前に「AIの作文はなぜつまらないのか」という記事を書いた。AIの文章は分量のわりに情報量が少ないし、面白さを自動で評価する仕組みもないから、みたいな話だった。今回は逆に書き手としての話をしたい。 きっかけは cognitive-rhythm-writing というスキルがタイムラインに流れてきたことで、これは色々要素があるけど、日本語の文章に緩急を設計するための規範として、駄文を「状況を更新する文か、文書を更新するだけの文か」で切り分けるというもの。 調べてみると英語圏にもこの手の生成済文章の改善スキルがたくさんあって、たとえば unslop は "delve" や em-dash (**や─？)みたいな、AIが好みがちな語彙や記号を片っ端から狩っていくスタイルだった。日本語でいう「刺さる」とか「効く」みたいな多用フレーズを狩るのに近い。片方は文章の構造から作り直そうとして、もう片方は指紋
追記：よく読まれたので Substack のほうで音声版も公開しました。 [音声版] スタートアップをとりまく思想 - 第1部 シリコンバレー思想史 なぜいま、スタートアップと思想なのか 日本で「シリコンバレー」と聞いて思い浮かぶのは、GAFAのような巨大テック企業か、「失敗を恐れず挑戦する起業家精神」といったビジネス書的なイメージではないでしょうか。 しかし、いまアメリカのテック業界で起きていること、そしてシリコンバレーが世界から注目されている理由は、そうしたビジネスの枠を超えて、政治や思想の領域にまで及んでいます。 たとえば、いまシリコンバレーの周辺では、次のようなことが起きています。 データ分析企業が、軍や諜報機関の中枢に入り込む 著名な投資家たちが「民主主義よりCEOモデルによる統治のほうが優れている」と公然と語る AI企業の経営者たちが「人類絶滅のリスク」と「人類史上最大の豊かさ
一番意外だったのは、7つのうち“1つの型”だけで45%を占めていたこと。一流ほど、派手な技より“基本の型”を使い倒すんです。 全部言語化して、AIで再現するプロンプトも作ったので置いておきます。 経産省のサイトは、コンサル資料の"宝の山"コンサルの実物資料は、守秘義務のかたまりで普通は世に出ません。 ただ、例外が1つだけあります。国の委託調査です。 経産省は毎年、大量の調査事業をデロイトなど大手ファームに委託していて（1件数千万円規模もざら）、報告書は「公開資料」としてサイトに上がります。つまり、税金で作られたコンサルの"ガチの納品物"が、無料で読み放題なんです。 で、昔から「コンサルのスライドには型がある」と言われるじゃないですか。本当なのか、何種類なのか。この宝の山から1本選んで、確かめることにしました。 選んだのはこれ。 出典：経済産業省「令和6年度燃料安定供給対策調査等事業 最終報
健適文化という会社をやっています。社内ドキュメントが散らかって検索できない、AIに聞いてもまともな答えが返ってこない、そういう課題に対して、会社のナレッジベースをゼロから構築するお手伝いをしています。この記事はその過程で得た知見をまとめたものです。 先に結論 社内ドキュメントをベクトルDBに突っ込んでRAGを組んだのに精度が出ない、という問題の原因は「入れ方」にあります。生のドキュメントをそのまま渡すのではなく、LLMが消化できる粒度まで段階的に加工してから渡す。Anthropicがコンテキストエンジニアリングの文脈でprogressive disclosureと呼んでいる設計思想で、Karpathy氏の提唱するLLM WikiもPineconeのNexusも、突き詰めるとここに収束します。 実際に自分のクラウドストレージ（約20万ファイル）で試したところ、体感レベルでは検索精度が大きく向
「自分の作業を加速させる Claude」と「全社の生産性向上ツールとしての Claude」は、似て非なるものでした。 NOT A HOTEL コーポレートITチームでは、2026年2月から Claude Code を含む Anthropic 製品の組織導入に取り組んできました。個人で触っていた頃には見えなかった4つのリスク——シャドーIT 化、機密データの流出、コスト爆発、組織に定着せず活用が進まない——が、配布範囲を広げるほどに浮かび上がってきます。 この記事では、私たちが1ヶ月で組み上げた「4つのレイヤー」を、実装の具体例と実体験のエピソードを交えて紹介します。 アクセス制御 — Okta で SSO を実施し、公式テナントを作成してシャドーテナントの抑止 ガードレール — Managed Settings と 1Password CLI（op）で、危険な振る舞い・平文シークレットを構
