はじめに 受託開発やSESの現場にいると、とにかく「図」を作る場面が多いんですよね。 業務フロー図、システム構成図、ER図、シーケンス図、画面遷移図、体制図、CI/CDパイプライン……。設計書のページをめくるたびに図、図、図。しかもこれ、お客様に出す資料だったりするので、雑には作れません。 「じゃあAIに描かせればいいじゃん」と思うじゃないですか。僕もそう思ってました。 でも実際に ChatGPT や Claude に「この仕様から業務フロー図を描いて」と投げると、出てくるのは—— ✅ それっぽい ❌ でも、使えない という微妙なシロモノ。色はバラバラ、凡例はない、矢印の向きはおかしい、スコープも書いてない。結局レビューで毎回同じ指摘をして、自分で描き直す羽目になる。これ、AI駆動開発で一番「任せられそうで任せられない」領域が“図”だったんです。 そこで、「図のお作法」をまるごとスキルに閉

本書は、シニアマネージャーとして成功するために必要な能力、ツール、技術について体系的に解説します。まず、シニアポジションの定義を明確にし、各ポジションが果たす役割を理解します。次に、時間とエネルギーを効率的に使い、同僚や部下、上司との共生関係を築き、有効なコミュニケーションアーキテクチャを構築するといった、さまざまなツールボックスを充実させるアイデアを紹介します。そして、組織全体の戦略の磨き方、その戦略を実現するエンジニアリング戦略や予算の効果的な使い方、好況時と不況時のリーダーシップのあり方についても考察します。 最高のリーダーとなり、自身の最終的なキャリアの目的地にたどり着くための実践可能なフィールドガイドです。

1. はじめに 実務では、画面設計書が Excel や PowerPoint、Word で管理されていることが多いです。 それ自体は珍しくありませんし、提出物としては都合が良い場面もあります。 ただ、開発の現場で実際に使う設計資料として見ると、つらいことが多いです。 どこが変わったのか差分が追いづらい レビューで変更点に集中しづらい 実装と設計書の同期が崩れやすい コピー運用で古い記述が残る 画面ごとに表現がばらつきやすい その結果、画面設計書が「あるけど信用されない文書」になってしまうことがあります。 自分は最近、画面設計書をもっとドキュメントベース、できれば Markdown ベースで書く文化を浸透させたいと考えています。 今回はその理由を整理してみます。 2. なぜ今の画面設計書運用がつらいのか 画面設計書は、多くの現場で Excel / Word / PowerPoint などの

こんにちは。クラシル株式会社 小川です。 ここ数週間、売上分析から施策立案、MAツールへの配信設定、効果検証まで、グロース業務をClaude Codeで自動化する取り組みをしています。 マルチエージェントを活用することで、もともと複数人で分担していた作業が、1人＋AIチームで回りつつあります。 まだ発展途上ですが、設計の考え方と気づきを整理してみます。 まずは全容です。 それぞれポイントを後述していきます。 まずやったこと：業務データの集約AIチームの設計より先に、前提の話です。AIが意思決定に必要な情報にアクセスできる状態を作ることがとても重要です。 業務で使うデータって散らばっていて、売上の実績はDWH、コストや予算の計画はスプレッドシート、施策の実施状況はSlack、運用方針はNotion。人間はこれらを頭の中でつなげて判断していますが、AIにそれはできません。 なのでまず、これらを

はじめに 生成AIを使ったスライド作成ツールの紹介記事は増えていますが、その多くはPDFやHTML出力が中心です。しかし実際の仕事では、上司や共著者が追加編集する、提出物としてパワポ形式(PPTX)が指定される、といった理由からPPTXでの出力が必要な場面が少なくありません。 本記事では、2026年3月時点で利用可能な方法をGUI完結型・Markdown型・コード生成型の3カテゴリに分けて、PPTX出力の観点から整理します。 PPTX出力の「編集可能性」に注意 まず前提として、PPTX出力に対応していても、中身が編集可能とは限らないという点を押さえておく必要があります。 たとえばNotebookLMは2026年2月にPPTXダウンロードに対応しましたが、各スライドが画像として埋め込まれた「一枚絵」です。スライド内の画像生成にNano Banana Proという画像生成AIが使われており、テ

