こんにちは、ログラスの松岡(@little_hand_s})です 3行まとめ AIに質問させるときに選択肢を提示させると、回答が楽で早くなる さらに、推奨度とその理由を出力させると、その根拠を元にAIと議論できるし、納得感を持って進められる 結果、意思決定が速くなり、質も上がる AIと対話しながら開発してますか？ Claude CodeやCursorなどのAI開発ツールを使ってる人、増えてますよね。 AIが暴走しないように、不明な点を質問させてる人も多いと思います。 でも、毎回自然言語で答えるの、面倒じゃないですか？ たとえば： AI: 「バリデーション、フロントエンドとバックエンドどっちでやりますか？」 あなた: 「うーん、両方かな。セキュリティ的にバックエンドは必須で、UX的にフロントエンドも欲しいし...」（と、入力すると長い） もしどちらでバリデーションするかを決めていなかった場合
Q06：高速化に寄与したスーパーフェッチは姿を消した？ ベテランのユーザーは「スーパーフェッチ」という機能を知っているかもしれない。OSやアプリのデータを先読みして起動を高速化する機能だ。Windows11や10にはこの名前の機能はないが「SysMain」と名前を変えて存在している。 そもそもスーパーフェッチは、XP時代の「プリフェッチ」の後継機能。プリフェッチはOSやアプリの起動時にディスクへのアクセスパターンを記録するが、スーパーフェッチとSysMainは利用頻度、時間帯、ユーザーの習慣まで学習する（図1）。 図1 Windowsには、必要なデータをメモリーに先読みする機能がある。XPの「プリフェッチ」はシンプルなものだったが、ビスタで進化した「スーパーフェッチ」は利用頻度、時間帯、ユーザーの習慣も学習するようになった。10以降の「SysMain」はスーパーフェッチと同等の機能だ
私が開発している音色共有サイトOPNShareに音色のプレビュー機能を追加しました．これは音色ページに表示されている鍵盤を押すと，その音高で音色が鳴る機能です． 音色のプレビュー機能ではリアルタイムで音声波形の生成・再生を行っています．これはWebAssembly (WASM)やWeb Worker API，Web Audio APIを組み合わせて実現しています．今回はこの機能の仕組みを解説します． 構成 音色プレビュー機能は以下3つの要素が連携して動作します． Webページのコンポーネント (Next.js) 波形生成器 (Web Worker API) オーディオプレーヤー (Web Audio API) また波形生成器とオーディオプレーヤーの間での生成した波形サンプルのやり取りは，リングバッファーを介して行います． リアルタイムに処理を実行するため，これらの要素を３つのスレッドに担当
Claude Codeの登場で学びの時間が減った Claude Codeが便利すぎて、もう手放せません。 ただし、Claude Codeを使えば使うほど「自分でコーディングする機会」は激減しました。 それが悪いとは断言しづらいですが、一つ言えるのは「私のような中途半端にプログラミングを学んだ人間にとって勉強の機会が減ることは致命的」ということです。 Claude Codeの/output-styleでLearningを選ぶことでユーザーの学習をサポートできなくはないのですが、個人的に試した印象としては「身につけるための学習」とはちょっと違うかな？と感じました。 では「身につけるための学習」とはどういった学習か。 これも個人的な意見ですが「反復練習」「能動的な調査・試行錯誤」が非効率的であっても有効だと思っています。 一番勉強していたとき、つまり学生時代を思い返すと「繰り返し問題集を解く」「
11月10日、株式会社KADOKAWAは、同社が刊行する角川まんが学習シリーズ『日本の歴史』の累計部数が1000万部を突破したことを発表した。 また同シリーズの誕生から10周年を迎えたのを機に、1～15巻の記述や作画を最新の歴史研究に合わせてアップデートしたことも、あわせて発表されている。 『日本の歴史』は、2015年に子どもたちにもっと楽しくわかりやすく学べる学習まんがを届けたいという思いで誕生したマンガ作品だ。 サイズや絵柄などそれまでの常識をくつがえしたことで、発売直後から好評を得て、刊行の翌年から現在に至るまで売上第1位を更新し続けている。 今回の内容アップデートでは、5人の歴史研究者による監修のもと、歴史記述の変更やコマの中の一部分の描き直し、数ページにわたるストーリー展開の調整など、15冊で数百か所にわたり改訂がほどこされている。 たとえば、1巻は全般的にジェンダーバランスが見
Akamai、Akamai Cloud Inference により AI 分野での競争力を強化 | Akamai
