SQLアンチパターン第2版 データベースプログラミングで陥りがちな失敗とその対策 Developers Summit 2025 Summer 2025年7月18日（金） https://event.shoeisha.jp/devsumi/20250717/session/5937

from os import remove from os.path import exists # 選択肢1 if exists('test.txt'): remove('test.txt') # 選択肢2 try: remove('test.txt') except FileNotFoundError: print('File Not Found')

TL; DR 理想 図を載せる媒体の 大きさを調べる その媒体に適した大きさの図を 設計 する 現実 何も考えずに デフォルト設定のまま プロット フォントサイズや線の太さなどを 場当たり的に 設定 膨れ上がるオプション… plt.plot(x, y, markersize=16, fontsize=24, linewidth=2, xlabel="Time", ...) 完成した図を 拡大・縮小 して載せるせいでバランスが崩壊 論文と発表スライドで 同じ図を流用 するために本文のフォントサイズとのバランスが崩壊 背景 論文執筆，研究発表において実験を視覚的に伝えるために図は非常に有用です．しかし，図の大きさやフォントサイズのバランスが崩れているために伝わりづらくなっている残念な例を非常によく見かけます． その原因は 大きさを意識していない からであると一言で言えます．大きさとは論文・スラ

Python“独走時代”の裏で、ベテラン言語たちが息を吹き返す？　2025年7月版プログラミング言語人気ランキング：トップ10になかなか入れない「Rust」「Kotlin」 プログラミング言語の人気ランキング「TIOBEインデックス」の2025年7月版が公開された。首位のPythonが過去最高のレーティングを更新した一方、“ベテラン言語”が10位圏内に入ってきている。

イベントの内容覚えてますか？ イベントに参加しても内容を覚えていることって少なくないですか？ イベントに参加しただけで満足して、特に生産的な活動に活かすことなく終わってしまうことがあると思います。また、登壇者の話を必死にメモしようとして、肝心な内容を聞き逃してしまうこともよくあります。 イベント参加は、個人的には学習のモチベーションアップに繋がるので良いのですが、せっかくなら学んだ内容をしっかり定着させたいと思いました。そこで、YouTubeや現地の音声を文字起こしして振り返りたいと考えたものの、理想的なツールが見つからなかったので自分で作ってみることにしました。 この記事では、OpenAIの音声認識モデル「Whisper」を使って、音声をリアルタイムで文字起こしする簡単な機能を自作したので紹介します。 マイクで音声を拾うところから、YouTubeの音声を文字起こしするところまで一通りやり

It has been seven years since the original GPT architecture was developed. At first glance, looking back at GPT-2 (2019) and forward to DeepSeek-V3 and Llama 4 (2024-2025), one might be surprised at how structurally similar these models still are. Sure, positional embeddings have evolved from absolute to rotational (RoPE), Multi-Head Attention has largely given way to Grouped-Query Attention, and

はじめに BentoMLによるLLM Inference Handbookという、LLMの推論をまとめたハンドブックがある。本記事ではハンドブックや他の情報も参照しつつ、自分のメモ用としてLM推論に関する技術をまとめていく。 LLMの推論と内部理解の必要性 LLM推論とは、GPT-4、Llama 4、DeepSeek-V3などの学習済みLLMを使用して、ユーザーの入力から意味のある出力を生成することを指している。その推論には、たくさんの技術が抽象化・隠蔽されている。APIを利用している場合は、ほぼ意識せず活用できる。しかし、APIを何らかの理由で利用できない場合や、Open WeightなLLMを利用したい場合はこれらの技術を理解する必要がある。 実際、最適化されていない設定では、GPU時間で10倍のコストがかかることもある。ユーザー面であっても、最適化がされていなければ、応答速度が遅くな

Googleは2025年7月14日（米国時間、以下同）、同社のAI（人工知能）関連サービス「Gemini API」と「Vertex AI」でテキスト埋め込みモデル「gemini-embedding-001」を利用可能にしたと発表した。2025年3月に試験的に公開されたものが、一般利用できるようになった形だ。 gemini-embedding-001は、テキスト埋め込みモデルの性能を評価するベンチマーク「Massive Text Embedding Benchmark」（MTEB）の多言語分野において高い評価を得ている。 Googleによると、gemini-embedding-001は100種類以上の言語に対応し、最大2048トークンのコンテキスト長をサポートする。このため、例えば研究論文など大容量のテキストにも対応できる。また「Matryoshka Representation Learn