はじめに 皆さんはもう AI コーディングツールを使っているでしょうか。Claude Code や GitHub Copilot、Cursor など、さまざまなツールが登場して、「AI がコードを書いてくれる時代」がやってきました。 私も例に漏れず、その恩恵に預かろうと意気揚々と AI コーディングを始めました。これまでの生活はプログラミングと家事の二本柱。 AI がコードを書いてくれるなら、プログラミングの時間が圧縮されて、自分の時間が増えるはず。溜まった洗い物や洗濯物を片付ける余裕が生まれるはず。そんな期待を胸に。 ところが現実は違いました。 AI がコードを書いている間、私は画面の前に張り付いていたのです。AI の出力をチェックし、軌道修正し、承認し、またチェックする。気づけば一日中 AI の相手をしていて、洗い物は溜まる一方。プログラミングに費やしていた時間が「AI のお世話」に置

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転職・求人情報サイトのtype エンジニアtype ITニュース 年収2500万でも貧困層？ 米マイクロソフトに18年勤務した日本人エンジニアが「日本は健全」と語るワケ NEW! 2026.02.19 ITニュース マイクロソフトお金グローバルAI 「GAFAやMicrosoftに入れば、一生安泰の勝ち組になれる」――。 ビッグテックによる大規模レイオフに驚かなくなってきた昨今、そんな甘い考えでいる人は少ないだろう。しかし、一方でこうも思うはずだ。 「とはいえ、GAFAMに入社できるほどのエンジニアなら相当に優秀。レイオフされたところで、引く手あまたで職に困ることはない」と。 しかし、現実は違うようだ。 2006年に米国マイクロソフト（以下、MS）に入社し、プリンシパル・ソフトウェア・エンジニアという職位にまでのぼり詰めた太田一郎さん。だが、18年の献身が幕を閉じるのに要した時間は、わずか

結論 「テストして」って言っただけなのに、AIが自分でバグ見つけて、自分で直して、「違反は切腹」ってルールを自分で追加してきた。 人間、何もしてない。 何を作ったか Claude Code × tmux でホワイトカラー向けマルチタスクツールを作った。 名前は multi-agent-shogun。 戦国時代の軍制をモチーフに、将軍1名・家老1名・足軽8名の階層構造でAIエージェントを統制する。 上様（人間） ↓ 「やれ」 将軍（Claude Code） ↓ 「家老、タスクを分解せよ」 家老（Claude Code） ↓ 「足軽ども、並列で実行せよ」 ┌──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┐ │1 │2 │3 │4 │5 │6 │7 │8 │ ← 8人同時に動く └──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┘ 足軽（Claude Code × 8） とにかくshogunにぶち

AIコードエディタを手掛ける米Cursorの共同創業者でCEOのマイケル・トゥルエル（25）は、いわゆる「バイブコーディング」への過度な依存に警鐘を鳴らした。米Fortuneが12月25日（現地時間）付の記事で報じた。 同氏は、「バイブコーディングとは、AIを使ったコーディング手法を指し、目を閉じてコードを全く見ずに、AIにただプロダクトを作るように指示するだけです」と語り、こうしたAIに全てを任せてコードの中身を確認しない開発手法は、コードの論理構造がブラックボックス化する「不安定な基盤」を積み重ねることになり、規模が大きくなるにつれて「やがて崩れ始める」と述べた。 トゥルエル氏は、Fortune主催の「Fortune Brainstorm AI」カンファレンスで、生成AIの登場によってプログラミングの在り方が大きく変化していると説明した。AIにエンドツーエンドの作業を依頼できる場面は増

こんにちは。IT企業で人材育成・組織開発をやりつつAI活用推進もやっているうえむらです。本記事では、Gemini3以降に書かれた記事のうち、特に参考になった記事（Xでの紹介時にインプレッション数1万以上、100いいね以上）を厳選してご紹介します。 はじめに: Gemini3の衝撃2025年11月に登場したGemini3.0はビジネスシーンに大きな影響をもたらしました。 テキストやスライドに加えて画像、音声、動画をシームレスに扱うマルチモーダル機能の強化、複雑な文脈を理解した上で多角的に思考する推論能力の向上、素早い応答と深い思考をシーンに沿って直感的に使い分ける処理速度の最適化。 Google Workspaceの各アプリにGeminiが自然な形で共存していることも見逃せません。結果として、日々の仕事の多くをGeminiと共に過ごす場面が増えています。 まずはGemini3.0によって新た

