710Mパラメータ vs 4パラメータ Chronos-T5-Large。Amazonの時系列Foundation Model。710Mパラメータ、GPU必須。 FLAIR。パラメータ約4個。GPUなし。numpy と scipy だけ。Pythonファイル1つ、約500行。 この2つを同じベンチマークで比較するとどうなるか。Chronos Benchmark II (25データセット、ゼロショット評価) の結果です。 Rank Model Params Agg. Rel. MASE GPU 1 FLAIR ~4 0.696 No 2 Chronos-Bolt-B...

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! この記事は 2026 年 4 月時点の情報に基づいています。VS Code Insiders 1.99 + GitHub Copilot Chat 拡張 v0.43 で確認しています。 カスタマイズ疲れ GitHub Copilot のカスタマイズ機能（Custom Instructions、Prompt Files、Custom Agents、Agent Skills、MCP、Hooks、Agent Plugins）は、急速に増えました。把握すべき概念が多すぎて、何から始めればいいのかわからない。そういう人は少なくないはずです。 また、ある程度トレンドを追っていて、カスタマイ...

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別で書いた記事： https://medium.com/@watanabe42463/i-built-an-ai-that-modernizes-legacy-cobol-and-then-made-it-prove-its-own-work-aa982343c833 8,000億行の基幹業務コードに言語モデルを解き放つと何が起きるのか まず、この変数名を見てください。 WS-CUST-ID-X 予想してみてください。CUSTはCustomer（顧客）でしょう。IDはそのままID。ですが、末尾のXは何を指すのか、さっぱりわかりません。 次に、一般的なAI移行ツールによって「現代化」さ...

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こんにちは、@_mkazutaka です。ハーネスエンジニアリングが話題ですね。 今回は、ハーネスエンジニアリングの中でもシンプルで導入しやすいralph loopについて紹介します。 ralph loopとは ラルフ・ループとは、AIエージェントを継続的に循環させる開発手法です。ジェフリー・ハントレー氏の説明によれば、「ラルフとはBashループのことです」 - これは単純なwhile trueループで、AIエージェントにプロンプトファイルを反復的に入力させることで、完了するまで作業を段階的に改善させていく手法です。 https://github.com/anthropics/cl...

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はじめに この記事は、Microsoftの MarkItDown を使ってOffice/PDFファイルをMarkdownに変換する手順をまとめたものです。 RAGやLLM向けの前処理では、PDFやWordのまま保持するより、見出しや表をある程度保ったテキストにしておくと扱いやすくなります。今回は uv を使って最小構成で導入し、複数ファイルをまとめて .md に変換するところまで確認しました。 検証には各機関が公開しているファイルをお借りしています。 なお、先に結論を書くと、MarkItDownはRAGや検索の補助には有効ですが、元ファイルの完全な代替にはなりません。md を作れたか...

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はじめに 2026/04/02の朝に起きたら、CloudflareがWordPressの後継を名乗るCMSを公開していた。 いろんな人がWordPressを雑に使って世界中にセキュアじゃないWebサイトが乱立している現状がどうにかならんかなーと思っていた立場として、気になったからとりあえずセットアップから管理画面の操作、記事反映の挙動、デプロイまでを一通り触ってみた結果を公開する。 https://x.com/z4ck_key/status/2039482948354027829?s=20 今回は「WordPress ライクな操作感を持ちつつ、モダンな技術スタックで構成された CMS...

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2ヶ月で21体のAIエージェントによる自律開発パイプラインを構築した。GitHub Issueに要求を書いて寝れば、朝にはマージレディのPRが上がっている。本記事では、2026年2〜3月に何を作り、何が動き、何がまだ動いていないのかを記す。 出発点は、2月時点で既に 57万行 に膨れていたモノレポだった。モバイルアプリ＋管理画面＋バックエンドが詰まったこのコードベースを、AIエージェントに正しく理解させ、自律的に開発させる——それがこの2ヶ月の挑戦だった。 2025年12月〜2026年3月のマージPR数推移。2月後半のハーネス整備期を経て、3月後半には681件/半月まで急増。なお、この...

