次世代版Siriは劇的進化か。Apple幹部「ChatGPTと同等レベル」 モノリシックモデル採用で会話能力向上、iOS 19ではGeminiやPerplexityとの連携も視野に Appleが今後数年間でSiriを大幅に改良する計画を進めていることが明らかになった。BloombergのMark Gurman氏とDrake Bennett氏の報道によると、一部のApple幹部たちは現在、SiriをChatGPTの真の競合に変えることを推進しているという。 次世代のチャットボット版Siriは、過去6カ月間のテスト中に大きな進展を見せており、一部の幹部たちは現在これを「最新版ChatGPTと同等レベル」と評価しているとされる。さらにAppleは、ChatGPTと同様に、Siriにインターネットにアクセスして複数のソースからデータを収集・統合する能力を与えることも検討しているという。 Siriの
テーブルでセルをハイライトして目立たせるというのはよくあるテクニックですが、さらにそれ以外のセルはぼかしてより目立たせるCSSのテクニックを紹介します。 実装のポイントは、:focus-within疑似クラスと:not()否定疑似クラスです。 まずは、実際のデモをご覧ください。 上部でダーク・ライトモードにしたり、アクセントカラーを変更できます。 See the Pen Focus table rows with :not(:focus-within) by coliss (@coliss) on CodePen. HTMLは、普通のテーブルです。 <table role="grid"> <thead> <tr> <th></th> <th>Name</th> <th>Email</th> <th>Subscription</th> </tr> </thead> <tbody> <tr>
ジェネレータ関数はJavaScriptの機能の中でもマイナーな機能で、functionの代わりにfunction*で関数を作るのが特徴です（アロー関数版のジェネレータ関数式はありません）。また、その中ではyieid式が使用可能になります。 ジェネレータ関数については、存在は知ってるけど実務で使ったことがないという方も多いのではないかと思います。 そこで、今回は筆者がこれまでの経験で唯一、ジェネレータ関数を実務で使ったケースを紹介します（具体的なユースケースについては実際の業務そのままではなくこの記事用に用意したシチュエーションとなるので、そこはご了承ください）。 配列の組み立てが複雑になりがち 例えば、「メインメニューの表示内容が、ユーザーが管理者ユーザーかどうかで異なる」という仕様を実装したい場合を考えましょう。普通に実装すると、こんな感じになるはずです。 function getMai
［速報］マイクロソフト、AIモデルをWindows/macOSローカルで実行可能にする「Azure AI Foundry Local」発表 マイクロソフトは日本時間5月20日未明に開幕したイベント「Microsoft Build 2025」で、WindowsおよびmacOSのローカル環境でエッジ環境に最適化されたAIモデルを実行可能にする「Azure AI Foundry Local」を発表しました。 同時に、これまでWindows Copilot Runtimeと呼ばれてきたWindows上のAI実行環境を「Windows AI Foundry」としてアップデート。Windows上での「Azure AI Foundry Local」をこれに統合することも明らかにします。 Azure AI Foundryとは Azure AI Foundryは、クラウドサービスであるMicrosoft A
全ての経済活動をデジタル化するために、全ての業務活動をデジタル化したいコーポレートエンジニアリング室の @yuya-takeyama です。 最近は n8n という AI ワークフローによる自動化ツールを社内に導入して検証を進めたり、個人でも契約しておうち Slack で AI ポメラニアンに一句を詠ませたりしています。 Slack上で川柳を詠むAIポメラニアン powered by n8n 今日はそれとは特に関係のないサプライチェーンセキュリティの話です。 CVE-2025-30066 と CVE-2025-30154 の簡単な振り返り 2025年3月、GitHub Actions におけるサプライチェーンセキュリティに関する CVE が立て続けに発行されました。 https://nvd.nist.gov/vuln/detail/cve-2025-30066 : tj-actions/c
米OpenAIは5月19日（現地時間）、複数のタスクを並行しで実行できるコーディングエージェント機能「Codex」を、iOS版のChatGPTアプリに追加したと発表した。 ChatGPTの「Pro」「Enterprise」「Team」版ユーザーは、iPhoneさえあれば、コードの編集から差分確認、AIへの変更指示、プルリクエストの作成まで可能になる。 Codexは、Gitリポジトリに直接アクセスし、クラウドベースの隔離環境で実行できるエージェント。Web版は5月17日にプレビュー版としてリリースされた。 大規模言語モデル「o3」をソフトウェアエンジニアリング向けに最適化した「codex-1」を利用しており、ChatGPTからコーディングやバグの修正、コードに関する質問などをオーダーできる。自然言語で依頼でき、並行動作できるのが特徴だ。 Web上でCodexを設定すれば、iOS版でもCode
We are excited to introduce a new coding agent for GitHub Copilot. Embedded directly into GitHub, the agent starts its work when you assign a GitHub issue to Copilot or prompt it in VS Code. The agent spins up a secure and fully customizable development environment powered by GitHub Actions. As the agent works, it pushes commits to a draft pull request, and you can track it every step of the way t
