数年前、LLMがコードを書いてくれるようになった当初は、チャットインターフェースでAIとやり取りするのが当たり前でした。しかし、2025年を境にその常識は一変しました。今やチャット形式でのプログラミングは「非効率」とされ、AIエージェントが自律的にタスクをこなす時代になっています。 ただ、この「エージェント時代」には大きな悩みがあります。それは課金です。 なぜ今、ローカルLLMエージェントなのか 現在、市場で最もシェアが高いと思われる「Claude Code」などの商用エージェントサービスは、サブスクリプション費用が月に200ドル（約3万円以上）かかることも珍しくありません。大学生や新社会人の個人開発において、この出費は無視できない重荷です。 もちろん、より安価なプランやAPI利用料を抑えたOpenモデルも存在しますが、クラウドモデルを使う以上、データが分析や学習に利用されるリスクはゼロで

科学技術イノベーション活性化法改正案先端研究の成果を事業化につなげる新たな認可法人をつくり、大学・研究機関・企業の連携を支援する改正です。

ESP32-S3R8コントローラ搭載の円形AMOLEDタッチ開発ボードです。1.75インチの円形AMOLEDタッチディスプレイ、プログラマブルボタン、振動モーターを備え、直感的かつインタラクティブな使用感を可能にします。6軸IMU（BMI270）、RTC、オーディオ入出力、複数の拡張インターフェース、450 mAhバッテリーも搭載され、ポータブルなスマート制御やウェアラブルデバイス、軽量なIoT端末など、多様な開発ニーズに応えます。 特徴 ESP32-S3R8搭載、16 MBのフラッシュメモリ、8 MBのPSRAM、2.4 GHzのWi-Fi無線通信に対応 豊富なヒューマンインターフェース 1.75インチの円形AMOLEDタッチディスプレイ搭載 二つのプログラマブルボタンと電源ボタン搭載 振動モーターによる触覚伝達が可能 6軸IMU（BMI270）搭載 オーディオシステム 24 bitの高

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背景 先日 超dotnet new に参加した際、@mayuki 先生から「安全に自宅 Web サーバー建てるなら Cloudflare Tunnel が便利」と教えてもらいました。 我が家には Tailscale VPN サーバー用の Raspberry Pi があるし、それを Web サーバーとしても活用するのはアリだなーと思ってやってみました。mayuki 先生は Coolify も併せて薦めていますが、今回そこはスキップ。 この記事は「もし Raspberry Pi が壊れたときの俺的復旧手順書」の第 2 弾として残します。 Web アプリを外部公開するまでの手順 0. Cloudflare を契約 事前条件として Cloudflare のアカウントを作成し、独自ドメインをひとつ以上管理しておきましょう。なんと無料プランで大丈夫。 1. Docker をインストール 今回 Clou

| | | Docs LiteParse is a standalone OSS PDF parsing tool focused exclusively on fast and light parsing. It provides high-quality spatial text parsing with bounding boxes, without proprietary LLM features or cloud dependencies. Everything runs locally on your machine. Hitting the limits of local parsing? For complex documents (dense tables, multi-column layouts, charts, handwritten text, or scanne

これは、特定ベンダー製品を購入しようという話ではありません。AIエージェントを業務に入れるなら、どの層で検証し、どの層で止め、どの層で復旧するかを決める必要がある、という話です。 「誰が使ったか」だけでは足りません。「どのエージェントが、どの権限で、どのツールを、どの入力に基づいて、何の判断で、どこへ出力したか」まで追えないと、統制としては不完全です。 AIエージェントはNHIを爆発させる NHI、つまりNon-Human Identityは、人間ではない主体のIDです。サービスアカウント、APIキー、OAuthアプリ、CI/CDのトークン、Bot、RPAなどが該当します。 AIエージェントは、このNHIを一気に増やします。 Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、SaaS内蔵AI、RPA、社内Bot、MCPサーバー、社内ナレッジ検索エージェント。これらはそれぞ

あるバージョンのRHELを永遠に動かし続けられる。Red Hatが期限のないサポート「Red Hat Enterprise Linux Long-Life アドオン」発表 IBM傘下のRed Hatは、5月11日から14日にかけて米アトランタで開催したイベント「Red Hat Summit 2026」で、期限の定めなく特定のバージョンのRed Hat Enterprise Linux（以下RHEL）のサポートを提供する「Red Hat Enterprise Linux Long-Life アドオン」を発表しました。 このバージョンのRHELを永遠に動かし続ける必要がある 5月12日（現地時間）に行われた基調講演に登壇した同社シニアバイスプレジデント兼チーフプロダクトオフィサーのAshesh Badaniは、複数の顧客から真剣な眼差しで「冗談抜きで、このバージョンのRHELを永遠に動かし続け

