何十年も向き合ってきて、今でも何度も読み直す本がある。辛いとき・キツいとき「あの棚にあの本がある」と思い浮かべるだけで励みになる本がある。もし出会わなかったら、今の私は無かったと断言できる本がある。ガチガチの価値観を更新し、アンパンマンの頭のように「私」を取り換えてしまった本がある。 おそらく数十冊、多くても百冊ぐらいの、そんな本を、エッセンシャルブックと呼んでいる。沢山の本をとっかえひっかえ読んだり、新刊本をブックハンティングするのは、そんな本と出会うためだと思ってきた。 だが、そろそろ振り返って、積読山と向き合わねばならぬ。 理由は2つある。 ひとつは、量こそ遥かに多いけど、クズみたいな本が大量にある書店よりは、年月をかけて賽の河原のように積んできた山の方が、「あたり」を引く確率が高いこと。 もう一つは、残りの人生ぜんぶ費やしても、この山を読みつくせないことは明白であるばかりか、この山
みなさんは NotebookLM 使ってますか？ 今までなにかの調査をするのに「DeepResearchが一番！」と思い使ってきたのですが、 NotebookLMを初めて使ってみて「NotebookLM、最高じゃん…」となりました。 具体的には、調査系のタスクをする上で下記の点が良かったです！ ⭐️ 1度ソースをまとめると、疑問点が浮かんだときに何度も聞ける。 DeepResearchだと一度の調査に時間がかかる上、「この観点抜けてたな」と思い尋ねるとさらに時間がかかったりします…。 NotebookLMもはじめにソースをまとめる手間はありますが、一度まとめるとスムーズに疑問点を解消できます。 少し前に検索機能も追加され、より手軽にまとめられるようになりました。 DeepResearchの結果をソースとして使用するのも良さそうです。（※下部のコメントにて紹介いただきました！） ⭐️ ソース
フィッシングやマルウェアのURLを共有する時、リンク化されないように hxxp://example[.]comのように記載する事があると思います。 その変換形式を定義する、『A Standard for Safe and Reversible Sharing of Malicious URLs and Indicators』という提案仕様がIETFに提出されています。 用語 難読化(Obfuscating): 誤ってクリックされないようにする変換のこと 難読化解除(De-obfuscating): 難読化されたものをもとに戻す変換のこと IOC: indicators of compromise。悪意あるURL、メールアドレスのこと もともとは、『無害化(defanging)』『もとに戻す(refanging)』の用語を使ってはいたがObfuscating, De-obfuscatingに
他にもIPv4で個別に規定されたアドレス帯や、IPv6でも個別に規定されたアドレス帯がありますが本コラムでは省略します。 MACアドレスの考え方 MACアドレスは、ネットワークインターフェースを識別するために使用される識別子で、Ethernetでは48ビットで表現され、前半32bitがベンダーID、次の8bitが機器ID、最後の16bitがシリアルIDとなることが一般的ですが、例外もあります。過去にはすべての機器が一意に識別されるという説明もありましたが、現在ではこれも例外があります。ネットワークインターフェースごとにMACアドレスを持つため、複数のMACアドレスを持つ機器もあります。 同一ネットワークの通信の仕組み では、IPアドレスとMACアドレスを利用してどのように通信を行うかをおさらいしていきます。 同一ネットワークを192.168.0.0/24として送信元192.168.0.1と
はじめに データ活用と生成AI 構造化されたデータと生成AI 事例 Uber LinkedIn Pinterest さいごに はじめに ikki-sanのデータ活用の民主化へのコメントをそうだなと思いながら読んで、最近自分もそんな感じの領域のことをベンダー所属のプロダクトマネージャーとしてやっているので、考えていることをまとめてみる。 この数年間で「データの民主化」はイマイチ進まなかった印象ですが、その原因は「SQLの習得難易度」によるところが大きい。そこに関しては生成AIで相当解決されるはずなので、今後はデータの民主化がスタンダードになると予想しています。— ikki / stable代表 (@ikki_mz) 2025年4月7日 データ活用と生成AI これまで社内に蓄積された構造化されたデータを取得・操作するにはSQLおよびデータベースの理解が必要であり、その理解がない人たちは誰かにデ