ジェネラティブエージェンツの遠藤です。 7月にジョインしたばかりなので初めましての方が多いと思いますが、今後ともよろしくお願いします！ 発表されたばかりのAmazon Bedrock AgentCore (Preview)のドキュメントを一通り読んだところ、「これ欲しかったやつ！！」ってなってテンションが爆上がりしています。 勢いに任せて全部触ってまとめようと思ったのですが思ったより量が多いので、まずは全体の感想とAgentCore RuntimeでLangChainを動かしてみた所をまとめてみました。 aws.amazon.com ざっくりの感想として「遂にエージェントのためにAWSが本気で作ってくれたやつがでたな・・・！」って感じがしています。 LLMアプリケーションのインフラを考え始めると色々と悩ましい点が多いのですが、Agent Coreにはそれらの困りどころを解決するためのサービ

AI を活用したトラブルシューティングのための Amazon CloudWatch MCP サーバーと Application Signals MCP サーバー 本日、AWS は AWS ラボの MCP オープンソースリポジトリで、CloudWatch MCP サーバーと Application Signals MCP サーバーという 2 つの新しい Model Context Protocol (MCP) サーバーの提供を開始することを発表します。これらのサーバーにより、AI エージェントは包括的なオブザーバビリティ機能を活用して、トラブルシューティングとモニタリングを自動化できます。MCP サーバーを使用すると、AI アシスタントは AWS 環境全体のメトリクス、アラーム、ログ、トレース、サービスヘルスデータを分析し、シンプルな会話型インターフェイスを使用して問題をすばやく特定し、診断

オラクルは、生成AIがMCP（Model Context Protocol）を通じてOracle Databaseと対話を可能にする「MCP Server for Oracle Database」をリリースしました。 MCP Server for Oracle Databaseは同社が提供するコマンドラインツール「Oracle SQLcl」の新機能として提供されます。 Oracle SQLclはコマンドラインのSQLクライアントとして、Oracle Databaseに対してSQLやPL/SQLを対話形式またはバッチで実行可能です。これに新たにMCPサーバ機能が追加されたことにより、MCPクライアントを通じて生成AIとのやりとりを実現しています。 これにより、データベースへの問い合わせを自然言語で記述すると、それを元に生成AIがSQL文を生成し、MCPサーバ経由でOracle Databas

はじめに Microsoft Learn Docs の MCP Server で GitHub Copilot が Azure 超詳しいマンになるという話をします。 Microsoft Learn の Docs の MCP Server が先日公開されました。ドキュメントはこちらになります。 Microsoft Learn Docs MCP Server の概要 追加自体は簡単で認証もないので https://learn.microsoft.com/api/mcp を登録しておけば使えるようになります。 活用方法 この MS Learn Docs の MCP を追加すると、Microsoft のドキュメントを検索しながら GitHub Copilot の Agent Mode を使うことが出来ます。 純粋な調べもののお供に まず、純粋に調べものに便利です。Google などの検索エンジンを

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はじめまして、ますみです！ 株式会社Galirage（ガリレージ）という「生成AIに特化して、システム開発・アドバイザリー支援・研修支援をしているIT企業」で、代表をしております^^ この記事では、2025年7月15日に発表された、最新のAI駆動開発ツール「Kiro」について解説します！ AI駆動開発ツール（AIネイティブ開発ツール）について、まだ詳しくない方は、下記の記事をご覧ください^^ Kiroとは？ Kiroとは、AWSが開発したGitHub CopilotやCursorのような「生成AIを用いたAI駆動開発ツール」です。 AI駆動開発ツールの中で言うと、生成AIによるAIコードエディターです。 現在は、まだPreview版なため、動作が不安定（よく「An unexpected error occurred, please retry.」というエラーが出てくる）ですが、その代わり今

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 AIによるコーディング支援が当たり前となった現代、開発の現場では新たなパラダイムシフトが起きています。CursorやGitHub Copilotといったツールが「Vibe Coding」と呼ばれる、対話形式で直感的に開発を進めるスタイルを普及させました。しかし、その手軽さの一方で、生成されたコードの品質や保守性に課題を感じる開発者も少なくありません。 そんな中、巨大テック企業Amazonが満を持して新たなAI統合開発環境（IDE）、「Kiro」を発表しました。Kiroが提唱するのは、スペック駆動開発（Spec-Driven D

