitHub上のリポジトリを自動的に解析し、ドキュメントを生成してくれるオープンソースAIツール「DeepWiki」を取り上げます。 ▲DeepWikiのトップページ DeepWikiはAIデベロッパーツール「Devin」の開発チーム「Cognition AI」によって開発された無料サービスです。 主な機能は、GitHubリポジトリのコードを読み取り、リポジトリ全体の解説ドキュメントページを生成することです。自然言語での説明だけでなく、アーキテクチャ図やシーケンス図

はじめに 昨今、欧州や日本を中心に発展しつつある「データスペース」について、皆さんに手を動かしながら体験頂けるようなブログを書いてみます。 本記事の想定読者 ITの基礎的素養はあるけど、データスペースのことをあまり知らない方 様々な分野でデータ利活用を検討している方 そもそもデータスペースとは データスペースとは、参加する組織・企業同士が互いに信頼できる仕組みのもとで、安全かつ自由にデータをやり取りできる制度と技術基盤が整った空間のことを指します。 こうした制度・技術の構築・標準化により、業界・組織・企業間のコラボレーションを加速し、横断的な課題解決や新たなデジタルサービスの創出を支えることができます。 データスペースは、近年欧州や日本を中心に広がりを見せています。以下の図はデータスペースの概念を表しています。データスペースの各参加者は、「コネクタ」と呼ばれるソフトウェアを用いて、「カタロ

明日からできる！GitHub Copilot + GitHub MCP Serverで始めるAI駆動開発 はじめに こんにちは、URBAN HACKS サーバーサイドエンジニアの池田です。 URBAN HACKSでは日々の開発でGitHub Copilotを活用しています。 コードを提案、補完してくれるだけでも十分に活躍していますが、GitHub CopilotにAgent Modeが搭載されたこと、公式のGitHub MCP Serverが登場したことにより、これらを組み合わせ、より効果的に活用できるようになりました！ この記事ではこれらを組み合わせた開発手法をご紹介すると共に、 生成コードの精度が上がりやすくなるコツ チーム開発とAIの組み合わせ方 をお伝えできればと思います！ コード生成の精度にお悩みの方や、より効果的にAIにコーディングを手伝って欲しい方の参考になれば幸いです。 G

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. 序論 1.1 本書の目的と背景 近年、生成AI技術は急速に普及し、日常生活やビジネスの現場で大きな影響力を持つようになりました。その活用の鍵を握るのが、「プロンプト作成」というスキルです。生成AIがどれだけ優れた回答を提供できるかは、プロンプトの質に大きく依存しています。そのため、適切なプロンプトを作成するスキルは、生成AIを最大限活用するうえで欠かせません。 プロンプト作成には、さまざまな手法があります。たとえば、zero-shot promptingやfew-shot promptingといった基本的なアプローチから、回答の精

この記事は間違いが含まれている可能性があります。 もともと自社のドキュメントでは Meilisearch で日本語全文検索を実現していましたが、ドキュメントに質問できるようしたいと思い、簡単な RAG を作りたい！と思っていました。 とりあえず、ドキュメントを分割し、ベクトル化してベクトルデータベースに突っ込んで、質問をベクトル化して結果を引っ張り、それを LLM に食べさせて解説させる、というのができればよいということがわかりました。 ベクトル化はよく使われている OpenAI Embeddings API を利用し、ベクトルデータベースは普段からよく使っている DuckDB に VSS (Vector Similarity Search for DuckDB) という拡張を使うことにしました。 自社のドキュメントをなんとかうまいこと分割して、あとは分割したドキュメントを API を叩い

こんにちは、しば田です。 AI を用いたプログラミング、中々難しいです。 日々どうしたら効率を最大化できるかを日々試行錯誤していますが、なかなか正解に辿り着けている気もしないしモデルの登場のたびにチューニングが必要なのでツラいですね。 この記事では、自分の思考整理も兼ねて常日頃から私が意識して行っている Tips に関してまとめてみました。重要なことから些末なことまで全て書いています。 最近、Cursorのコミュニティが出していたTips17選に対して自分の考えを書いたのですが、 反響があったのでもっと網羅的に書きたいなと思い記事を書くことにしました。（30個くらいあります。） ※記事の対象者は Cursor、Windsurf、Cline（Roo）あたりを使ってプログラミングしている人を想定しています。 ※一覧性を優先するのでそれぞれを深くは語りません。 ※多分抜け漏れがあるので適宜追加し

英語学習といえば、学ぶのが大変という印象が強いかもしれませんが、下記でご紹介する16個のアプリは、ゲームの要素を可能な限り芸術的に収め込んでおり、学習そのものを楽しみながら続けられるものばかりです。ゲーム性やストーリー性 […]