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この記事では AI Agent の代表的な実装パターンの1つである ReAct (Reason+Act) を TypeScript を使って実装してみます。 ReAct パターンは多くの場合、LangChain、Mastra などのフレームワーク経由で使われますが「実際に中で何が起きているのか」はブラックボックスになりがちです。 この記事では、フレームワークを一切使わずに、 TypeScript だけで ReAct エージェントをゼロから実装し、その仕組みを理解します。 ReAct パターンとは ReAct は LLM が「考える(Reason)」と「行動する(Act)」ステップを交...

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! この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ Loglass Tech Blog Sprint の137週目の記事です！3年間連続達成まで残り22週となりました！ データベースの主キーはもう UUIDv7 一択――というのが最近の流れかもしれません。特に今は AI が「核心です！本質です！UUIDv7 です！」と自信満々に採用してくる時代です。だからこそ、人間の側もその背景をしっかり理解しておきたいものです。 ログラス プロダクト基盤部の小林です。ID体系を根本から考え直す機会はなかなかありませんが、ログラスにおいていくつかの新規事業や大規模なプロダクト改修が進む中で刺激を受け、この...

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# 逆引き Rust Web API 開発: Axum で学ぶ実践パターン ヘルプデスクアプリケーションの実コードをベースに、Rust / Axum による REST API 開発の実践パターンを逆引き形式で解説します。 ## 学べること - Axum のルーティング・Extractor・State パターン - ハンドラー実装（JSON / Multipart / エラーレスポンス） - sqlx による PostgreSQL 連携とモデル設計 - Azure Blob Storage・AI サービスとの外部連携 - Axum 開発に必要な Rust 基礎（所有権・Result・async/await・ライフタイム） - 変換パターン・ライブラリの逆引きチートシート ## 対象読者 - Rust の基本文法はある程度わかり、Axum で API を作りたい方 - Go / TypeScript / Python 等で API 開発の経験がある方 ## 前提知識 - Rust のインストールと `cargo` の基本操作 - `struct`、`enum`、`impl`、`trait` の基本的な理解 - HTTP と REST API の基礎概念 --- # 免責事項 本書は執筆時点（2026 年 3 月）の情報に基づいています。Rust エコシステムのアップデートにより動作が変わる可能性があるため、最新の公式ドキュメントをご確認ください。 本書の構成・コードは**学習目的**であり、本番利用にはセキュリティ・監視・冗長化等の追加考慮が必要です。 本書の情報はご自身の責任でご利用ください。著者は内容の保証を行わず、利用に起因する損害について責任を負いません。

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こんにちは！ サイボウズ株式会社 デザインテクノロジストの saku (@sakupi01) です。 はじめに サイボウズは 2025 年 4 月より、W3C のメンバーに加入しました。 https://blog.cybozu.io/entry/joining-w3c 標準化プロセスに関わることができるようになるための最初の一歩として、フロントエンドエンジニアの一部のメンバーは積極的に Web 標準のキャッチアップを行っています。 そこで、毎月メンバーが興味を持った Web 標準に関する話題や、実際に標準化プロセスに関わることができた場合にはその報告などを 1 つの記事としてまとめ、...

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この記事は、Claude Code を日常的に使っているものの「うまく活用できている実感がない」と感じているエンジニア向けです。 特に、「CLAUDE.md は作ってみたけど、サブエージェント・スキル・フック・MCP などはまだ使いこなせていない」という方を対象にしています。 書籍『実践 Claude Code 入門』（技術評論社）を読んで得た気づきをベースにしているので、ぜひ本書も読んでみてください。 読者には以下の状態になってもらうことを目指しています。 サブエージェント、スキル、フック、MCP がそれぞれ何のために存在するのかわかった 「何となく使っている」から「理解して使ってい...

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本記事では、AIエージェントの性能を決める「ハーネス」の設計手法について、ざっくり解説します。 株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ企業向けに開発しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、AIエージェントのハーネス設計を自然言語で統一的に記述する手法「NLAH（Natural-Language Agent Harnesses）」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 https://arxiv.org/abs/2603.25723 本題 ざっくりサマリー 「NLAH」は、エージェントのハーネス設計を、自...