ランサムウェア防御 マルウェアのイングレス（入り方向の通信）を制限し、ラテラルムーブメント（横方向の移動）を阻止することで、攻撃を緩和
はじめに "use client" や "use server" といったディレクティブは、React Server Components（RSC）の普及とともに広く使われるようになりました。一見すると、これらは JavaScript の標準機能である "use strict" のように見えますが、実際には根本的に異なるものです。 TanStack の作者である Tanner Linsley 氏は、ブログ記事[1]で、これらのディレクティブが新しい形のフレームワークロックインを生み出していると警鐘を鳴らしています。ディレクティブは開発者体験を向上させる一方で、標準化されていない独自仕様であり、エコシステムが分断されたり、他のフレームワークへの乗り換えが難しくなったりといった長期的なリスクを孕んでいます。 本記事では、Tanner Linsley 氏のブログ記事と関連する議論をもとに、以下の
大規模なサプライチェーン攻撃の一部が見え始めた。Googleが発見したこの攻撃では、攻撃側が長い時間を掛けて巧妙な侵入を図ったことと、EDRを回避したために攻撃の全貌がいまだに明らかになっていない。 Googleは2025年9月24日（現地時間、以下同）、これまでで最も重大だと言えるサプライチェーン攻撃を発見したと発表した（注1）。 中国政府と関係のある高度な攻撃者グループが、テクノロジー企業やSaaSプロバイダー、法律事務所などに侵入して、極めて巧妙なマルウェアを用いて企業やその顧客から機密データを盗み出していた。 Googleが発見した史上最大のサプライチェーン攻撃 F5はソースコードが流出 Googleによると、攻撃者はまずサービスプロバイダーを狙い、そこからサービスプロバイダーを利用している企業のネットワークへと侵入先を切り替えた。狙われた企業の一つには法律事務所があった。そこに到
AIを引っ提げてやってきた大学院生 学外のとある修士2年生の学生から、研究を評価してほしいと頼まれました。彼がやっているのは、私が専門とする研究分野のある仮説をデータによって検証する内容でした。読んでみたところ、経済学の五大誌は難しいにしても、着眼点、新規性、データの質などから、フイールドトップの学術誌に挑戦できる水準にあると感じました。 驚かされたのは、彼が経済学を専攻する学生ではなく、それどころか経済学をこれまでほとんど学んだことがないという点です。彼の関心は技術の新領域への応用、特に「生成AIの新活用」にあり、専門外である経済学という分野で、AIとの対話だけでどこまでのレベルの研究ができるかを1年間かけて試してみたというのです。研究のアイデア出し、先行研究のレビュー、理論モデルと仮説の構築、データの探索と収集、計量ソフトを用いた分析、図表の作成、英語論文化に至るまで、さまざまなAIツ
訂正とお詫び（2025/11/09追記） 記事公開後、Playwright MCPコントリビューターのogadra様より、技術的な誤りをご指摘いただきました。深くお詫び申し上げます。 誤った記述 「Playwright MCPはAIがセレクターを自動生成する」 正しい動作 Playwright MCPもChrome DevTools MCPと同様に、スナップショットに含まれる識別子（ref）を使用して要素を特定します。 LLMはセレクターを生成していません mcp__playwright__browser_fill_formなどの関数呼び出し時、引数としてref（Chrome DevTools MCPのuidに相当）が渡されます 両MCPの要素識別方法に本質的な違いはありません 実際の違い 主な違いは以下の2点です： 操作の実行方法 Chrome DevTools MCP: CDP（Chr
Apps SDKを使うとChatGPTで動くアプリを作ることができます。 今回は「Z Coffee」というカフェを想定し、ユーザーとのやり取りに応じて店舗情報を表示するアプリを作ってみました。 これをどのように実装したのかをまとめてみます。 ChatGPT Appsとは？ OpenAIが提供する仕組みで、ChatGPTとの会話の中で3rd partyが作成したアプリをリッチなUI付きで表示できるものです。 例えば「渋谷付近でホテルを予約したい」とユーザーが尋ねた際、Booking.comのアプリが反応して渋谷近辺のホテルの一覧を画像付きで表示する、みたいな感じです。 UIは柔軟にデザインできる UIはかなり自由度高く表現できます。リストやカルーセルはもちろん、フルスクリーンやPIP（Picture in Picture）も可能です。 ここでの表現はChatGPTの体験を左右するため、デザイ