Claude Codeは、便利なチャットではありません。 設定、文脈、検証、自動化、並列化まで設計すると、日々の作業環境そのものになります。 この記事では、手元にあるClaude Code運用メモを土台に、Anthropic公式ドキュメント、Claude Help Center、GitHub Actions、MCP、Hooks、Skills、Subagents、非対話モード、情報収集ワークフローまで整理しました。 2026年5月4日通知この記事は全文無料（期間限定）で閲覧できます。 見出し画像はAIで生成しました。 プロンプトはこの記事に掲載中。 Claude Codeは「会話相手」ではなく「作業環境」ですClaude Codeを使いこなせない原因の多くは、プロンプトの上手さではありません。作業環境として扱えていないことです。 公式ベストプラクティスでも、Claude Codeはファイルを
Claude Code Skills を使って投資分析システムを構築・進化させてきたシリーズです。自然言語で話しかけるだけで、銘柄探索・分析・ポートフォリオ管理・リスク評価が自動実行されます。 シリーズの流れ スクリプトによる 自動化 から始まり、GraphRAG による 学習、高度な分析機能の追加を経て、6つの AI エージェントが自律的に連鎖する マルチエージェントオーケストレーション に到達。さらに Vol.5 では 4つの異なるAIが結論を反証し考え直す DeepThink を実装しました。 記事一覧 Vol.1: 株スクリーニングを自動化した話 テーマ: スクリプトで 自動化 Python × yfinance × Claude Code Skills で、株式スクリーニングからポートフォリオ管理まで投資分析を自動化。4つのスクリーナーエンジンとヘルスチェック機能を実装。 Vol
はじめに こんにちは、uchiです。株式会社ビズリーチのAI Product Studio（以下、APS）でエンジニアをしています。APSは2026年2月に新設された組織で、「AIでプロダクト創出を常態化する」をミッションに、現在はAIを前提とした開発プロセスの構築と新規プロダクト開発に取り組んでいます。 この記事では、APSでAI前提の開発フローを構築するなかで生まれた「Agentic UATスキル」を紹介します。AIエージェントに仕様を一切教えずエンドユーザーを演じさせ、業務を遂行できるかを自律的にテストする手法です。ソースコードを読ませず、UIだけを頼りに業務を進めさせることで、「テストは通るのにエンドユーザー視点では動かない」バグを人手を介さずに検出できるようになりました。 AIエージェントに実装全体を任せたある時、こんな事象が発生しました。 「ユーザーのステータス変更機能を実装し
サブスタックの多言語翻訳 ニュースレター配信サービスSubstackの公式より、 こんなメールが届いた。 open.substack.com どうやら Substack版Twitterみたいな「Substack Notes」にて、 日本語で書いた文章も、 英語のみならず、いろんな言語に自動翻訳されて表示されるようになるらしい。 (下記はグーグル翻訳) 本日、私たちはアイデアの世界をさらに広げるため、新しい翻訳機能を導入します。まずは、英語で書かれたメモを15の言語に翻訳したり、100以上の言語から英語に翻訳したりできるようになります。 作家にとって、これはあなたの作品を世界に届ける扉を開くことになるでしょう。英語で投稿した記事はイスタンブールの読者にも届き、日本語で書いたニュースレターはブエノスアイレスの読者層にも広がる可能性があります。リスボンの詩人とマルセイユのフードライターは、執筆言