TL;DR 社内の開発情報にアクセスするMCPサーバーを作成して、AI開発ツールが業務知識を活用できるようにしてみた。 具体的なツール事例（DBスキーマ参照、コード検索など）と、AIに活用させるための命名、レスポンス、権限などの考え方とコツを紹介。 TL;DR はじめに MCPとは MonotaROでのMCP DBスキーマを使ったコード生成 既存ソースコードからの業務知識抽出 共通モジュールの使用例の検索 MCPツール実装のコツ プロセスの状態に依存せずツールを利用できるようにする できるだけ具体的なツール名をつけてパラメータを修飾する レスポンスとしてinformativeなフィードバックを返す (なるべく)実行ユーザーの権限を使う まとめ はじめに MonotaROでは、ドメインモデリングでリアーキテクチャに挑むと同時に、モノタロウのAI駆動開発の全貌をご紹介しますのようにAIツールを
かつて世界のトップを走っていた日本の通信産業に異変が生じている。ネットワーク品質低下の舞台裏では何が起こっているのか、スマホジャーナリストの石川温氏が解説する──。 「現場レベルの危機感が幹部に伝わらない」「ドコモがつながらない」 そんな書き込みが2023年春頃からSNSで散見されるようになりました。2年が経ったいまでも相変わらずつながらないところが多く見られます。 とくに、通勤中の電車内やターミナル駅など、人が多いところで電波がつながらないとの指摘が目立ちます。「全国津々浦々、つながりやすさといえばドコモ」。かつてのドコモはこのように評されていました。しかし、いまとなってはKDDIはおろか、長年「つながりにくい」と酷評されていたソフトバンクよりもドコモのネットワーク品質が低いといわれています。 品質低下が指摘され始めた当初、ドコモは専門メディアに対して「コロナ禍が落ち着き、都心部に人流が
［速報］マイクロソフト、Windows Subsystem for Linux（WSL）のコードをオープンソースとしてGitHubに公開 マイクロソフトは日本時間5月20日未明に開幕したイベント「Microsoft Build 2025」で、Windows上でLinux環境を構築するWindows Subsystem for Linuxのコードをオープンソースとして公開したことを発表しました。 GitHubのMicrosoft /WSLリポジトリのRelease 2.5.7でコードが公開されており、ユーザーは自身でコードをビルドをすることや、独自のカスタマイズなどが可能になると説明されています。 WSLは、Linuxカーネルを軽量な仮想マシン内で実行することによりLinuxのシステムコールを処理しているため、Windows上でフル互換のLinuxシステムコールを備えています。 これによりW
米Microsoftは5月19日（現地時間）、年次開発者会議「Build 2025」を開催した。今回の基調講演の主要テーマは、AIエージェントの時代とオープンなエージェント指向Webの構築だった。 Microsoftは、現在はプラットフォームシフトの「中盤」にあたり、物事が大規模に展開される時期であるとしている。 本稿ではその基調講演で発表された主なこと（完全な網羅ではない）を簡単に紹介する。発表された新機能や機能強化のほとんどは、同日から利用可能になる。 GitHub Copilotの機能強化 GitHub Copilot Chat in VS Codeをオープンソース化する。AI機能をVS Codeのリポジトリのコアに直接統合する。 GitHub Modelsに、プロンプト管理、軽量な評価、エンタープライズ制御などの新機能が追加され、GitHubを離れることなく最先端モデルでの実験が可
BackAI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities an
はじめに こんにちは。GMO Flatt Security株式会社 ソフトウェアエンジニアの梅内(@Sz4rny)です。 一つ前の記事である「MCPにおけるセキュリティ考慮事項と実装における観点（前編）」では、MCP Server / Client のリスクについて紹介しました。本記事では、すこし観点を変えて「AI と認可制御」について検討します。 LLM を組み込んだサービスを実装している人も、LLM が組み込まれた開発支援ツールを使っている人も、おそらく一度は「AI にどの程度権限を与えてよいのか」という疑問に頭を悩ませたことがあるのではないでしょうか。本記事では、このテーマについて深堀りします。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーションテストを提供してい
In 2019, Karen Hao, a senior reporter with MIT Technology Review, pitched writing a story about a then little-known company, OpenAI. This is what happened next. In 2019, Karen Hao, a senior reporter with MIT Technology Review, pitched me on writing a story about a then little-known company, OpenAI. It was her biggest assignment to date. Hao’s feat of reporting took a series of twists and turns ove
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