少し前に生成AIでSaaSが終わる、という話をよく目にした。というか今でもよく聞く。「SaaS is Dead」というフレーズで語られたりもするし、AI市場全体の今後を予測する文脈で出てくることもある。 ただ、自分の周りで実際に起きていることを並べて眺めてみると、それほど単純な絵にはならない。市場のどこが本当に変わって、どこは変わらないのか、昨日そんな話をしたので書く。 消費者向けのSaaSは当面なくならない 僕は「これからは誰もが自分でツールを作る時代だ」とは思っていない。そもそも「自分で何かを作る」ことに興味のある人は、世の中において多数派ではないのだ。 例えば僕が開発に関与している『Speech Link』という失語症リハビリ支援アプリがある。ユーザーは失語症の当事者やその家族・支援者で、決して大きな市場ではない。この領域で「生成AIを使って自分でリハビリツールを作る人」が出てくるか
現代の計算機科学と物理学の交差点において、莫大な資金と最高峰の頭脳が注ぎ込まれている領域が量子コンピューティングだ。従来のシリコンベースの古典コンピュータでは宇宙の年齢ほどの時間を要する複雑な計算を、量子力学の奇妙な性質を利用して瞬時に解き明かすというビジョンは、世界中の政府や巨大テクノロジー企業を突き動かしてきた。インターネットの根幹を支える2048ビットRSA暗号の解読、未知の超伝導材料の発見、新薬開発の劇的な加速など、想定される応用範囲は計り知れない広がりを持っている。 この技術的熱狂に対し、理論物理学の最深部から一つの鋭い楔が打ち込まれた。オックスフォード大学名誉教授であり王立協会フェローでもあるTim Palmer氏が、米国科学アカデミー紀要（PNAS）に発表した最新の論文である。気候変動モデルやカオス理論の研究で世界的な評価を確立している同氏は、「Rational Quantu
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
あ〜ミスった！！！ あそこでちょっと話しすぎたな…… ライターの岡田悠と申します。飲み会後の反省中です。 飲み会が好きなのですが、終わった後に悔いることが少なくありません。 ・あの受け答え、もっと上手くできたなあ…… ・なんか自慢話っぽくなってしまったかも…… ・隣の人、つまんなそうな顔してたな…… 酔いから醒めると出てくる、そんな反省点の数々。そのたびに思うのです。 そう、セーブポイント。 飲み会にセーブポイントがあれば、好きな地点からやり直せる。そうすれば、完璧な振る舞いができるはず！ というわけで、 ちょうどオモコロライターとの飲み会があったので、こっそりセーブポイントを持ち込み、その場で趣旨を説明しました。 その場にいた参加者たち： 酒が好き。酒樽のように飲む 酒が好き。ラクダのように飲む 酒が好き。乾いた大地のように飲む —— というわけで、こちらがセーブポイントです 光った！
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 「なんでここでこの型を使ってるの？」 同僚にそう聞かれたとき、自分の口から出たのは「一旦調べさせてください」だった。実装を担当しているのは自分なのに、その場でパッと説明できない。動いている。テストも通っている。でも、なぜそう書いたのかと聞かれると言葉に詰まる。AIコーディングツールが普及してから、AIによる実装が増えてきた弊害が少しずつ表れ始めている。 AIコーディングツールを使い始めてから、生産性は明らかに上がっていた。新しいライブラリの導入も、エラーの解消も、以前なら半日かかっていた作業が数十分で終わる。そしてそれは事実で
LLMが得意なのは文章の生成よりも読解 LLMという読み手には編集がいらない 人間が読み手であることをやめるまでは 商売は厳しく LLMのおかげで滑らかな自然言語をコンピューターで気軽に使えるようになった。ウェブを中心に、生成AIで出力された（とおぼしき）文章を見かける機会も増えた。これからもっと増えるだろう。特にコンピューター技術の解説という分野では、生成AIの出力がそのままコンテンツとして公開されていることも多い。ウェブだけではなく、書籍のようなオールドメディアでも、すでに生成AIが下書きや校正に使われている。もしかしたら、さらにアグレッシブな使い方がまかり通っているかもしれない。 生成AIがあれば、もう技術書などいらないような気もする。誰かが生成AIで解説コンテンツを作る必要すらないだろう。知らない技術が出てきたら、その場でAIチャットに解説してもらえばいい。誰がAI時代にコンピュー
