Raspberry Piを手に入れて、LEDを光らせて、センサーの値を読んで…… その先に「自宅サーバー」という 選択肢があることをご存じですか？ 本書は、Raspberry Piを「電子工作のおもちゃ」から「24時間稼働する実用的なサーバー」へとステップアップさせるための入門書です。月々の電気代はわずか100〜200円。小さなコンピュータが自宅の片隅で静かにサービスを提供し続ける——そんな環境を、一緒に構築していきましょう。 コマンドを丸暗記するのではなく、「なぜその設定が必要なのか」「その仕組みはどうなっているのか 」を一つずつ丁寧に解説しています。サーバー運用に必要なLinuxの基礎知識からSSHによるリモート操作、サービスの自動起動、ログの確認まで、この1冊で土台を築くことができます。 本書は「Raspberry Piではじめる自宅サーバー入門」シリーズの第1巻（基礎編）です。サーバー運用の世界への第一歩を、ここから始めてみませんか。

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AIコーディングツールを使い始めて、しばらく経った。進歩は目覚ましく、便利だし役に立つ。一方で、OSS界隈ではAI Slop (AIが生成する低品質なコードやテキスト) が問題になっている。個人なら自分で気づいて直せるが、チームでは人数分だけ増幅される。誰かが流したSlopのレビューとリワークにチーム全体が巻き込まれ、AIコーディングのメリットを上回る生産性の低下を招く。この記事では、チームでその罠に落ちないための原則を定義する。 コードのオーナーは人間であり、責任を取るのも人間 LLMがコードを生成しても、そのコミットに名前が刻まれるのは人間で、深夜に障害対応で呼び出されるのも人間...

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PolymarketとKalshiは何が違うのか、そもそも予測市場とは何なのか、どのような経緯でこれらが生まれたのか。予測市場の仕組み・歴史・規制・課題を整理して、今後どうなっていくのかを考える本です。

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この記事について 2月に結婚式をやりました。 披露宴の余興のために自分でLINEアプリを開発しフォトコンテストを開催したので、この記事ではそのアプリのシステム構成や技術的なこだわりポイント、および運用結果報告を書いていきたいと思います。 披露宴で流したエンディングLTより画像抜粋 余談 やりたいようにやりました 使用する環境・バージョン go version go1.24.0 darwin/amd64 2026年2月時点でのGoogle Cloud / momento / LINE Messaging APIの機能を用いています 読者に要求する前提知識 MUSTの...

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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。 GSD（GET SHIT DONE）とは何か 「How We Built The World's Most Powerful Coding Agent」というXの投稿が114K Viewsを記録して話題になっている。 https://x.com/gsd_foundation/status/2030361888681239003?s=20 AIコーディングエージェントの信頼性が落ちる原因は、モデルのコード生成能力ではない。状...

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はじめに AI を活用したソフトウェア開発では、要件・仕様・設計といった構造化ドキュメントを SSOT（Single Source of Truth: 信頼できる唯一の情報源）として管理し、それを基に AI がコードを生成する、いわゆる 仕様駆動開発（SDD） のようなアプローチが定着しつつあります。 こうしたアプローチでは、ドキュメントの品質が生成されるコードの品質に大きく影響します。 つまり、ドキュメントが壊れていれば、そこから生まれるコードにも影響が及ぶということです。 私は実際に SDD ベースのドキュメント管理を実践しており、その過程で「Markdown ドキュメント間の整...

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はじめに 2/28 に、AgentCon - Tokyo のイベントがありました。 https://globalai.community/chapters/tokyo/events/agentcon-tokyo/ 私はこのイベントで登壇させていただいたのですが、そのときに Maki-san が「Azure AI Agent のフロントエンドとしてのロボット： ｽﾀｯｸﾁｬﾝで実践するAIロボット開発」というタイトルで登壇されていました。 私自身、なんらかIoTデバイス関連とLLMの組み合わせはもともと興味があったので、これだー！！！と感化され、その日のうちに M5Stack Cor...

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はじめに ─ 「AIに文書を読ませる」だけでは足りなかった 最近、「社内の文書をAIに読ませて質問に答えさせる」という仕組みを耳にする機会が増えました。いわゆる RAG（Retrieval Augmented Generation） です。 これ、確かに便利なんです。マニュアルや規則集をAIに渡しておけば、「この手続きどうやるの？」と聞くだけで答えが返ってくる。 でも、実際に数千件のドキュメントを扱うシステムを作ってみて気づいたことがあります。 「文書を読ませる」だけでは、AIは賢くならない。 人間が知識を使うとき、「AならばB、BならばC」と 知識のつながり を辿って考えますよね。...

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