テラーノベルで機械学習エンジニアをしている川尻です。 AIエージェントの進化は目覚ましく、AIエージェントの恩恵を享受する一方で、「なぜか疲れる…」と感じていませんか？私が日々感じる「AIエージェント疲れ」と、具体的な対策を共有します。 私の日常業務とAIエージェントたち：どんな風に付き合っているの？ 先週の金曜日、夕方。Clineにコードレビューをお願いしながら、Geminiで技術調査を走らせ、同時にMLモデルの学習完了を待っていました。効率的に見えるこの働き方ですが、ふと気づいたんです。「あれ、なんだか疲れてる...？」 実際、AIエージェントは私の仕事を劇的に変えました。でも「楽になった」かと言われると、答えに困ってしまいます。 そこで、自分の日常業務を改めて振り返ってみることにしました。AIエージェントとどんな風に付き合っているのか、私の例をお見せします。 【メインパートナー】日々

おいしいものは脂肪と糖で……。少し前にどこかの何かのテレビCMで話題になったフレーズですね。確かにその通り！　と思った人もいれば、嘘つけ！　と思った人もいる。おいしさをどこに求めるのかによってこの言葉の捉え方が変わるからだと思います。僕の勝手な解釈でいえば、それは、能動的なものか受動的なものかによるんじゃないかと思います。脂肪と糖はたしかにおいしい。それは、おそらく我々が人間である以上、抗えないおいしさなんですね。すなわち受動的なおいしさです。一方、その対極にありそうなものが何かと言えば、素材そのもののおいしさだと思います。これは、能動的に求める人に与えられるおいしさなんじゃないかなぁ、と。インドカレーのおいしさにはどちらも含まれています。 たとえば、みんなが大好きなバターチキン。おそらく、日本のインド料理店でこのカレーを超える人気メニューはこれから先も現れないんじゃないかと思います。なぜ

この記事は、下記の記事への反論というよりも、「 TypeScript でバックエンドを書く」というテーマについて、別の観点から整理したい という意図で書いています。 元記事は、文脈が分かりづらいと感じたため、自分なりにバックエンドの特性にフォーカスして再整理しています。 最近、以下の記事を見かけました。 記事の内容は、バックエンドも TypeScript で書きましょうという内容です。 たしかに、TypeScript は現代のフロントエンド開発においてデファクトスタンダードとも言えます。型安全性、補完の効きやすさ、そしてJavaScriptとの互換性。いずれも実務で使うには非常に便利です。フロントエンドではもはや必須とも言える存在です。 ただ、バックエンドという文脈においては、TypeScriptを選ばない理由もあるよね？ と感じました。 TypeScript を否定したい訳ではなく、「あ

Visual Studio Codeが本体にAI関連機能を組み込みへ、「オープンソースのAIエディタ」になると表明 Visual Studio Code（VS Code）の開発チームは、今後VS Code本体にAI関連機能を組み込んでいき、VS Codeのあらゆる機能面でAIの組み込みを容易にしていくことで、VS Codeを「オープンソースのAIエディタ」にしていく方向性を明らかにしました。 Today, we're announcing plans to make VS Code an open source AI editor. We believe AI development should stay true to VS Code's core principles: open, collaborative, and community-driven. Let's build th

# DBリファクタリングの勘所と所感 - https://soudai.hatenablog.com/entry/2017/12/27/080000 # アジャイル開発とデータベース設計 - 変化に対応するシンプルな実装のために必要なこと - https://agilejourney.uzab…

はじめに 弊社ではCursorを導入していますが、Cursorの他にも何らかの生成AIが開発現場に定着したと思います。 昨今、生成AIの急速な発展によって、エンジニア不足の問題に対する感覚が大きく変わりました。かつては「とにかくエンジニアが足りない」という課題が開発現場の大きなボトルネックでしたが、AIの登場により、単純作業や定型的なコード作成はAIが代替するようになりました。 AI前提で開発を進める いかにしてAIを活用できるように寄せるか、を基準にして開発を進めるようになりました。具体的に弊社で取り入れたこととしては、 デザインをv0を前提にしているため、標準出力であるTailwind CSSやShad/cnを採用 DDDやクリーンアーキテクチャにより、SOLIDなコード規約を遵守 生成AIを使わないのはあいさつできないのと一緒 現在、生成AIはエンジニアにとって欠かせない日常ツールに

TOPフォーカスPFNが本気でオープンワールドゲームを作った理由。勉強じゃ生まれない「プログラミングにハマる」原体験【Omega Crafter】 PFNが本気でオープンワールドゲームを作った理由。勉強じゃ生まれない「プログラミングにハマる」原体験【Omega Crafter】 2025年5月16日 株式会社Preferred Networks 『Omega Crafter』プロダクトマネージャー 佐藤拓弥 東北大学大学院を修了後、株式会社ディー・エヌ・エー（DeNA）でリードエンジニアとしてゲーム開発に携わる。2018年、株式会社Preferred Networks（PFN）へ。ロボット、石油化学プラントの自動化プロジェクトに従事した後、プログラミング教材『Playgram』の開発を経て、オープンワールド・サバイバルクラフトゲーム『Omega Crafter』を企画。現在は同作のプロダク