May 12, 2026 The Wonders of AI: We Are Retiring Our Bug Bounty ProgramFor almost a year now, Turso has had a program that pays $1,000 for any bug that can be demonstrated to lead to data corruption. Today, we are retiring this program. For almost a year now, Turso has had a program that pays $1,000 for any bug that can be demonstrated to lead to data corruption. Today, with immense sadness, we are
はじめに AI時代にSIerに求められるものは、新しい名前のサービスでも、きれいに包装された月額商品でもなく、結局はSI力です。ここでいうSI力とは、単にシステムを開発する力ではありません。顧客の業務、既存システム、現場運用、組織事情、法務、セキュリティ、データ、障害対応までを一つの動く仕組みに統合する力です。 一見すると、この結論は時代に逆行しているように見えます。多くのSIerは、従来型SIからの脱却、DXオファリング、リカーリングビジネス、サブスク型サービスへの転換を語っています。しかし、その語りの中には、SIという言葉の意味を意図的または無意識に広げすぎた結果として生じた混乱があります。 本稿の立場をあらかじめ示しておきます。AI時代にSIerが目指すべき形は、構造的には旧来の保守ビジネスとほぼ同じです。違うのは、原価を支える労働力が安い協力会社からAIへ置き換わる点だけです。そし
グロービスでは AI コーディングのメインツールを Claude Code (CLI 版) に統一する方向で運用しています。利用ログを取り始めて改善の打ち手を入れたところ、すぐに次のような成果が出ました。 毎月の開発時間を およそ 100時間 節約 開発セッションのリードタイムが 約 10% 短縮 本記事では、この成果につながった理由と、改善のきっかけとなったボトルネックをご紹介します。 こんなことありませんか？ 別の作業から戻ってきたら、AI が 進めてよいですか？ のまま何分も止まっていた 明らかに問題のない内容を確認されて、お願い とだけ返すターンがやけに多い 寝る前に あとは任せる と言ったのに、朝起きたら 次に進めますか？ で停止していた コミットしますか？ → コミットして → push しますか？ → push して と、確認と承認のやり取りが延々と続く 同じ流れを何度も繰り
Appleが今年中に「折りたたみiPhone」を投入するとの見方が強まっています。海外では折りたたみスマホのユーザー数は増えており、特に中国ではApple以外の大手メーカーから多数の製品が販売されています。それに対して日本では折りたたみスマホの普及度はまだ低いのが実情です。なぜ日本だけ温度感が違うのか。海外、特に中国の折りたたみスマホ市場の状況と、Apple参入がもたらすインパクトを追いました。 中国では「当たり前の製品」 つい先日、4月14日にOPPOが折りたたみスマホ「Find N6」の日本での販売開始を発表しました。本体価格は31万8,000円とかなり高価な製品です。日本ではサムスン電子やグーグルが数年前から折りたたみスマホを投入していますが、ほとんどの製品は20万円以上。最近ではnubiaの「nubia Fold」が10万円台後半で販売され、製品種類も増え、買いやすい価格のモデルも
OpenAIやAnthropicが、いよいよ現場に降りてきた。 OpenAIが開発会社を立ち上げた。企業の中に入り込むエンジニア（Forward Deployed Engineer）を送り、AIを業務の中核に組み込む会社だ。AIコンサル・エンジニアリング会社も買収する予定で、約150人のエンジニアやコンサルが最初から参加するらしい。 https://openai.com/index/openai-launches-the-deployment-company/ Anthropicも同じ方向に動いている。Blackstone、Hellman & Friedman、Goldman Sachsと組んで、Claudeを企業の中核業務に入れるためのAIサービス会社を作る。Anthropic側のApplied AIエンジニアも、その会社のエンジニアチームと一緒に動く。 要するに、モデルを作る会社が、A