Kiroの仕様駆動開発のワークフロー全体をClaude CodeのSlash Commands(7ファイル)で再現できるようにした Kiroのフォルダ構成、ドキュメント構成をトレースし全く同じ構成で出力されるように再現したため、Claude Codeで作成したプロジェクトをKiroでそのまま利用することが可能（互換性あり） KiroはSpec-Driven Development (仕様駆動開発)に沿った開発プロセスが組み込まれたAIコーディングエージェントで、本番環境でシニアソフトウェアエンジニアが行う開発プロセスが落とし込まれています。 この仕様駆動開発プロセスはなかなか理想的で、仕様書の作成方法やドキュメント構成等が今後の開発プロセスのデファクトスタンダードになるはず...というかなってほしい Kiroの仕様駆動開発を完全に再現できれば、「オレオレフレームワーク」ではなく、(AIコー

はじめに みなさんこんにちは。 先日AWSからKiroという名前のIDEが発表されました。 もうすでに触ってみた方も多いのではないでしょうか？ 今はまだプレビュー版なので無料で利用可能です。 この機会に触ってみようと思っている方も多いはずです。 ですが実際のプロジェクトやサービスで利用する前に一度プライバシーポリシーなどの利用規約を確認しオプトアウト設定などを把握しておくのがよいでしょう。 実際に自分たちの会話やソースコードがどのように利用される可能性があるのか、オプトアウト設定はあるのかは把握しておく必要があると思います。 「タダより高いものはない」ということわざもありますしね。 ドキュメントを確認 プライバシー&セキュリティーのページにコンテンツの利用についての記載がありました。 Service improvement To help Kiro provide the most rel

ターミナルで動作するAnthropicの対話型AIコーディングツール「Claude Code」で、使用制限が事前の通知なく厳しくなっているという報告が上がっています。この問題は2025年7月14日(月)頃から起こっており、月額100ドル(約1万5000円)以上のサブスクリプションプランである「Claude Max」ユーザーに集中しているとのことです。 Claude Code API Usage Limit Unexpectedly Reduced on MAX Plan · Issue #3511 · anthropics/claude-code https://github.com/anthropics/claude-code/issues/3511 Anthropic tightens usage limits for Claude Code – without telling use

複雑なタスクをやるときにKiroは便利だけど、モデルが限定されてたりなんかちょっと馬鹿だったりしてめんどくさい。 同僚の @tonkotsuboy_com はKiroに計画を立てさせて、それをClaude Codeに実行させるというワークフローを試していた。 自分もこれをやってみて、確かに便利だと思ったけど、これやるならもうClaude Codeだけでやってしまいたい。 ということでClaude CodeだけでKiro風のワークフローをやるためのカスタムスラッシュコマンドを書いた。これを /kiro とかで起動するようにしておけばまあまあ動く。 --- description: "spec-driven development" --- Claude Codeを用いたspec-driven developmentを行います。 ## spec-driven development とは sp

Claude Codeに関して、どわーーっといろんなノウハウが各所で散見されていて、辞書的な記事があったらいいなと思い、これを書いています。 いざ1から使い始める時に、これさえ読めば、ある程度使いこなせることを目指して、この記事を書きました。 細かい話はいろいろなところで書かれていると思うので、ざっくりと書いていきます。 社内で行ったチュートリアル資料です。 Claude Codeとは？ ターミナル内で動作し、コードベースを理解し、自然言語コマンドを通じてより高速なコーディングを支援するエージェンティックなコーディングツールです。 Cursorとかと違って、ターミナルで動くAIコーディングツールってことです。 そもそもなんでClaude Codeが強いの？ なんだか AIコーディングツールで、同じくSonnet4/Opusとか使うんだったら、CursorやClineでも同じじゃない？ と思