Hi, I am a locale leader of SUMO Japanese community. I have contributed to the Support over 20 years, before the beginning of support.mozilla.org. Today, November 4, we decided to end our SUMO Japanese community. In October 22, the sumobot was introduced to Japanese KB articles. I cannot accept its behavior and no words. It doesn't follow our translation guidelines. It doesn't respect current loca
挨拶 こんにちは！株式会社ネクストビートでテクノロジー・エバンジェリストなる肩書きでお仕事をしている水島です。最近は以前からやっている業務に加えて、（もちろん業務ですが）LLMのLoRA作成のPoCにも挑戦したりして、少しワクワクする日々です。 最近は皆さんもコーディングAIを使う機会が増えているかと思いますが、私はClaude CodeでなくCodex CLIに浮気中です。もちろん、Claude Codeの能力が低いわけではありません。ただ、「深い理解」を必要とするタスクにはCodex CLI（GPT-5）の方がミスを犯しにくいという実感があるからです。 そんなCodex CLIを使って、トイ言語より難易度が高めの静的型付き関数型プログラミング言語を作らせてみたというのが今回の記事です。ネタとしては以前かいたこの記事と似ていますが、今回作らせたTreePの方がより実用的な仕様だといえます
前置き はじめまして！株式会社NTTデータグループの技術革新統括本部AI技術部でSmart AI Agent®︎のエンジニアをしている岸川です。 今回は、GPUクラウドサービス「Runpod」について、実際に研究と仕事で活用してきた経験をもとに紹介します。「ちょっとGPU使いたいだけなのに...」という悩みを持つ方に向けて、Runpodの魅力と具体的な使い方を解説していきます！ はじめに 機械学習の実験や開発をしていると、こんな悩みに直面していませんか？ Google Colabユーザーの悩み 特に大学院生の方は、こんな経験があるのではないでしょうか。 Colab Proに課金しているけど、実行時間制限で長時間の学習が中断される... もっと高性能なGPUを使いたいけど、さらに課金するのは躊躇する 研究の締め切り前に限って、リソース制限が厳しくなる気がする... クラウド初心者の壁 Azu
要約 Linuxカーネルのコードリーディングの関数追跡を可視化するウェブサイトを作った。https://linux.tokyo （PCで見てください） とりあえず「write」だけ可視化したが、今後は全カーネルの機能制覇を目指す（driver全制覇は別にいいかな...） Linux Reader というVSCode拡張機能を使ったよ 難しいLinuxカーネルのコードリーディング Linuxカーネルのコードリーディングは、とてもとても難しいです。 多くのOS初学者は、以下のようなところでつまづくことでしょう。 意味の分からない最新の情報 深すぎる関数追跡 深くまで探索した後で覚えていられない関数追跡 とは書いたものの、かくいう私がこの初学者の一人でした。 生成AIが今ほど注目されていなかった２年前くらいに、私もLinuxカーネルを読もうとして見事に挫折しました... 何を読もうとして挫折した
カナダに拠点を置く量子テクノロジー専門のメディアである「The Quantum Insider」から、技術革新の最前線を伝える記事を厳選してお届けします（日経クロステック編集部）。 ・米Google（グーグル）の量子コンピューター研究開発部門であるGoogle Quantum AI（グーグル・クオンタムAI）の研究チームは、「生成的量子優位性」の実験的証拠を初めて報告した。これは、量子コンピューターが古典的なコンピューターの能力を超えて、学習し新たな出力を生成できることを示すものだ。 ・研究チームは68量子ビットの超電導プロセッサーを用い、複雑なビット列分布の生成、量子回路の圧縮、量子状態の学習といったタスクを実証した。 ・このモデルは学習可能で効率的だが、研究では実社会での応用分野はまだ特定されておらず、実用的な優位性を得るためにはハードウエアとアルゴリズムのさらなる発展が必要であると指
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