はじめに 生成AIによって世の中は大きく変わります。単なるブームではないと確信しています。 研究者の間では数年で「あと人間の知能に匹敵するAIが出てくるだろう」と言われているほどです。 「生成AIって社内でもよく聞くけど何から始めればいいかわからない...」 「AIに興味はあるけど初期設定とか大変そう...」 この手順で学べば流石に初心者でも生成AIを使いこなせる人材になれるロードマップを整理しました。 誰も生成AIの大波に置いていかれないような記事を目指します。 対象読者 生成AIを学んでスキルアップしたい方 社内でAI活用してさらに活躍をしたい方 AIの波に乗って市場価値の高い人材を目指す方 記事の構成 本記事は入門編と発展編に分かれています。入門編では「AIを使える人材」になるためのゼロからのロードマップを記載しています。発展編では「AIアプリを作れる人材」になるためのステップアップ

はじめに この記事はLipersInSlums Advent Calendar 2024 「スラムで年収をあげる〜だが僅かばかりの友の他は、皆、スラム民を嘲った。資格取得で年収アップに挑むなどと〜」の大遅刻組の記事である。シモンは泣いていい。 筆者がプログラミングを初めた頃はインターネットの検索技術は発達しておらず、良質なコンテンツにたどり着くには一苦労だった。そのため、何か新しいことを学ぶのに最初に手を取るのは技術書であった。 今では検索技術は高度に発達し、必要な情報は検索すればたちまち手に入る用になった。しかしながらそれらの断片的な知識群を体系化し、習得するのは未だ難しい。体系的に知識を習得する上で技術書は未だ最も有力な候補となる。 この記事では主にジュニア(?)エンジニア向けに、読むとプログラミングに必要な比較的陳腐化しにくい様々な知識が体系的に身に付いて役に立つお得な技術書を簡単に

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに IT業界、IT関連のお仕事についていると能動的に情報収集しないと、障害情報などをうまく取れず、わたわた混乱することが多かったです。（今もですが･･･） 情報収集するにあたって、何を見ていいかわからないことが多かったので、今見ているサイトや参考にしているブログ等紹介できればと思います。 ※最低限に絞って記載しています。 ほかにも知りたい方は別の方の記事を読むとより良いかもです！ ITニュースサイト ITmedia 個人的に一番見るサイトです。 IT関連のニュースが偏りなくまんべんなく記載されており、見やすいのでおすすめです。 G

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今回はIPA（情報処理推進機構）が無料で公開しているエンジニア向け資料をまとめました。エンジニアやIT担当者におすすめの資料を厳選しています。 今回紹介する資料の結論 安全なWebサイトの作り方 要件定義ガイド DXスキル標準 情報セキュリティ白書2024 DX白書 情報セキュリティ10大脅威 2024 簡易説明資料 情報漏えい対策のしおり AI社会実装推進調査報告書 安全なWebサイトの作り方 安全なWebサイトの作り方では、Webアプリやサイトを作る上で知っておくべきセキュリティ知識を基礎から網羅的に学ぶことができます。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今回は大学が無料で公開している、エンジニア向けの学びになる資料をまとめていきます。 東京大学 Pythonプログラミング入門 Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、数値解析など応用的な使い方までを分かりやすく解説している。 AWS入門 こちらもネットワークやクラウド、インフラの仕組みの解説から始まり、AWSの構成パターンなどが基礎から解説されている。 150分で学ぶ高校数学の基礎(東大生) 高校数学について180分でサクッと振り返る神資料。数学の知識はプログラミング領域でも活用する場面が多々あるので、かなり勉強にな

はじめに エンジニアに関する情報量は日本よりも海外（特にアメリカ）の方が圧倒的です。 そのため、英語での情報収集を習慣付けておくとより早く必要な情報に辿り着くことができます。 英語がわからない場合は、ChatGPTに全てコピペして翻訳させましょう！日本語ネイティブの皆さんでも余裕で海外コンテンツを見ることができるでしょう！ 本記事では、濃い情報が集まる場所をまとめました。 日頃の情報収集やキャリアに関する情報まで幅広くまとめたので、エンジニア学生や初学者にとって役に立つ内容かと思います。 ChatGPTと紹介している情報源を連携すれば、英語が苦手だとしても必要な情報に素早く辿り着くことができるでしょう。 本記事の対象読者： 日頃の学習に役立つ情報源を知りたい方 年収やキャリアに関する情報を手に入れたい方 インターンや就活前に情報を仕入れておきたい方 本記事の構成 学習系 ニュース系 キャリ

はじめに 本記事ではAI知識ゼロから始めてAIエンジニアとして実務にチャレンジできるレベルを目指してロードマップ形式でコンテンツをまとめました。 生成AIの台頭、SakanaAIの大型資金調達やGoogleの研究者（ヒントン氏ら）のノーベル賞受賞も重なり、さらにAIへの注目が集まっている状態かと思います。 しかし初学者にとって、AIを学ぶハードルはまだまだ高いのが現状です。AIをツールとして活用するだけなら比較的障壁は高くないですが、理論的な部分まで含めると学ぶべき内容が広く、分野によっては難易度が高く、せっかく学び始めたのに挫折する人も多いです。 未経験だけどAIの知識を身につけたい 現在web開発の知識があり、AIも学びたい AIを学んで転職や副業でバリバリ活躍したい といった方は是非読み進めていってください。 コンテンツは随時追記していきます。 構成 本記事は下記のような構成でコンテ