私は今月は無職。来月からまたお仕事。 直近でキャリアを考えたので、暇なのでキャリア相談したい人を募集してみた。 5月末で無職を終了し、6月から会社員になることにしました。 直近だいぶ暇なので、ランチとかしてくれる人が居たらフットワーク軽く伺います。 キャリアの壁打ち等したい人とか居れば、私もいろいろ考えたので、何か提供出来るものがあるかも。— やも (@yamotuki) 2025年5月9日 単に就職おめでとうという意味のいいねも多かったと思うけど、反響が割とあった。 元々の知り合いではないけども、話したいという方が出てきてくれたので今日はランチに行っていた。 さて、そこでふと出た話で、「変な会社をどう避けるか」という話題があった。 と言うのも、その方は地方から上京してきて、AI系スタートアップに就職したものの、1ヶ月ほどで会社のかなりの人数が会社都合でクビになったとのこと。そんなこともあ

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「西洋はもはや終わった。米国の覇権も時間の問題だ」――。こうした断定が、どこかで腑に落ちるように響くことはないだろうか？だが、私たちはその前提を本当に理解しているのだろうか？ この論考は、そうした“終わりの物語”に魅せられがちな現代に対し、問いを投げかける。 本論考が想定する読者国際政治・経済の動向、とりわけ米国の覇権の行方に関心を寄せる読者。 エマニュエル・トッドなど西洋知識人が唱える「米国・西洋の衰退論」 を批判的に検証し、データと歴史事例に基づく客観的視点を求める読者。 第二次トランプ政権の政策や関税政策の影響を注視しつつ、米国の強靭性を見誤りたくないと考える読者。 グローバルな人口動態変化や地政学的多極化という構造調整期を冷静に理解したい読者。 1. 「米国衰退論」概観近年、エマニュエル・トッドの『西洋の敗北』をはじめ、多くの西洋知識人が「米国は覇権を失い、西洋は終わる」と主張して

こんにちは、Google の AI「Gemini（ジェミニ）」の公式 note 編集部です。 「いいアイデアが浮かんだ！ でも、それを形にするには、時間も手間もかかって大変そう…」 企画書やウェブサイトの作成、ちょっとした息抜きのためのゲーム開発、あるいは日々の業務を効率化するアプリケーションのアイデア。せっかくのひらめきも、いざ具体的にまとめようとすると、少し気が重くなってしまうことはありませんか。 そんな時に心強い味方となるのが、Gemini アプリに追加された新機能「Canvas」です。Canvas は、皆さんのアイデアを整理し、文章作成からプログラミングコードの記述まで、コンテンツを生み出すプロセスをスムーズにサポートします。 この記事では、「Gemini の Canvas って何？」 という基本的な疑問から、具体的な使い方、どのような場面で役立つかまで、初心者の方にもわかりやすく

たまにお客様から「お店でお酒を出すのって、何か免許はいるんですか？」とか「夜の１２時をこえてお酒を出すのって風営法はどう関係しているんですか？」とか「お店を出すのに調理師免許がいるんですよね」とかって質問をされることがあるのですが、実は、日本では、「食品衛生責任者」という資格を持っているだけで小さい飲食店は始められます。この「小さい」ですが、店内で店員の数とお客様を足してその数が３０人までのことです。 ちなみに、僕がやっているbar bossaは席数は１８席で、働いているのは僕１人だけなので、食品衛生責任者の資格だけで大丈夫です。これで２４時間、お酒も出せますし、焼き肉も刺身も出せます。 店内での店員数とお客様の数が３０人以上の場合は防火管理者というのが必要です。 どちらも講習を受けるだけです。テストもないです。 食品衛生責任者というのは、保健所に連絡して、「今度、飲食店を渋谷でやろうと思

この記事が役立つ人・初めて確定申告に挑戦する・提出直前に抜け漏れを防ぎたい・書類準備をスムーズに終わらせたい 2025 年度の確定申告は、提出方法や電子対応のルールが一部更新されています。以下のチェックリストを活用し、直前で慌てないよう準備を進めましょう。 1. 提出前チェックリスト チェック項目 確認ポイント ❑ マイナンバーカード 有効期限・暗証番号を確認。e-Tax なら必須。 ❑ 源泉徴収票（ある場合） PDF でも紙でも数字の転記ミスに注意。 ❑ 取引記録 台帳や明細を直近まで反映。 ❑ 支出記録 月ごと・科目ごとに分類済みか確認。 ❑ 領収書データ スキャンまたはアプリ保存。日付・金額が読めるか。 ❑ 控除証明書 保険料や年金などの控除証明書をまとめる。 ❑ 医療費集計表 医療費控除を使う場合は e-Tax 用に作成。 ❑ 提出方法選択 e-Tax（オンライン）or 紙提出（郵