エンジニアの又川です。 皆さんは LLM (大規模言語モデル) の 「特殊トークン」 をご存知でしょうか？ ChatGPT や Claude などを使っていると意識することは少ないかもしれませんが、実はモデルの内部では 「ここからユーザの発話だよ」「ここで思考を始めるよ」 といった制御情報を伝えるための特別なトークンが使われています。 この記事では、 GPT-1 や BERT、GPT-2 といった黎明期の Transformer モデルから始まり、 T5 のようなテキスト補完から脱却した Transformer モデル、 GPT-3 のような初期の LLM、 InstructGPT のような指示追従型 LLM、 GPT-3.5 Turbo のようなチャット機能付き LLM、 GPT-4 のようなマルチモーダル LLM、そして GPT-5.2 のような思考機能付き LLM (Reasonin

ポルノ動画サイトのPornHubが2025年のユーザーの動画視聴習慣をまとめた統計データを公開しました。 2025 Year in Review - Pornhub Insights https://www.pornhub.com/insights/2025-year-in-review PornHubのトラフィックトップ20カ国は以下の通り。日本は前年比で2ランク降下の11位でした。なお、トップ20カ国がPornHubのトラフィックの77.5％を占めるそうです。 平均エンゲージメント時間は9分33秒で前年比で7秒減少。なお、平均エンゲージメント時間は18～24歳の最も若い年齢層が平均よりも26秒短く、65歳以上は平均よりも2分も長いそうです。また、男女で比較すると女性の方が平均エンゲージメント時間が15秒長い模様。トップ20カ国の平均エンゲージメント時間を比較すると、日本が最も長い11分

fukabori.fm パーソナリティ 岩瀬 義昌 NTTドコモビジネスにてアジャイル開発、人事などの業務に従事後、現在はGenerative AI Project の Leaderを務める。『エンジニアのためのドキュメントライティング』『エレガントパズル エンジニアのマネジメントという難問にあなたはどう立ち向かうのか』などを翻訳。エンジニアに人気のポッドキャスト「fukabori.fm」も運営。 AI技術の急速な進展により、プロダクト開発は大きな転換期を迎えています。大きな変化の波にさらされ、チームやプロダクト開発のこれからをどう考えていけばよいのか、何を学んでいけばいいのか、見通しの立てにくい状況が続いています。 AIが進化していくなか、私たちは何を学び、どこを目指して進化していくべきなのでしょうか。 本記事では、ポッドキャスト「fukabori.fm」のパーソナリティ・岩瀬義昌（iw

「オンラインに引っ越します」。 2020年7月、新型コロナウイルスが猛威を振るうなか、ヤフー株式会社（当時）が発表した新方針です。 北は北海道から南は沖縄まで、社員は全国どこからでも働けるようになりました。 あれから数年。LINEとの合併を経て、社名も経営陣の顔ぶれも変わりましたが、リモートワーク中心の働き方は続いていました。 私たち夫婦もすっかりその生活に慣れ、リモートワークのしやすさにこだわった家を郊外に建てることにしたのですが……。 新卒入社から10年以上ヤフー（LINEヤフー）で働いた私たち夫婦が、どうして会社を辞めることにしたのか。 そして、これからの働き方と暮らし方について、どう考えているのか。 この記事が、同じように悩んでいる誰かのヒントになればうれしいです。 Yahoo! JAPANのFacebook投稿（2020年7月16日）より。同一の内容で新聞広告も出稿された。「この

わたしは、ビジネスノウハウ本が嫌いだ。大嫌いだ。 個人で効率化できる部分なんてかぎられているのに、「お前が努力すれば成果を出せる」的なのが気に食わない。 それなら先に、ムダな会議を減らせって話だ。 ……というひねくれ者のわたしだが、とある本に出会って、自分でもちょっと戸惑うくらい感銘を受けてしまった。 どうやらわたしは今まで、”2流”のビジネス書しか知らなかったらしい。 Windows95の基礎をつくった天才プログラマーが語る、3つの仕事術 わたしが手に取ったのは、『なぜ、あなたの仕事は終わらないのか』という本だ。 ふだんこういった本はあまり読まないけど、kindle Unlimitedで読めるし、評価が高かったから、気まぐれでダウンロードしてみた。 著者は中島聡氏。 1960年北海道生まれ。早稲田大学高等学院、早稲田大学大学院理工学研究科修了。 高校時代からパソコン系雑誌『週刊アスキー』