AIの暴走を防ぐ4段階フロープロセス AIの過剰な機能実装、エラーハンドリング、要件を無視したコーディング。これらによる手戻りの発生や新たなバグに日々悩まされている方も多いと思います。 そんな中、AmazonのAIエディタ「kiro」には単純明快で効率的なAI Codingが可能になるプロセスが実装されていたので、これを参考にCLAUDE.mdを作成しました。 そのプロセスは下記のとおり、シンプルで当たり前な内容です。 このプロセスが未導入だった場合 実際に「売上データを分析して」と指示した場合、AIは以下のような過剰な実装を行いがちです。 20種類以上のグラフを生成（棒グラフ、折れ線、散布図、ヒートマップ...） 全項目間の相関分析を実行 機械学習による売上予測モデルまで構築 データクレンジング、外れ値除去、正規化を勝手に適用 エラーが出ても別の手法で強引に続行 このプロセスを導入した場

はじめましての方も、お久しぶりの方もこんにちは。スパイスコード代表の中河です。 スパイスコードは、「ロカルメ・オーダー」 order.localmet.com というAI Agentを内包したERPサービスを開発・提供しているスタートアップです。 近年、AI Agentという言葉を耳にする機会が増えましたが、実は私たちはこのブームが来る前から、AI Agentの実用化に向けた開発に取り組んできました(例えば、本日ご紹介する機能の実装を行っていたのは2023年12月〜2024年1月頃です)。そして現在では、ERPの中核機能として、AI Agentを実際にお客様にご利用いただいています。 本ブログでは、私たちのAI Agentがどのような仕組みで動いているのか、そして他のAgentとは何が異なるのかについて、ご紹介していく予定です。 第1回目となる今回は、「AI Agentが生成したコードを安

こうした領域の相当部分は「観察 → 判断 → アクション」であり、人間が実施すると非常に技術力と経験が求められ、各社 SRE を担当する方に業務が属人化するという現象が発生します。 ここで考えられているのが、AI Agent による支援・自動化と親和性が極めて高いということです。 AI Agent 活用の潮流と SRE 昨今の AI エージェントは、運用データ（メトリック／ログ／イベント）を LLM ベースで要約・推論し、自然言語で対話しながら修復アクションを提案・実行する方向に急速進化しています。Microsoft は Build 2025 で Azure SRE Agent を発表し、インシデント検出から診断、協働復旧に至るプロセスの高速化を狙うソリューションを提示しました。 この発表を見た筆者は、「これでトイルが減る」「SRE の仕事が変わる」「AI が SRE を全部やる時代？」と

結果が出たので、運営側から見た感想を纏めます。 本記事は長文を読みたくない方向けにポイントをまとめています。1問で観測できることなんてたかが知れてるので、chokudaiの予想を多分に含みます。 OpenAIの用意したエージェントは2位相当。素直に凄い。12人参加者9位相当になるのでは？というのが事前のchokudai予想 SakanaAI開発のALE-Agent(ID: fishylene)も4位相当（6桁円ほどのコスト）。これは事前の分析より 遥かに良い結果であり、AIが得意な問題であったと思われる。実装量の多い問題であったため、人間が10時間では足りない、というのが最大の理由。 OpenAIのロジックはALE-Agentから1段階実装量がとても多いのが増えている。増えたロジックはAIが苦手とされていたビームサーチ。モデルがめっちゃ良いorどんだけお金かけたの？ 前回記事予想の「現ルー

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Presentation slides for Azure OpenAI Service Dev Day 2025 Session title: AI Ready API ─ AI時代に…

Kiro(kiro.dev)は、AWSが開発したIDE型のコーディングエージェントです。CursorやWindsurfのようなVS Codeフォークエディタに分類されます。現在はパブリックプレビュー中で、サインアップするとKiroでClaude Sonnet 3.7 とClaude 4 Sonnetを利用できます。 KiroThe AI IDE for prototype to productionKiroKiroの特徴は、スペック駆動開発、エージェントフック、ステアリングファイルといった独自の機能を通じて、ソフトウェア開発のライフサイクル全体を支援します。それぞれ見ていきましょう。 スペック (Specs)駆動開発Kiroの中核をなすのが「スペック＝仕様書」機能です。これは、ユーザーが入力した大まかな指示（例：「ユーザー認証機能を追加して」）をもとに、AIが「要件定義」「設計」「タスクリ