chakoshi とは なぜ生成 AI の安全性が求められるのか 生成 AI の安全性の現状 生成 AI の安全性対策案 日本語に特化した入出力チェックができる chakoshi chakoshi の特徴について 日本語の性能が高い カスタマイズ性が高い 終わりに 初めまして。イノベーションセンターの山本（@yyo616）です。普段は生成 AI に関連する新規プロダクトの開発や技術検証をしています。先日、生成 AI の安全性向上サービス「chakoshi」と、生成 AI の回答精度を高めるためのドキュメント変換サービス「rokadoc」のベータ版をリリースしました。そこで本記事では chakoshi の方に焦点を当てて紹介させていただきます。rokadoc については、こちらの記事をご覧ください。 chakoshi とは chakoshi は「AI をもっと気軽に、安全に」活用するためのサ
はじめに OpenTelemetryを活用した分散トレーシングやメトリクス収集が広がる中、OTLP/HTTP通信の内容を詳細に確認したいという場面がちょいちょいあります。 例えばさくらのクラウドのモニタリングスイートというサービスではログをOTLP/HTTPで送信可能です。 manual.sakura.ad.jp このモニタリングスイートと連携する時にどのようなリクエストを送っているのかだとかレスポンスの具体的な内容だとかを確認したいケースがあったりします。 これを簡単に行うためにOTLP/HTTPでのリクエスト/レスポンスを可視化する軽量プロキシツール otlp-http-spy というのを作ったのでご紹介します。 otlp-http-spyとは？ otlp-http-spyは、OpenTelemetry Protocol (OTLP) のHTTP通信を監視し、リクエストとレスポンスの内
md2googleslides の体験が良すぎた結果、より体験向上のため、一から専用のツールを作った— k1LoW (@k1LoW) 2025年3月14日 md2googleslides 転職してKeynoteのスライドテンプレートがなくなったので*1、これを機にスライド作成環境をGoogle Slidesに移行することにしました。 ちなみに、今まではMarkdownで構成を書いて、それをあるタイミングでKeynoteに移して、以降はKeynoteを編集するという形で運用していたのですが、せっかくなのでもっとスライド作成体験が良くなる方法があるかもと思って調べてみました。その流れで見つけたのが md2googleslides です。 github.com これはMarkdownをもとにGoogle Slidesプレゼンテーションにページを追加してくれるツールで、本家は動きませんでしたが（メ
なぜMarkdownか 記法が簡単で表現力が高い（※１） テキストなので差分管理がしやすい QiitaもMarkdown形式を採用している ※１ プレビュー機能があるとなおよい！ VSCodeを使うならこの拡張機能を入れてみよう Markdown All in One https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=yzhang.markdown-all-in-one) まずはこれを入れていたら間違いないと思う！ 詳細は拡張機能の公開サイトを見ていただくといいですが、とりあえずのおすすめポイントは これを入れていたら大体の機能が使える（最初に入れるべき拡張機能） 便利なショートカットが用意されている 太字：Ctrl＋B 表のフォーマット：Alt+Shift+F パスの補完をしてくれる ファイルリンク（特に画像）のパスを補完してくれる
「Blender MCP」を試したのでまとめました。 1. Blender MCP「Blender MCP」は、「MCP」を介して「Claude」を「Blender」と直接対話できるようにします。この統合により、プロンプトによる3Dモデル作成や操作などが可能になります。 2-2. Claude Desktop AIアシスタントのClaudeを利用するためのデスクトップアプリケーションです。 ・Claude Desktop 2-3. Python 3.10以降 + uvPythonは、公式サイトから適切なバージョンをインストールします。 uvのインストール手順は、次のとおりです。 ・Mac brew install uv・Windows powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" set Path=C:\Users
https://dinii.connpass.com/event/348179/