はじめに はじめまして。データアナリティクスラボの力岡です。 私は日頃、テーブルデータの分析業務において、LightGBMをはじめとする勾配ブースティング系アルゴリズムを活用しています。ただし、その仕組みを十分に理解したうえで使いこなせているかというと、まだ自信が持てない部分もあります。そこで本記事では、自分自身の理解を深めるとともに、これから学ぶ方々にも役立つよう、勾配ブースティング決定木（GBDT）について体系的に解説していきます。 1. 勾配ブースティング決定木 勾配ブースティング決定木（Gradient Boosting Decision Trees、GBDT） は、複数の決定木（弱学習器）を組み合わせて高い予測精度を実現する、アンサンブル学習の一手法です。その名の通り、「勾配降下法」「ブースティング」「決定木」という3つの要素を組み合わせて構成されており、実務やKaggleなどの

東京ディズニーシーと植民地主義 2001年9月4日、新たなディズニーパークが開園した。その名も東京ディズニーシー。冒険とイマジネーションをテーマにした、世界でも唯一のディズニーパーク。中心に建つモニュメントとそれを囲うように存在するエリア(テーマポート)など、構造はディズニーランドに基礎を置きつつも、アトラクションやレストラン、ストーリーなど大きな独自性が見られるのが特徴だ。 アラビアンコーストの建築について記述した前回のブログに続き、東京ディズニーシー(以下、TDSと記述)の持つ植民地主義(コロニアリズム)的な側面について記述していこうと考えている。 このアイデアは私が大学院生だった2021年頃からずっと頭にあったが、書く気が起きず放置していた。今回文章化に踏み切ったのは、あるTwitter上での投稿がきっかけだ。 でずにーC、入ったら地中海で少し奥に隣あってニューヨーク、別方向の奥に嘘

こんにちはあなたは、ソーセージがお好きですか？ 私はソーセージが好きすぎて、ドイツへ飛びそのまま肉屋で働き始めた日本人女です この度、ドイツの肉屋で働き始めて１年が経ちました この１年間でどんな出来事があったのか、当時の日記やメモを見ながら振り返ることにしました 予めお伝えしておくと、この記事は非常に長いです（22000字超え） また所々肉の解体場面の写真（モノクロ）があります　苦手な方はご注意ください それでもいいよと言う方、一緒に私の初出勤からお付き合いしていただければ幸いです 2024年5月初出勤2024年5月2日 ガチガチの緊張と不安で戻しそうになっている私を、今の上司たちがにこやかに迎え入れてくれた オーナーでもある親方は180cmはゆうに超える身長、スポーツ選手のようなぶ厚い肩幅、握手してわかる何でもわしづかめそうなデカい手、ドイツ人らしい濃ゆい顔の作りの持ち主 153cmの日

消費税の導入がもたらしたゆがみの最大のものは、家計消費が伸びず、企業の内部留保が増え続けてきたことである。消費税の反対側で法人減税が行われたからだ。法人減税が意図した投資や雇用の増加は実現せず、余剰な利益が内部留保として蓄積され、これが内外のアクティビスト投資家からの株主還元の要求となっている。国内貯蓄の一部が消費税に向かい、外国人株主を通じて海外に流出するのである。トランプ関税を契機に世界

はじめに はじめまして。Analyticsチームの清水です。 2024年12月に入社しまして、約4ヶ月が経過しました。今回が初めてのテックブログになります。 ▼先日、入社エントリも公開しました。 本稿のテーマは、自由記述のテキストをラベリングして分類する分析タスクに対し、Geminiと共に取り組んで分かったことの共有です。 私は生成AIをそれほどたくさん使った経験があるわけではないので、これが最良の使い方というわけではないと思いますが、どのようにプロンプトを組み立て、どう効率的に分析を進められたのかを可能な限りリアルに書いていきます。 ※今回利用したモデルは、Gemini 2.5 Proです。 はじめに Geminiを活用したデータ分析の進め方 フェーズ0: アプローチの模索 - Notebook LMや教師なし学習の試行 フェーズ1: データ理解とラベルチェック - コード生成と探索的分

因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ 作者:金本 拓オーム社Amazon 著者の金本さんからご指名でご恵贈いただいたのが、こちらの『因果推論 ―基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ―』です。正直に白状しますと、因果推論とタイトルにつく技術書はここ数年でゴマンと出版されており、本書も紙冊子で頂戴したものの僕はあまり期待せずにページをめくり始めたのでした（ごめんなさい）。 ところが、ほんの数ページめくっただけでその内容に僕は仰天しました。グラフィカルで実務家にとっての分かりやすさを重視した因果推論の解説と実践にとどまらず、現代的なマーケティング分析では必須の種々の手法についてまで懇切丁寧に解説とPythonによる実践例が付された本書は、文字通り「マーケティング分析実務家にとってのバイブル」になり得る素晴らしい一冊だと直感し