耳で聞く！Python で学ぶ マクロ経済学 入門 10
user: ソース動画のタイトル、そしてこの動画の内容について教えてください。 Gemini: ソース動画のタイトルは、「財政黒字が国民を貧しくする: Pythonで学ぶマクロ経済学入門 Podcast (10)」 です。 この動画は、一般的な「政府の赤字は悪であり、...
生成 AI、機械学習、エージェント
Claude・Cursor・Devin・Manus… AIエージェント14製品、社内システムを触らせて事故らないのはどれ？【中小企業の導入判断ガイド】
「AIに社内システムを触らせて、事故は起きないのか？」 「エンジニア専用？ 一般業務にも使えるのか？」 「操作ミスは戻せるのか？ 費用は青天井にならないか？」 1. 業務視点での結論：AIエージェント 14製品の総合比較マトリクス 「AIエージェントを導入すれば、毎...
【AWS】Bedrock Managed Knowledge Baseの自動同期スケジューリングを試してみました
はじめに Amazon Bedrock Managed Knowledge Base に自動同期スケジューリングが来ました。 これまでは S3 のファイルを差し替えるたびにコンソールで「同期」を押すか、同期APIを発火するかだったのかので、リソースの削減や自動化でき...
B2Bプロダクト設計入門 - 小さなチームでも作れるエンタープライズ対応のSaaS設計
小さなチームでも、大企業に売れるSaaSを作ろう！ SaaSやWebアプリ開発の「エンプラ対応どうすればいいの？」に答える実践入門書です。 「usersテーブルにcompany_idを生やしたけれど、組織階層や権限で詰みそう」 「営業から突然『SSOとメンバー管理必須の大口案件がある』と言われた」 「あの企業の改修依頼とこの企業の改修依頼、どっちが優先ですか？」 B2Cとは全く異なる「B2B・エンタープライズ開発」の要件。 後から付け焼き刃で足そうとすると、アーキテクチャはあっという間に破綻してしまいます。AIに聞いて「おすすめで」開発してくれても、あなたのチームで運用に耐えうるかはまた別の話
ルービックキューブを一撃で解く専用LLMを作った
CUBE ZERO — ルービックキューブを一撃で解く専用LLMをゼロから育てた 1. なぜ作った？ 事前知識ゼロから育ち、ルービックキューブを一撃で解くLLMがあったら、かっこいいですよね。ということで、CEOの夏休みの自由研究として作りました！ 完成したモデルは、現在のキューブと過去の手順を受け取り、次の1手を自己回帰的に生成します。学習後は、初めて見る局面の99.83%を1回の生成で解けました。 2. ルービックキューブはどれくらい難しいのか ルービックキューブには、約 4.3 × 10^19 通りの状態があります。ただし、すべての状態が同じ難しさではありません。 完...
ルービックキューブを一撃で解く専用LLMを作った
CUBE ZERO — ルービックキューブを一撃で解く専用LLMをゼロから育てた 1. なぜ作った？ 事前知識ゼロから育ち、ルービックキューブを一撃で解くLLMがあったら、かっこいいですよね。ということで、CEOの夏休みの自由研究として作りました！ 完成したモデルは、現在のキューブと過去の手順を受け取り、次の1手を自己回帰的に生成します。学習後は、初めて見る局面の99.83%を1回の生成で解けました。 2. ルービックキューブはどれくらい難しいのか ルービックキューブには、約 4.3 × 10^19 通りの状態があります。ただし、すべての状態が同じ難しさではありません。 完...
GPT-2-likeからQwen2-likeへの実験：第3回 絶対位置EmbeddingをRoPEに変える
GPT-2-likeからQwen2-likeへの実験：第3回 絶対位置EmbeddingをRoPEに変える GPT-2-likeからQwen2-likeへ、少しずつ構造を変更する実験の第3回です。今回は学習可能な絶対位置Embeddingを外し、RoPEへ変更します。 第2回では、GELUをSwiGLUへ変更しました。検証Lossは改善しましたが、学習は少し遅くなりました。今回は品質指標の差がさらに大きく出ています。その代わり、速度の低下もかなり明確でした。 先に結果を書くと下記です。 検証Lossと正解率は5つすべてのseedで改善した パラメーターは32,768減った 学習時間...