Eedi - Mining Misconceptions in Mathematics 4th place solution
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 どうも。鳩胸になりたい文鳥です。 Cusorが市場を席巻している ブッチギリでの世界最速ARR $100Mに加えて先日時価総額が1兆円を超えたそうです。間違いなく売れているし今後の成長を期待される企業であるのは間違いないでしょう。 Cursorはソフトウェアエンジニア向けにAI機能を搭載したソースコード編集ソフトを提供している会社です。 上記のブログに記載したがCursorは 12人の社員 Microsoft製のVisual Studio Codeをフォークして作ったラッパーアプリ AIのモデルは開発せず、ChatGPTやCl
「プログラミング教育について語る会 」で話した内容をまとめておきます。 「AI時代のプログラミング教育」としたのだけど、内容的には「コンピューティング能力を伸ばそうぜ、その道具としてプログラミングしよう」みたいな話になりました。 https://nextbeat.connpass.com/event/346052/ 資料はこちら まず前提として、AIのコーディング能力が7ヵ月で倍になっているというのがあります。なので、今現在の能力で話をしてもあまり意味がなく、ゆくゆくはかなりのレベルでAIがコードを書くという想定をしておいたほうがいいです。 元ネタのツイートはこれ https://x.com/METR_Evals/status/1902384481111322929 論文はここ [2503.14499] Measuring AI Ability to Complete Long Tasks
どうも。デジタルトランスフォーメーション事業本部 (以下、DX事業本部)エンジニアリングマネージャーの石井です。 先日行われた、コードレビューどうしてる？ 品質向上と効率化の現場Tips共有会 で「良いコードレビューとは」というタイトルで発表させていただきました。 スライドはこちらです: speakerdeck.com 登壇を振り返って 元々は社内向けに整理していた資料をZennに公開した所、思いの外たくさんの方に読んでいただきました。それがきっかけで今回、Findy様よりオファーをいただき、登壇する運びとなりました。機会をいただいたFindy様、ありがとうございました。 他登壇者の方々の発表もすべて聞かせていただき、首がもげるほど共感したり、生成AIを導入したモダンなコードレビュー手法等についても学ぶことができ、みなさんの発表から得た知見をさらに社内のコードレビュー改善に活かしていきたい
今や、AIを活用してソフトウェア開発すること自体は一般的になり、一種のブームと化している。 しかし、Web上で見かけるのはワンショットでテトリスを作る程度の小規模なプロジェクトの話がほとんどで、驚けるものの、正直あまり実用性は無いように感じる。 俺たちが本当に知りたいのはテトリスの作り方じゃねえ！現実の中規模以上のシステム開発で、いかに楽に良いものを作れるかだろ！ ということで、まずは弊社から現時点のノウハウを全公開しようと思う。 弊社ではCursorを1年以上活用（サービスがGAになったタイミングから全社員で利用）しており、一定のノウハウを蓄積してきている自負がある。ただ、あくまで一例ではあるので、ぜひみなさんの現場での活用事例も共有してほしい！ 免責事項AIエディタでの開発は、LLMとAIエディタの進化に伴い、常に変化している。 そのため、この記事で述べる方法論は、現時点での、弊社での
業務でDevinを利用してすごく気に入ったので、個人用途でも使いたくなりました。 ただ個人支出で$500/月は正直無理なので、OSSのOpenHands（旧OpenDevin）に目をつけました。 しかしながらSonnet 3.7（3.5）で使った結果、逆に「実は本家Devinって安いんじゃないか？」となったのでやったことと所感を書いておきます。 OpenHandsについて OpenHandsは、エンジニアリングタスクを支援するオープンソースのAIエージェントです。Devinのオープンソース実装として知られており（以前はOpenDevinという名称でした）、様々な開発作業をサポートしてくれます。 特に新規プロジェクトの立ち上げや、既存コードベースへの機能追加、リファクタリングなどできるとしており、例えば、新しいReactコンポーネントの作成や、GitHubアクションの追加、バグ修正など、幅広
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