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Ubie社内でセキュリティ分析に利用できる生成AIエージェントを開発・運用をはじめておよそ1年が経ちました。よい区切りではあるので、セキュリティ分析における生成AI利用について得られた知見などをまとめたいと思います。 前提：「セキュリティ分析」とは？ まず、セキュリティアラートとはEDR、WAF、クラウドセキュリティサービス、脆弱性スキャナーなどが発見したセキュリティ上問題になりそうな事象などの報告を指します。これは本当に影響のあるアラートもあれば誤検知も含まれます。組織のセキュリティ担当者はこれが本当に影響あるものなのかを調査して必要なら対応方針を考える、という一連の作業を「セキュ...

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はじめに 「AIエージェントは作れた。でも翌日になると全部忘れている。それどころか、何度同じタスクを実行しても一向に賢くならない」——そう感じたことはありませんか？ 2026年、AI エージェントは「チャットで呼び出すもの」から「バックグラウンドで常に動いているもの」に変わりつつあります。LangChain はこれを Ambient Agent と呼び、Salesforce は「エージェントは user-initiated から event-driven へ移行する」と予測しました。EventBridge のスケジュールでメトリクスを収集する運用エージェント、GitHub の Web...

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※多大なるポジショントークが含まれます。 なかなか話されることのない、学生団体の特徴や難しさを踏まえた組織論について多大なる偏見と適当な知識でお話したものです。 いつか、まだ若いなぁと思いながら自分で読み返せれば良いと思ってます。 誰かの参考になれば幸いです。 なお、Project Kit vol.2や私のQiitaにもCirKitの運営秘話がありますので、そちらもどうぞ。 https://qiita.com/AtsuAtsu0120/items/1e43584d055632ca8733 https://qiita.com/AtsuAtsu0120/items/57ea8a8dacbb0690ecc2 https://techbookfest.org/product/mNyp9uKLqgc2MUKeLLWfTw

各社が自律型コーディングエージェントを作り始めている RampはPRの約30%がエージェント経由で作られている。Stripeは週に1000件以上のPRを完全自動で生成・マージしている。Uberもエンジニアリング組織全体でエージェントへのシフトを進めている。 各社とも数億行規模のコードベースや社内インフラとの統合が必要なので内製しているが、やっていること自体はシンプルで、エージェントにコードを書かせて、プログラムで検証して、通るまでループを回す、という構造になっている。これは既存のAIコーディングツールを組み合わせればローカルで再現できる。 この記事では、Claude Code、Cod...

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はじめに こんにちは、Lapi（@dragoneena12）です。 Goではtry-catch型のエラー処理（いわゆる例外処理）ではなくエラーを関数の戻り値として扱うようになっています。他の言語に慣れている人からするとこの書き方は冗長に見えるようです。 なぜGoではこのようなエラーの扱い方をしているのか。冗長に書かざるを得ないように見えるのはなぜなのか。自分なりに調べてみた内容を社内LT会で発表したので、ブログ記事に再編してみました。 Cのエラー処理 Goがこのようなエラー処理方法を採用した背景を知るため、まずはCのエラー処理について振り返ってみます。 まず重要な点として、Cの言...

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こんにちは，松尾研究所の尾崎です．25卒でデータサイエンティストをやっています． 最近，AIエージェントがコードを書き，メールを要約し，会議を記録してくれる時代になりました．Claude Codeを複数同時に走らせたり，AIに調査を任せながら別の作業をしたり——気づけば，自分の仕事のやり方そのものがかなり変わってきています．しかし，そもそも「何をやるか」を管理するタスク管理そのものは，まだ従来のやり方のままという方も多いのではないでしょうか． 本記事では，自分自身のタスク管理環境を紹介しつつ，AI時代に「マルチタスク」の意味がどう変わっていきそうかを考え，AIがタスク管理にどこまで関与で...

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こんにちは！ブロックチェーンエンジニアの山口夏生です。 ブロックチェーン×AI Agentで自律経済圏を創る開発組織Komlock labでCTOをしています。 ローカルLLMって難しそう...そう思っていませんか？ 実は、たった3つのコマンドで動きます。Ollama をインストールして、モデルをプルして、OpenClaw のオンボーディングを実行するだけ。5分後には、完全にローカルで動作するAIアシスタントが手に入ります。 この記事では、「とにかく動かす」ことに特化して、OpenClaw × Ollama の環境構築から実践的な活用パターンまでを解説します。コスト削減、プライバシー保護...

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