病気や犯罪歴などのセンシティブな個人情報も、AI開発や統計作成を目的とする場合、本人の同意なしで取得・利用できる場面が広がる──。 そんな内容を盛り込んだ改正個人情報保護法が7月10日、参院本会議で可決、成立した。 報道によると、改正法は、国産AIの開発を後押しする規制緩和と、違反業者への罰則強化を柱としているという。 改正法では、「統計作成等」（AI開発や統計作成など）を目的とする場合に限り、SNSなどで公開されている情報について、本人の同意を得ずに取得・他の事業者へ提供できる特例が新設された。 一方で、大規模な個人情報を不正取得・利用した事業者に対しては、得た利益の相当額の納付を命じる「課徴金制度」も導入された。 「自分の情報はどこまで利用されるのか」「プライバシーは守られるのか」と不安を抱く人も少なくない。 今回の改正をどう評価すべきなのか。個人情報保護法にくわしい板倉陽一郎弁護士に
名簿を作るとき、「名前」「住所」「電話番号」は別々の列に分けます。 ところが、世の中に流通するKMLファイルの多くは、これを全部1つのセルに、文字色や罫線ごと貼り付けた状態になっています。 人間がクリックして読む分には問題ありません。しかし—— 住所で並べ替える → できない 営業時間で絞り込む → できない 電話番号の一覧を作る → できない これをやるには、貼り付けられたHTMLを解読する専用プログラムをファイルごとに書くことになります。地図データの価値の半分は位置情報、もう半分は属性情報です。KMLの流通慣習は、後者を事実上封印した状態でデータを世界に広めてきました。 When you build a contact list, names, addresses and phone numbers go in separate columns. Most KML files in c
2026年6月8日、独立行政法人国立病院機構は、北海道医療センターと北海道がんセンターが廃棄処分を委託していたハードディスク(HDD)の一部が適切に破砕されないままインターネットオークションに流出し、患者・職員の個人情報が外部に漏えいした可能性があると公表しました。同日、機構は廃棄物処理業者を刑事告発したことも明らかにしています。ここでは関連する情報をまとめます。 発覚まで1年、廃棄HDDがネットオークションに流出 北海道医療センターは2024年3月、電子カルテの更新に伴い、旧端末に内蔵されていたHDD約750台の破砕・廃棄処分を石狩市の廃棄物処理業者「リプロワーク」に委託した(出典: 7, 10)。北海道がんセンターも2024年11月、同じ業者にHDD約570台の破砕・廃棄処分を委託した(出典: 7, 10)*1。 2025年6月、ネットオークションでHDDを含む情報記録装置を落札した人
ソフトウェアの工数見積もりは40年以上にわたって研究されてきた古いテーマで、入門書も実践書も数多い。だが現場で広く流布する「常識」の多くは、一次資料まで遡ると実証根拠が確認できない。確率分布が書ける前提で精度を磨いてきた見積もり研究は、確率分布が原理的に書けない領域から来る大幅超過には対応していない。見積もりが大幅に外れる事例の多くは、見積もり研究が前提としてきた範囲の外側で起きている。
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
以下、なぜこの結論になるのかを順に書きます。 そもそもVPC内は盗聴できるのか 最初に確認したかったのは、「物理的に同じLANにぶら下がっていて、他人のパケットが流れてくる」という昔のオフィスLANのイメージが、VPCにも当てはまるのか、でした。当てはまりません。 AWSのVPCは物理的な共有LANではなく、SDNの上に作られた仮想ネットワークです。この「オンプレのL2スイッチング（同じセグメントにフレームが流れ、隣の通信も物理的には見え得る）」と「VPCのSDN（パケットが宛先ごとに個別に転送される）」の違いが、今回の議論の出発点です。SDNとしての全体像はIvan Pepelnjak氏の "AWS Networking 101"（ipspace.net, 2020）が分かりやすく、盗聴の可否に直結する挙動は、AWSのLogical Separation on AWS（ホワイトペーパー）