個人PCのClaude Codeの設定ファイルと、設定の動機を一部紹介します
はじめに Claude Codeは何も設定しないまま利用すると、意図しないコマンドを実行したり、サイトにアクセスしたりしてしまう可能性があります。それらを防いでくれるのが設定ファイルです。 本記事では、自分が調査しながら作成して普段使いしている設定ファイルの一部と、なぜそのように設定したかの動機を紹介したいと思います。 予期せぬ事故の記事を複数見て、自分の記事が何かの参考になればいいなと思ったのと、自分の設定を見直してきちんと設定の理由を言語化したいと思い記事を書きました。 この設定間違ってるかも？とか、こうした方が良いかも？などのアドバイスがあれば、とても嬉しいです。よろしくお願い...
[アップデート] Amazon Quick がコネクタのツール単位の有効化と MCP sync をサポートしたので試してみました
Amazon Quickのコネクタに追加されたツール設定とMCP syncについて実装面から検証しました。MCP サーバーから検出されたツールを個別に有効化・無効化し、承認設定を制御できるようになった今回のアップデート。実際の動作を確認しながら、API 対応の課題や運用時の注意点をまとめます。
Kiro IDE で作ったカスタムエージェントが Kiro Crew に出てこない原因を調べてみた
Kiro IDE 用に Markdown で作ったカスタムエージェントが Kiro Crew の一覧に出てこなかったので、Kiro CLI のヘルプや公式 Issue を追って原因を切り分け、.json に変換して Kiro Crew から起動・動作するところまで確かめてみました。
7割が「シャドーAI」未対策 Gartner提言・メルカリ事例に学ぶ、正攻法
企業で生成AIやAIエージェントの活用が広がる一方、IT部門が把握していない「シャドーAI」のリスクが顕在化しています。経営層と現場の認識にはなぜズレが生じるのでしょうか。AI活用とガバナンスを両立させる方法を考えます。
Claude Code の Rules が発火しないのは、Claude が Read ツールを使っていないから
kawasin73 さんの Claude Code の Rules はもう死んでいる を読みました。 自分も「あるときから挙動がおかしい」と感じてハーネスを見直し、同じ問題までは特定していました。ただ対処が違っていて、記事の解決策（フィーチャーフラグの無効化）を読んで初めて根本原因のほうに手が届いた、という順番です。 原因の発見とフラグの特定はすべて元記事の功績です。この記事は、そこに自分の手元で確認できたことを足して、2 つの直し方の違いを整理するものです。 先に結論から書きます。 paths 付き Rules は Read ツールの実行に相乗りして発火している。Bash の ca...
DBの隣にIDEを置く：生パスワードを配らず、ローカルLLMでデータも外に出さない設計
「このUPDATE、誰が流したの？」。監査でそう聞かれて、答えられない。各自のPCにDBクライアントを配って本番を触らせる運用は、たいていどこかでこの一点に詰まる。 先に断っておくと、筆者はLibreDB Studio（MITライセンスのOSS）の開発チームの一員だ。自分た...
構造力学パズル「SigmaZero」を AI と作った 196 日・952 コミット—Unity教科書の勉強から Claude Code のエージェント組織運営まで
はじめに 2026年9月5日、個人開発してきた構造力学パズルゲーム『SigmaZero』の v1.0.0 を itch.io で Web 公開しました。 トラス構造（三角形に組まれた骨組み）を手計算で解くプロセスをそのままパズルゲームにしたもので、画面の矢印をタップ...