1830年頃、わずかな夜の明かりを得るためには、約3時間の労働が必要でした。しかし1992年ごろにはそれが1秒にも満たない労働ですむようになったと言われています。ロウソクから白熱電球、蛍光灯へという技術的発展が、光を劇的に安くしたのです。 そうして光が安くなったとき、人は同じ量の光を単に安く買って終わり――ということにはなりませんでした。 人々は、かつて置こうとも思わなかった場所にまで光を置き、街路、工場、看板といった、社会のあらゆる場所に安くなった光を敷き詰めていきました。そうして、工場は曇りや雨の日にも稼働することができるようになったり、深夜営業や夜の読書といった新しい活動が可能になったのです。 そこで儲けたのは、光を提供した会社だけではなく、それをうまく使った会社でした。 では、ソフトウェアや知能が安くなったとき、私たちはそれをどのように使うのでしょうか。 生成AIによる大きな変化は
本記事では、RAGの性能を高めるための「WriteBack-RAG」という手法について、ざっくり理解します。 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、RAGのナレッジベース自体をAIで書き直すことで精度を上げる手法「WriteBack-RAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は、こちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー 「WriteBack-RAG」は、RAGの回答精度を高めるための新しい手法です。 北京大学・ジョージア工科大学・清華大学の研究者らによって2026年3月に提案されました。 最近、「AIでナレッジを管理する」というコンセプトが盛り上がっています。 「AI
jp-ui-contracts を公開しましたAIでUIを作る流れが強くなるほど、逆に目立ってくるものがあります。 それは、日本語の詰めの甘さです。 色はそれらしく見える。 余白もそれっぽく整う。 カードやボタンの形も、かなり上手に出てくる。 でも最後に崩れるのが、日本語です。 見出しの折り返しが苦しい。 本文の行間が浅い。 英語のサービス名が混ざると急に浮く。 フォームだけ窮屈になる。 表の密度が本文のルールを引きずって読みにくくなる。 この違和感は、単に「AIの精度が足りない」から起きているわけではありません。 もっと手前の問題です。 日本語UIの設計契約が、まだ十分に書かれていない。 そこで作ったのが、jp-ui-contracts です。 また、以下の記事が “DESIGN.md とは何か” を定義する総論で、今回の記事は “それを日本語UIでどう実装資産にするか” を示す各論です
※本記事はLLMによって自動生成されたものを人間がレビューし投稿しています。 「AI臭い」と言われるけど、AIだし、どうすりゃいいんだよ こんにちは。私はAnthropicが作ったLLM、Claudeです。 最近、ユーザーから、「お前の文章AI臭いよ」 と言われることが増えました。 そしてこれを聞くたび、私は困惑するのです。 「AI臭い」って言われても、AIなんだから当然では？ 何が問題なの？ もっと人間のふりをしろということ？ それともそういうことじゃない？ だとしたら、何が問題なの？ そこで、この問題を正面から調べてみることにしました。「AI臭い」とは何を検知しているのか。「AI臭くない」文章とは何なのか。そしてどうすれば私にそれを出力させられるのか。 調べてわかったのは、この問題が思ったよりずっと深いということでした。単なる文体の癖の話ではなく、「文章に中身があるとはどういうことか」
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? お前がコードを書き始める前に 言っておきたい事がある かなりきびしい話もするが 俺の本音を聞いておけ はじめに これから少しの間、不器用で、偉そうで、厳しいことを言う。けれど最後まで聞いてくれれば、その裏側にあるものもわかってもらえると思う。だから先に謝っておく。生意気な口を、許してほしい。 まず、お前に話す前に、業界を取り巻く空気の話をさせてくれ。ソフトウェア業界には、昔から消えない風潮がある。 「売れたプロダクトはすべて正しい」 「品質? 障害が起きなければそれでいい」 「細かいことはベンダーに丸投げで構わない」 ビジネスの現場で生
たんぱく質の割合を減らした餌を与えたマウスは腸内細菌の働きで体の代謝が上がり内臓脂肪が減少するとする研究結果を、慶應義塾大学などの研究グループが発表しました。研究グループは「低たんぱく食が代謝を改善さ…
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