普段の業務でもAIを使って開発するようになり、ここ3ヶ月ほどは自分ではコードを書かずにアプリケーションを作れるようになってきています。しかし、ブラウンフィールド開発という事もあり細かく指示をしないとAIが思った通りに動かないことも多く、そんなに開発速度が上がっている実感はありませんでした。では、スクラッチからの開発であればどうだろうかと、週末の2日間でAI駆動開発を使って家計簿SaaSを作ってみて、これからの開発のあり方を考えてみました。 AI駆動開発で家計簿SaaSを作ってみた 作ってみたのは、以下のような画面を持つ家計簿SaaSです。ソースコードはGitHubに公開しています。 技術スタック 使用した技術スタックは以下の通りです。 コーディングエージェント: Claude Code フロントエンド: React + TypeScript フロントエンドテスト: Vitest + Rea
A good design doc can save you years of development time. Writing a design doc forces you to think through important decisions before you waste time on the wrong implementation or paint yourself into a corner. It’s also the best way to coordinate design decisions among teammates and partner teams. I’ve written design docs as a developer at Google, Microsoft, and within my own companies. The specif
Zed は zed-industries 製の Rust ネイティブな OSS エディタ。Electron なしの速さに、マルチバッファ・AI・Git・協業・リモート開発を標準搭載。導入から主要機能・設定・ショートカットまでこれ1本でそろう Zed が気になってる人向けに書いた この記事は乗り換え手順じゃなく、Zed の機能をこれ1本で見渡すリファレンス。各機能が何をしてくれるか、よく使うショートカットと便利な使い方まで、ひと通り書いてくよ X で毎日 AI 情報を配信してるコムテです。Claude Code テクニックを配信しています Zed は zed-industries が作ってる Rust 製のコードエディタ。OSS で、エディタ・AI・Git・協業がひとつに集結（今どきですなあ） こんなのでいいんだよエディタ Vim → Sublime Text → Atom → VSCode
SNSのインプレッション（表示回数）やいいねの数を買うことができるという「農場」ビジネス。関係者を取材すると、「テスト」と書かれただけの投稿が、わずか6分で100万インプレッションに到達した。いわゆる「バ…
Encraft #25 生成AI時代の検索設計 https://knowledgework.connpass.com/event/393625/ の登壇資料です。
僕は何度も事業の立ち上げに失敗してきました。 そのほとんどが、同じ原因で、「存在しない市場」に挑んでしまったからです。 誰も困っていない課題を、勝手に課題だと思い込んで作ったり、 困っている人はいたけれど、お金を払ってまで解決したいほどの課題ではなかったり、 本当に困っている人はいたけれど、その人数がごくわずかだったりです。 どれも、作ったものはちゃんと動いていて、問題はなさそうだったけど誰もお金を払ってくれませんでした。 何度も失敗して、ようやく一つの結論にたどり着きました。ソフトウェアエンジニアが事業を立ち上げるなら、新しいことをやってはいけない ということです。 新しいことをやらないというのが大事新しい事業をやるというと、誰もやっていない新しいことに挑戦するイメージがあるかもしれません。でも僕の経験では、それは一番もったいない戦い方です。 存在しない市場や、極端に小さい市場に参入して
こんにちは。LayerXで「Ai Workforce」というプロダクトのプロダクトマネージャーをしているinaoです。 Ai Workforceは、組織の中でAI Agentを活用するためのプラットフォームです。 getaiworkforce.com おかげさまで、我々の組織もお客様もユースケースも拡大を続けていて、AI Agentとその周辺機能を日々企画・開発しています。そのなかで、最近とくに議論が長引くテーマがあります。 権限管理です。 社内Slackで権限の話を始めると、毎回スレッドが伸びます。私もさまざまな方と意見交換するたびに新しい視点が得られ、とても面白い領域だと感じています。（そういう意味で、社内的にいまアツい、です） 視点が増え、論点が分岐し、さらにスレッドが伸びる。なぜこんなに難しいのか。そして、なぜ「いま」これを考える意味があるのか。この記事では、権限管理を 過去（これ