時事ドットコム（時事通信ニュース） @jijicom 高市首相「日本として恥ずかしい」 消費税率変更のレジ改修で jiji.com/jc/article?k=2… 参院決算委員会で 「感染症や大災害が起きたとき、税率すら柔軟に変えられないのは情けない」と指摘。「柔軟に変更できるシステム開発を急いでほしい」と注文を付けました。 2026-05-11 20:16:20 吉村洋文（大阪府知事） @hiroyoshimura 高市総理「日本として恥ずかしい」 消費税率変更レジ改修めぐり →ほんとそう。0%は1年かかる。1%なら3ヶ月か半年。それなら1%にしよう！違う。半年や1年かかるシステムを大問題視しないと。危機事象は突然やってくる。即座に上げ下げできる仕組みを作らないと。良い機会だ。 news.yahoo.co.jp/articles/cf2fa… 2026-05-11 19:29:54 高市
アメリカ商務省傘下の科学研究機関であるアメリカ国立標準技術研究所(NIST)が、商用AIシステムの可用性及び安全性を評価する人工知能標準化・イノベーションセンター(CAISI)によるDeepSeek V4 Proの評価レポートを公開しました。CAISIによるとDeepSeek V4 Proは「最新AIに比べて約8カ月遅れている」とのことです。 CAISI Evaluation of DeepSeek V4 Pro | NIST https://www.nist.gov/news-events/news/2026/05/caisi-evaluation-deepseek-v4-pro 中国のAI企業であるDeepSeekは、2026年4月末に最新AIモデルの「DeepSeek-V4」を発表しました。DeepSeek-V4にはDeepSeek-V4-ProとDeepSeek-V4-Flashと
Node.js互換のJavaScriptランタイムであるBunの作者Jarred Sumner氏は、これまでZig言語で開発してきたBunの開発言語を、Rust言語へ移行する作業を進めていることを明らかにしています。 移行にはClaudeを使ってZigからRustへの変換を実行。一週間程度でほぼすべての移行作業が終わろうとしているようです。 日本時間5月11日午前9時のX（旧Twitter）への投稿では、おそらく次がZig言語での最後のバージョンになるだろうとしています。 Bun v1.3.14 releases tomorrow. If we do merge the Rust rewrite, this would be the last version in Zig — Jarred Sumner (@jarredsumner) May 11, 2026 これに続く投稿で、すでにWi
ワインバーなんて一番酒飲まない奴が来ちゃいけない店のはずなのになぜか来る なんかおしゃれな店みたいな認識なの？意味がわからない ソフトドリンクしか飲まない奴らが来るのでお酒飲まない人だけのグループお断り ↓ 申し訳程度の一杯頼んで残りソフトドリンクで乗り切ろうとする奴が出てくるので諦めてソフトドリンクを無くす ↓ ワイン1杯で何時間も乗り切ろうとする奴が現れる ↓ 客の良心に期待するのを諦めてルールと注意書きでがんじがらめにせざるを得なくなる こんな経緯を辿る羽目になる店が多いが害虫は注意書きを読まない 優しく言っても通じないからガツンと言って追い出すしかないんだけど口コミで嫌がらせをしてくる あの害虫共はほんと何なんだよ
はじめに なぜ、CS(コンピュータサイエンス)学部出身の人がIT業界に就職すると驚くのか。これは単に、大学で学んだ理論と現場の実務が違うからではありません。より本質的には、CS学部で想定されている技術者像と、IT業界で実際に動いている組織構造が大きく食い違っているからです。 CS学部で学ぶソフトウェアの世界では、基本的に理解力のある人間が設計し、実装し、検証することが暗黙の前提になっています。アルゴリズム、データ構造、オペレーティングシステム、ネットワーク、暗号、形式手法、型理論、セキュリティなどは、いずれも理解できる人間を前提に組み立てられています。 しかしIT業界に入ると、いきなり違う現実にぶつかります。そこでは、技術を十分に理解していない人間が普通に開発工程に入り、品質保証部門にもコードや設計を深く読める人間が十分にはおらず、それでも製品やシステムを出荷し、会社として高い責任を負うこ
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