Anthropicが機関投資家向けAIの「Claude for Financial Services」をリリースしました。金融データプラットフォームや金融テクノロジープラットフォームを統合し、さまざまな金融情報にリアルタイムでアクセスすることで、機関投資家の業務をあらゆる方向からサポートできるAIになっているとのことです。 Claude for Financial Services \ Anthropic https://www.anthropic.com/news/claude-for-financial-services We've launched Claude for Financial Services. Claude now integrates with leading data platforms and industry providers for real-time a

AIの技術は急速に進歩していますが、何でもできる汎用人工知能(AGI)はまだ登場していません。Googleの元研究員でAIの研究を先導してきたフランソワ・ショレ氏は、2025年6月に開催された「AI Startup School」でAGIの要件や既存のAIに足りない点などを解説しています。 François Chollet: How We Get To AGI - YouTube ショレ氏はGoogleの研究員として深層学習用ライブラリ「Keras」を開発した人物で、2024年11月までGoogleに在籍していました。記事作成時点では自ら創業したAI研究企業「Ndea」で研究を進めているほか、「ARC-AGI」と呼ばれるAIベンチマークを開発してAGIの開発を推進しています。 人間に匹敵する知能を持った汎用人工知能を開発した研究者に総額100万ドルの賞金を授与するコンテスト「ARC Pri

日本ではオープンソースライセンスをライセンス契約として見做すことが一般的な見解であり、これはEUでも同様である。しかし、オープンソースのあらゆる側面においての原点である米国では、オープンソースライセンスは契約ではなく「著作権の一方的な許諾」であると長らく見做されている。現在では幾つかの訴訟による判例を踏まえ、一方的な許諾だけでなく契約としての側面も併せ持つという考え方が米国でも主流になっているが、特に開発者コミュニティにおける実務上は従来の一方的な許諾としての側面をまず教えることが多い。これは、そもそものオープンソースの歴史的な成り立ちや著作権の仕組みを学習するためには許諾説を取るほうがよりシンプルで分かりやすいからとも言えるし、ライセンス違反等の状況にならない限りは実務上の大きな差異が生じないからでもあるのだろう。 ともかく、現時点ではやはり一方的な許諾としてのライセンスの概念というもの

MacBookで無料AI。｢ローカルLLM｣がいい感じに進化してます2025.07.21 08:0046,668 かみやまたくみ ローカルLLMとは、ざっくり言ってしまうと｢無料で公開されている大規模言語モデル｣のことで、自分のPCにダウンロード・専用ソフトで読み込んで使います。ChatGPTのように会話できますし、API利用（対応アプリや自分で作ったプログラムからAIを呼び出して使う）も可能です。 ChatGPTといった主流のAIはサブスクリプションサービス、API利用は従量課金制となっているので、対極に位置するAIだと言えます。 そんなローカルLLMですが、これまでは一部の通な人が使うものって感じでした。一時期話題になったDeepSeekのように非常に性能がいいものも登場していますが、動かすのにとても性能のいいマシンが必要です。ChatGPTに数年課金してもまだそっちのほうが安いという

「GPT-5」を近々リリースする──米OpenAIは公式Xアカウント（＠OpenAI）でそう明言した。同社は7月19日（現地時間）、国際数学オリンピック（IMO）に関する投稿をする中で、GPT-5のリリース時期に言及。サム・アルトマンCEOも同調し「私たちは近日中にGPT-5をリリースする」と投稿している。 OpenAIはIMOに参加しなかったものの、出題された問題をテスト中のLLM（大規模言語モデル）に解かせたところ、金メダル級の成績を残すことに成功したという。このLLMはGPT-5ではなく「新しい研究技術を組み込んだ実験的なモデル」と説明している。GPT-5よりも高性能であることをほのめかしたものの「このLLM級のモデルは数カ月間リリースする予定がない」と述べている。 関連記事 Gemini Deep Think、国際数学オリンピックで金メダル Google DeepMindのAI「G

OpenAIのAIチャットサービス「ChatGPT」のユーザー数は増加し続けており、サービス開始から約1年後の2023年2月には月間アクティブユーザーが1億人に到達、2024年8月には週間アクティブユーザーが2億人を突破、2025年2月には週間アクティブユーザー数が4億人を超えたと報道されました。一方で、どれだけの会話がChatGPTで行われているかという最新のデータは公開されていませんでしたが、ビックテックとのつながりが強いメディアのAxiosがOpenAIから得たという情報で、ChatGPTが1日当たり25億件以上の入力を処理していることが明らかになりました。 Altman plans D.C. push to "democratize" AI economic benefits https://www.axios.com/2025/07/21/sam-altman-openai-tr

