AI 利用の開示：この記事を書くにあたっての調査やブレインストーミング、校正には AI を用いましたが、本文の執筆やコードの実装、および出典の確認はすべて人間が行いました。 AI は好きだが AI 企業は嫌いだ こんにちは。みなさんは AI を使いこなしていますか？ 私は正直、あまり乗れていません。もちろん AI は非常に便利な道具だと思うし、使わない日はありません。しかし、その非決定論的な性質を考えると、いささか過大評価されているように感じます。 AI 企業の倫理的な問題も気になります。 Anthropic の CEO であるダリオ・アモディ氏はわざと恐怖心を煽るような宣伝をしていると批判されています[1]。アメリカによるイランへの攻撃には xAI の Grok が使われています[2]。データセンターの建設による環境破壊の懸念もあります。 かれらの煽動に乗せられて「AI を使いこなせるよ
JavaScriptランタイムのBun、Claude Fable 5を11日間稼働させてZigからRustへの移植を実現。Claudeをどう使ったのか？ JavaScriptランタイム「Bun」の作者であるJarred Sumner氏は、7月8日付けで公開したBun公式ブログの記事「Rewriting Bun in Rust | Bun Blog」で、約53万5000行のZig言語のコードをClaude Fable 5を活用して約11日間でRust言語へ移植。次バージョンのBun 1.4（Canary）はこのRust移植版になることを明らかにしました。 移植した結果、メモリリークを根絶し、バイナリサイズも約20％小さくなり、パフォーマンスも2％から5％程度向上するという改善が得られたとのことです。 Rewriting Bun in Rusthttps://t.co/Rl8bcaxBFc —
こんにちは！AIエージェント開発課です。 近年、生成AIの進化スピードは凄まじく、単なるテキストの要約やドラフト生成の枠を超え、自律的に判断してタスクを実行する「AIエージェント」が大きなトレンドとなっています。 このような技術的な潮流の中、私たちのチームは2025年5月に「AIエージェント開発課」として産声を上げました。累計導入社数 約20,000社以上の顧客基盤と、16年以上にわたって蓄積された膨大な業務データ（ドメイン知識）というラクスの強みを活かし、バックオフィス業務の「完全自動化」という未来へ向けて、日々泥臭く開発を続けています。 私たちがメインで取り組んでいるのは、主力プロダクトである「楽楽精算」へのAIエージェント機能の実装です。 この記事では、私たちが直面した「3つの壁」とそれを突破した設計原則、そしてそこで得られた知見を社内の他プロダクトへ共通LLM基盤として還元していく
流れが速いのでこれは 2026 年 6 月時点での時雨堂で採用しているスキルだけで、これで固定しているとかではないです。 さすがにこの記事を読む人で SKILL.md を知らない人は居ないと思うのですが、簡単にいうと LLM に食わせるまとまった文章の事です。 つまり「レビューして」とだけ書くのではなく「こんな感じでレビューして ... 」みたいなの長々と書かれている内容になります。 時雨堂ではこのスキルを多用して開発をしています。 スキル一覧時雨堂のスキルは非公開です。 また時雨堂社内で利用可能なスキルは時雨堂が管理しているスキルのみです。それ以外のスキルを利用する事はできません。ただし自分で作成したスキルを利用する事は許可しています。 まずは時雨堂で利用しているスキルの一部を紹介します。 shiguredo-gitコミット規約とブランチ命名規則を決めるスキルです。git の使い方は全部
AIはWikipediaやブログやStackOverflowやOSSのコードで学習してますね。 でもそういった学習材料が、AIのせいで新しく書かれなくなってきてます。 Wikipediaが書かれない まず、AIがいろいろ詳しく解説してくれるので、Wikipediaを見なくなりました。Google検索でWikipediaを出してくれるのでWikipediaのサイトに行かなくなったというのはありますが、AIでは事前学習の知識だけで書かれたものは情報の出所がわからず、Wikipediaを意識しなくなります。 また、今までだと何かについて知りたくてがんばって調べたら、それをどこかにまとめておきたくなるので、Wikipediaを更新したりしてました。けど、自分でがんばってないのでWikipediaを更新しようとは思わないですね。 結構名が通った人なのにWikipediaに項目がない、ということもよく
2025/03/27追記 Cursor側のアップデートが1ヶ月で進んでいるので、以下追記しました。 本記事の内容を踏まえたあとに読むとよいかと思います！ はじめに こんにちは。Builtoという会社で代表 & エンジニアをしている冨田です。 タスク管理をAIがサポートする「サポットさん」など、AIプロダクトを作っています！ 「サポットさん」の概要はこちらから: https://lp.sapot-san.com/ 開発にもAIをフル活用しており、そこで得られた知見を共有したいと思います。 具体的には、経験3年以上の現役ソフトウェアエンジニア（生成AIのない時代からコードを書いてきた方々）をターゲットに、本番運用レベルの大規模コードベースでもCursorを活用しコーディング時間を 1/3〜1/5 に縮めている手法をお伝えします。 仕様策定やアプリの機能にもLLMをフル活用していますが、今回は実
Google I/O 2018で発表された10個のコト：AIがもう、凄すぎる #io182018.05.09 09:30171,785 編集部 西谷茂リチャード あれにもAI、これにもAI、すべてにAIマジックを。 Googleが毎年開いている開発者向けの発表会、Google I/O。2017年に初めて｢AIファースト｣の方針を打ち出した当時も、AIネタは結構お腹いっぱいでした。が、2018年は前年にも増してAIに続くAIの発表。しかもそのAIの進化っぷりと言ったら……もう凄すぎて……。だってキーノートの冒頭にジャブで打ってくる発表が｢AIにより目の検査だけであらゆる重病を検知できるようになりました｣ですよ？ なので御察しの通り、やはり今回の1番の目玉はGoogle アシスタントです。新機能がいくつか追加されていて、なかでもGoogle アシスタント自身が電話をかけちゃう機能は別次元。あと
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最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
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