音声を外に出さずに文字起こし。個人開発アプリ「Privoxa」を作りました
はじめに 会議や打ち合わせ、インタビューの内容を「あとで文字で見返したい」と思うことはないでしょうか。 個人開発で、そんなときに使える音声文字起こしアプリ「Privoxa（プリヴォクサ）」をリリースしました。 Privoxaの一番の特徴：音声を外に送らない 世の中には...
NVIDIA Jetson で推論型モデルを現場へ届ける構成を考えてみた
Jetson で推論型モデルを現場に配置する考え方を、NVIDIA の公開資料から整理しました。量子化と投機的デコーディングの違い、Thor・AGX Orin・Orin Nano の選定、必要に応じた蒸留や映像認識の処理分担を解説し、実機未検証の設計例として品質と待ち時間の評価軸を示します。
Claude Code v2.1.261 の主要アップデート - /skill-doctor 追加と単語編集キーの Bash 準拠化
Claude Code v2.1.261がリリースされました。入力処理やバックグラウンド実行の修正が中心ですが、新たに追加された `/skill-doctor` で未使用スキルとコンテキスト消費を可視化できるようになったので、実際に試してみた結果をまとめています。
「最大45％コスト減」 Anthropicが「Claude Fable 5.1」発表 脆弱性検知にも対応
Anthropicは、新AIモデル「Claude Fable 5.1」および「Claude Mythos 5.1」を発表した。キャッシュ読み取り価格の引き下げによりFable 5.1は最大約45％のコスト削減が見込めるとしている。脆弱性検知への対応など、セーフガードも一部変更されたという。
CLAUDE.mdをそろそろ見直す時期かも ── Claude 5世代向けの最適化手順・スキル・プロジェクト種類別の例
要点 Anthropic は 2026年7月24日のブログで、Claude Opus 5 / Fable 5 向けに Claude Code のシステムプロンプトを 80% 以上削り、社内コーディング評価で性能低下が測定できなかったと公表しました。 理由は「制約の多くは...
化合物の水溶解度を機械学習で予測してみる⑤：SHAP による解釈と文献との比較
はじめに ここまで，化合物の水溶解度を予測する機械学習モデルを作成してきました． 単純な6記述子から作成したベースラインモデル（①）から，RDKit記述子の追加（②），非線形モデルへの切り替え（③），フィンガープリントの導入（④）と段階的にモデルを改善してきました． 最後...
AI生成記事から「AI臭さ」を抜いて、自然な形にするために試行錯誤した記録
はじめに この記事は人間が書いてます。話の構成等はClaudeに手伝ってもらっています。 生成AIが書いた記事について、「AI臭い」という指摘は以前からよく見かけます。 AIが出力した文章をそのまま公開するのはNGなのか、それとも文章がAI生成でも中身が伴っていれ...
AI時代に求められるFDEというエンジニア像
生成AIの普及によって、「エンジニアの仕事がAIに奪われる」という話を聞くことが増えました。 一方で、企業のAI活用は急速に進み、AIを実際の業務に導入できるエンジニアの需要は高まっています。 エンジニアが余ると言われる一方で、エンジニアが足りないとも言われる。 一見すると...
3日間で各社最上位AIモデルが続々登場 "驚けない”凄さと開発の「減速」
Impress Watchニュースレターに掲載した記事です。ニュースレターは無料で、毎週編集部員が会員向けのコラムなどをお送りしています。登録はこちらから。
Claude、Gemini、GPT――AI競争の負け犬は？ 現場導入の勝ち組を決めるエンジニア「真の強み」
2026年8月17～23日に＠ITで公開された記事の中で、特に注目を集めた10本をランキング形式で紹介します。読者の関心はどこにあるのでしょうか。
耳で聞く！Python で学ぶ マクロ経済学 入門 9
user: ソース動画のタイトル、そしてこの動画の内容について教えてください。 Gemini: ご指定いただいたノートブックに含まれるソース動画のタイトルと、その詳細な内容についてご説明します。 動画のタイトル この動画のタイトルは、「給付金8割が貯金に消えた経済...