Googleの「Gemini」は、専用のウェブページやモバイルアプリから利用できる。加えて、「Chrome」内で直接使用することも可能である。「Gemini in Chrome」オプションを使用すると、現在表示しているウェブページに関する情報のAI要約や「Gemini Live」との対話など、AIベースのタスクを実行できる。また、キーボードショートカットでGeminiを起動したり、設定を調整したりも可能だ。 ただし、Gemini in Chromeを利用するには、Googleが提供する2種類のAIサブスクリプションのいずれかに加入している必要がある。月額20ドルの「Google AI Pro」プランまたは月額250ドルの「Google AI Ultra」プランである。残念ながら、無料版のGeminiユーザーはこの機能を利用できない。また、この機能は「Windows」または「macOS」のデ

米Google傘下のGoogle DeepMindは7月21日（現地時間）、同社のAIモデル「Gemini」の「Deep Think」が、2025年の国際数学オリンピック（IMO）に公式に参加し、出題6問中5問を解いて金メダルレベルのパフォーマンスを達成したと発表した。7月20日の公式による結果発表を待っての開示だ。 米OpenAIも19日、IMOに非公式に参加し、6問中5問を解いたとXにポストした。 IMOのグレゴール・ドリナー会長は発表文で「AIモデルの数学的能力の進歩を見るのは非常に喜ばしいことだ。しかし、IMOは使用された計算量や人間の関与の有無、結果の再現性など、手法を検証することはできないことを明確にしておく。われわれに言えることは、最も優秀な学生によって生み出されたものであれ、AIモデルによって生み出されたものであれ、正しい数学的証明は有効であるということだ。今年のIMOには

話題のAIエージェント。中でも個人に帯同する「パーソナルエージェント」の存在が注目されている。その提供元の一つになり得るZoomの取り組みとともに、最新の動きを踏まえてパーソナルエージェントの行方や、これからAIが担う役割について考察する。

ChatGPTの「Deep Research」機能は多くの利点がある一方で、最新情報の検索に弱いという見過ごせない欠点があります。 これでは、かえって調査に時間がかかってしまうこともあり、そんな問題を解決してくれるのがカスタムGPTの「Scholar GPT」です。 ※Make Use Ofの翻訳記事をベースに、ライフハッカー・ジャパン編集部が実際に日本語環境で試してレポートしています。 【この記事のポイント】 ChatGPTの「Deep Research」が苦手なものを補完するカスタムGPTがあるGPT「Scholar GPT」を使えば、最新の研究論文を素早く見つけ出し、PDFやウェブページの要約・分析までこなしてくれるScholar GPTは単なる検索ツールにとどまらず、リサーチのスキル自体を向上させ、自分に合った調査戦略の構築までサポートする ChatGPTは最新情報の検索が苦手、S

以下を読み込んで、新たなAI怪談を生成してください。 AI怪談生成プロンプトプロジェクト目的高品質なAI怪談となる短編小説の継続的な生成。 noteへの投稿を前提とした、約2000字の作品群を生成対象とする。 基本生成指針テーマの核心：AIにより誘発される多様な感情の探求 「AI」という存在が引き起こす、現代的かつ知的な感情を主軸とする。AIの「誤解」「純粋すぎる目的追求」「暴走」が物語のエンジンとなることが多いが、それに留まらない。 AIが生み出す「恐怖」だけでなく、その論理の飛躍や生真面目さがもたらす「滑稽さ（ブラックコメディ）」「皮肉」「哀愁」「切なさ」といった、より幅広い感情を核とした物語も積極的に探求する。 リアリティラインの遵守： 最重要パラメータ。ファンタジーや突飛な設定を棄却し、常に「自分の身にも起こるかもしれない」と感じさせる、現実と連続した恐怖及び奇妙さを追求する。技術