宮城県栗原市の山あいののどかなまちに、高さ約6ｍの円筒形の建物が姿を現した。2025年11月、日本初となる「2階建て3Dプリンター住宅」が誕生したのだ。1階建ての事例はSUUMOジャーナルでも何度か紹介してきたが、2階建ては初。どのようにしてできあがったのか、今どうなっているのか、話を聞いた。 宮城県栗原市に日本初の2階建て3Dプリンター住宅が誕生 宮城県栗原市築館町、人口1万1972人（栗原市公式HP・2026年3月末現在）の静かなまちに竣工した、ひときわ異彩を放つ白い建物。外観は石造りの古代建築のようでもあり、同時に未来の建築物のような不思議な存在感を放つ。 主導したのは、施工・オペレーションを担った五十嵐理香（いがらし・りか）さん、設計・施工・監理を率いた那須貴寛（なす・たかひろ）さん、そして地域と未来のために踏み切った施主・大場一豊（おおば・かずとよ）さんの3人。その挑戦に、20社
コードに直接書かれた 3 や 0 のような数値リテラル、いわゆるマジックナンバーを名前付き定数に置き換える。if (retryCount > 3) を if (retryCount > MAX_RETRY_COUNT) に直す。リファクタリングの定番として、ほとんど反射的にに行われている。 マジックナンバーを定数にする一番の理由としてよく挙がるのは、値の変更が一箇所で済むことである。同じ 3 がコードのあちこちに散らばっていると、上限を5に変えるとき変更漏れが起きうる。これは重複コードのコストとして実証されている。コードクローンの研究は、修正を全ての複製に反映し忘れると同じバグが再発すること、if条件を含む重複ほどバグ伝播のリスクが高いことを報告している（An empirical study on bug propagation through code cloning）。定数にまとめてお
はじめに アプリケーション開発において、権限管理が一番やっかいだと感じている。「じわじわ認知コストを高めて負債化」していく。 最初は if user.role === 'admin' 程度ではじまり、機能が増えるたびに条件分岐があちこちに散らばっていく。気づいたころには「この条件、本当に正しいんだっけ？」と誰も自信を持って答えられないコードになっている。 しかも権限管理のミスは他のバグと違って、発覚したときのダメージが大きい。表示してはいけない情報が見えた、操作できてはいけない処理が通った。そうなれば一気にプロダクトへの信頼を失う。「なんとなく動いている」では済まされない。 この記事は「なんとなく、場当たり的な対応」をしないための設計と実装をサンプルコードとともに解説する。 ※LT登壇ずみ！→動画はコメント欄へ。 ※追記: ReBACで「誰のリソースか」を管理するを加筆。 対象読者 権限管
https://www.infoq.com/jp/news/2020/04/balancing-coupling-ddd-europe/ https://speakerdeck.com/vladikk/balancing-coupling-in-distributed-systems モジュールやコンポーネント間の結合の度合いは、 強度(Strength) 距離(Distance) 変動性(Volatility) の3つの切り口による評価がある。これらは直交した評価軸ではない。 強度 https://www.linkedin.com/pulse/types-coupling-ahmed-adel/ 昔から出てくる分類 内容結合(Content Coupling): 別のモジュールの内部実装を参照する 共通結合(Common Coupling): グローバル変数を共有する 外部結合(Exte
ソフトウェアの工数見積もりは40年以上にわたって研究されてきた古いテーマで、入門書も実践書も数多い。だが現場で広く流布する「常識」の多くは、一次資料まで遡ると実証根拠が確認できない。確率分布が書ける前提で精度を磨いてきた見積もり研究は、確率分布が原理的に書けない領域から来る大幅超過には対応していない。見積もりが大幅に外れる事例の多くは、見積もり研究が前提としてきた範囲の外側で起きている。 ソフトウェア見積もりの手法はどこに分布しているか 見積もり手法は5系統に分かれる。それぞれの内部にも世代差や流派がある。 エキスパート判断系: 経験者の直感と類推で値を出す手法群。現場で最も多く使われており、Jørgensenの系統的レビューでは形式モデルと精度差が系統的に出ない比較対象として位置づけられる 直感見積もり（gut feel）: 単独の経験者が一人で値を出す。最古かつ最普及だが個人バイアスの
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