2026年のソフトウェア開発を考える（2026/05版） Scrum Fest Niigata 2026 2026年5月8日（金） https://www.scrumfestniigata.org/

はじめに Claude Code のプラグインエコシステムが急速に拡大しています。2026 年 4 月時点で、公式マーケットプレイス（claude-plugins-official）には 160 個のプラグインが登録されています。うち 32 個が Anthropic 製、残りはサードパーティ製です。 しかし、数が多すぎて「結局どれを入れればいいの？」と迷う方も多いのではないでしょうか。 この記事では、公式マーケットプレイスの中身を実際に確認した上で、おすすめのプラグインと MCP サーバー系プラグインを紹介します。 プラグインの基本 プラグインとは Claude Code プラグインは、スキル・フック・MCP サーバー・エージェントをパッケージ化して配布する仕組みです。プラグインをインストールするだけで、新しいスラッシュコマンドやツールが使えるようになります。 インストール方法 # 公式マ

Laws of Software EngineeringA collection of principles and patterns that shape software systems, teams, and decisions.

東京都内で平日におすすめのランチ！カジュアルから少し贅沢まで25選 グルメの名店が集まる東京では、様々な国の魅力的なグルメを堪能できます。今回は、東京都内で平日に訪れたいランチにおすすめのお店をまとめました。リーズナブルなランチを楽しめるお店やちょっと贅沢なランチを堪能できるお店を、エリア別にピックアップしています。

現在各社がしのぎを削ってAIの精度を高め合っている。その結果、AIシステムの運用コストは増加傾向にあり、将来的に定額制から従量課金制への移行が進むのではないかと考えている。 現在 Claude Pro を個人利用しているが、実際にコスト圧力の兆候は見え始めている。2026年3月にはピークタイム（平日のPT 5:00〜11:00）にセッション制限の消費速度が引き上げられたほか、5時間ごとのセッション制限とは別に週単位での計算リソース使用量にも上限が設けられている。今後さらに定額制プランの制限が強まる、あるいは従量課金へ移行する可能性は否定できない。そのとき慌てて移行先を探さなくても良いように、ローカルLLMを触ってみることにした。 本記事では、ローカルLLMの実行環境としてOllamaを、AIコーディングエージェントとしてOpenCodeをインストールし、完全にローカルで動作するAIコーディ

環境設定から並列セッションでのスケーリングまで、Claude Code を最大限に活用するためのヒントとパターン。 Claude Code は agentic coding 環境です。質問に答えて待つチャットボットとは異なり、Claude Code はファイルを読み取り、コマンドを実行し、変更を加え、あなたが見守ったり、方向を変えたり、完全に任せたりしながら、自律的に問題を解決できます。 これはあなたの作業方法を変えます。自分でコードを書いて Claude にレビューしてもらう代わりに、やりたいことを説明すると Claude がそれをどのように構築するかを考え出します。Claude は探索し、計画し、実装します。 しかし、この自律性にも学習曲線があります。Claude は理解する必要がある特定の制約の中で動作します。 このガイドでは、Anthropic の内部チームと、様々なコードベース、

AIエージェント時代の言語選定は「何を書くか」ではなく「何を背負わせるか」で決まる 昨日見た以下のリポジトリから世界が変わりました。 このエリクサーってなんだ？FFか？ AIの話になると、まだ多くの人が最初にPythonを思い浮かべます。 自分も昨日までそうでした。 これは自然です。実際、機械学習、データ分析、推論APIの接続、評価実験、RAGの試作まで、Pythonは今も圧倒的に強い。AI開発の入り口として見れば、Pythonは依然として最重要言語のひとつです。ここを無理に否定する必要はありません。 ただ、そこで思考が止まると認識が少し古い。 なぜなら、いま現場で本当に重くなっているのは「モデルをどう呼ぶか」ではなく、「そのモデルを含む複数のエージェントをどう動かし、どう監督し、どう壊れにくくし、どう正しさを担保するか」に移っているからです。 要するに、Pythonが不要になったわけでは