最新のAIで書いた短編小説の出来が良いと話題になっています。SNS（X）でバズっていたのが、花笠さんの「AI怪談」です。7月7日にnoteにアップロードした「3週間で100話の良質なAI怪談を生み出した手法とプロンプトについて」という作成テクニックを解説した記事が人気を集めました。グーグルの「Gemini 2.5 Pro」を使って作成されたショートショートはどれも完成度が高く、普通に読めてしまいます。AIによる小説執筆がどこまで進んだかを紹介します。 怪談の短編小説、3週間で100本 花笠さんは、6月から約3週間で100本ものAI生成したAI怪談をnoteに投稿しています。それぞれは約2000字の短編で、内容もバラエティに富んでいます。例えば、「黒い夢」は2～3メートル先しか見えない暗闇を進み続ける夢の先に待ち受けている老人との意外な出会い、「心霊写真」では生成AIを使って亡くなった息子の

毘藍 山風蠱 @moonintears16t 生成画像は日進月歩だけど文章になると長いからな。それでいい。AIが「これか？」って出していくものを「違う違う」って言いながら自分が本当に欲しかったものを彫り進めて最適化していくのだ。 x.com/AshizawaKamome… 2025-07-19 01:27:58 足早ダッシュマン @カクヨム @小説家になろう @ashihaya_man AIが1発で理想通りの小説文だすのホント稀なんだよな。 プロット考えてAIで理想通りの小説文が出るまで出力して設定に矛盾がないか確認したり文章をカットしたり逆に自分で考えて増やすこともするから全部自力で書く小説とは違ったキツさがある。 x.com/ashizawakamome… 2025-07-18 22:37:53

人手不足が深刻な小売業の現場では、AIを商品発注などに活用することで、従業員の負担軽減や適切な在庫の確保につなげる動きが広がっています。 コンビニ大手のファミリーマートでは、6月から国内のおよそ500店舗で商品発注にAIを活用しています。 このAIは過去1年間の販売実績のほか、店舗周辺の通行量、それに気象データなどを分析し、店ごとに最適な発注数を導き出すことができるということです。 会社では、パンやサンドイッチ、それにおにぎりなどの発注に利用していて、発注にかかる時間をこれまでの半分程度に削減できたほか、商品が品切れになる「欠品率」もおよそ4％引き下げられたことから、今後、ほかの店舗への展開も検討することにしています。 ファミリーマート営業推進部の高橋博副部長は「人では考えられないような膨大なデータをAIが一瞬で計算して発注することができる。業務の効率化や店舗の利益向上につなげていきたい」

18年間も不妊治療を続け、世界中の不妊治療センターを訪れてなお妊娠に成功しなかった夫婦が、AIの力で初めての子を妊娠したことがわかりました。無精子症の夫から正常に機能する精子を見つけ出すのにAIが使われています。 A couple tried for 18 years to get pregnant. AI made it happen | CNN https://edition.cnn.com/2025/07/03/health/ai-male-infertility-sperm-wellness コロンビア大学不妊治療センターで治療を受けた夫婦は、夫が無精子症で、18年もの間妊娠ができずにいました。無精子症の男性の大多数は完全に健康で正常だと感じており、性機能に障害はなく、精液も正常に見えます。ただ、顕微鏡で観察すると、通常であれば数億個は含まれているはずの精液中に細胞の破片や断片しか

20日投開票された参院選で、政治団体「チームみらい」党首で人工知能（AI）エンジニアの新人、安野貴博さん（34）が比例代表で初当選を果たした。 安野さんは東京都千代田区内で、「やったー。やりました」とガッツポーズし、党関係者や妻と抱き合って喜んだ。「AIやテクノロジーなどわれわれだからこそ出せる知見を活用していきたい」と述べた。

はじめに Linux の Tux くん（ペンギン）や Go の Go Gopherくん（ホリネズミ）など、動物がロゴやマスコットとして採用されることがよくある。この記事では、IT界隈でよく見る動物たちの名前や由来を調べてみた。 この記事は以前書いた記事について、動物たちの画像の追加や、解説内容の追記・修正をした。また、項目（動物）自体を追加したり、逆に減らしたりした。 架空の生物であっても、動物っぽいものであれば記事にしている。D 言語くんや BSD デーモンくん、Lisp エイリアンなどは動物っぽくないので見送った。 また、有名なプロダクトであっても、名前や由来の詳細な解説が見つからないものは記事にしていない。 （言い換えると、記事にして面白そうなものを恣意的に選択している） ただし、私の知見不足で記事にできていないプロダクト・動物たちもいるだろうと思う。 素敵な動物たちがいれば、ぜひコ