「台湾旅行で悠遊カードって本当に必要なの？」 「現地の言葉が話せないけれど、どこで買えるのか不安……」 台湾旅行を計画する際、移動手段や決済ツールとして必ず耳にするのが「悠遊カード（EasyCard）」です。 初めて台湾へ訪れる方はもちろん、何度も渡航している方にとっても、このカードが一つあるだけで旅の快適度は劇的に変わります。 実際、私も初めて台湾を訪れた際、小銭の扱いに手間取り、バスの運賃の支払いで焦った経験がありました。しかし、悠遊カードを手に入れてからは、駅の窓口で慌てることもなく、スムーズにMRTやバスを乗り継げるようになりました。 現地ではこれがないと始まらないと言っても過言ではないほど、必須のアイテムです。 そこでこの記事では、初めての方でも悠遊カードを迷わず使いこなせるよう、以下の内容について解説します。 ・どこで買える？悠遊カードの購入場所と買い方・失敗しないチャージ方法
2026年7月16日夕方、Amazon Web Services(AWS)のコンテンツ配信サービス「Amazon CloudFront」で障害が発生しました。PayPayなど、自社基盤への影響を確認・公表した事業者が国内外に見られたほか、ニコニコなど同じ時間帯に不具合が生じたサービスもありました。AWSは障害の原因について、CloudFront内部でVPC Originsへの接続を処理するサーバー群(fleet)が内部的な制約に達したことによるものと説明しています。ここでは関連する情報をまとめます。 CloudFrontの「VPC Origins」接続で5xxエラーが増加 AWS公式のサービスヘルスダッシュボードによれば、CloudFrontの「VPC Origins」接続(CloudFrontがオリジン〈配信元〉としてVPC内のリソースを直接指定する接続方式)を利用する顧客向けに5xxエ
米Anthropicは7月16日（日本時間）、AIサービス「Claude」の5時間および1週間の利用制限をリセットしたと発表した。一方、米OpenAIもデスクトップPC向けAIサービス「ChatGPT Work」およびAIコーディングツール「Codex」の週次利用制限をリセットすると発表し、“リセット合戦”の様相を呈している。 Anthropicの発表直後に、米OpenAI幹部のティボ・ソティオ氏が自身のXアカウントで、ChatGPT WorkとCodexの利用制限をリセットすると報告した。両社は7月9日にも同様に、それぞれの自社サービスの利用制限をリセットしていた。2度目の“リセット合戦”となり、競合との争いが表面化している状況だ。
こんにちは、ユーザベースの野口です。2019年7月にユーザベースに入社して以来、一貫してエクストリームプログラミング（eXtreme Programming、以降XP）に取り組んでいます。 この記事を書くに当たって、改めてMartin Fowlerの『リファクタリング（第2版）』を読んだところ、「リファクタリングとは何か」「どのように行うのか」といったことは、ほとんど全て本書に書かれていることに気付きました。 一方で、開発の現場でリファクタリングをどのように位置付け、実践し、機能させるかという観点から考えると、本書を読んだだけでは見えにくい側面もあります。 この記事では、XPを全面的に実践するユーザベースという組織でリファクタリングがどのように機能しているのか、詳しくお伝えしていきます。 2026年7月現在、AIエージェントの普及によって、人間がコードを書くのではなく、AIに書いてもらうこ
はじめに 株式会社ソニックムーブでフロントエンドエンジニアとして働いているShoppingSharkです。 ソニックムーブに入社して業務でAIを使い始めて3ヶ月ほど経ちました。昨今はループエンジニアリングが話題ですが、個人ではまだそのレイヤーまで進めておらず、日々の業務はバイブコーディングで回しています。 この記事では、素の状態のClaude Codeから始めて、3ヶ月の間に取捨選択して残った3つのプラグインと標準機能の使い方を紹介します。 知名度の高いツールが中心なので、次のような方に向けて書いています。 Claudeを使い始めたばかりでほぼ素の状態 業務中に5時間レートリミットに到達してしまい制限が厳しい もっと効率化するツールを知りたい 紹介するもの ステータスライン(標準機能) : 作業状況を常時可視化する 朝7時のping(ルーチン) : 5時間制限のウィンドウを業務時間に揃える
こんにちは、菊池（akikuchi_rks）です。 私の所属するチームではClaude Codeを開発フローに取り入れており、私自身も設計書のレビューや定型調査の自動化など、さまざまな業務でスキル（Agent Skills）を作成してきました。 スキルを書き続けていて特に感じるのは、「とりあえず動くスキル」と「安定して業務に組み込めるスキル」は別物だということです。同じスキルなのに実行のたびに結果の形が変わる、自分は使えるのにチームメンバーが動かすと品質が落ちる、という悩みに心当たりのある方も多いのではないでしょうか。 私はこの差を分けるのは、AIにどう仕事を任せるかをしっかり設計できているかどうかだと思っています。Anthropicもスキルを作ることを「新しく入社したメンバー向けのオンボーディングガイドを用意すること」に例えています。新しいメンバーに仕事を任せるときと同じように、スキル設
はじめに 真面目にやってるつもりなのに評価されない。それ、頑張り方じゃなくて「優先度の付け方」がズレてるだけかもしれません。 会社で自称マスコットキャラをやってるのに、社内で一番空気が読めない、ぷらむんです🐯 最近ぷらむん、任された作業はちゃんとやってるつもりなんです。むしろ細かいところまで丁寧に仕上げてるくらいで。 なのになぜか、リーダーに「そこまでやらなくてよかったのに」って言われることが増えてきて…。 真面目にやってるのに、なんで微妙な顔されるんだろう。 「優先度」を意識するようになったら、リーダーの反応が変わったので、新人が陥りがちな頑張り方のズレについてシェアしていきます！ 🟠 真面目にやってるつもりなのに、なぜか評価されない気がする 🟠 頼まれた作業、つい完璧に仕上げたくなって時間をかけすぎてしまう 🟠 何から手をつければいいか迷って、結局全部同じくらいの熱量でやってし
コードが変わると、エージェントが読むルールや手順も古くなります。 AIに実装を任せるほどPRの数は増え、古いパスや消えたコマンドを信じたままの実装が、次のPRに混ざりやすくなります。地味ですが、何度か踏むと嫌になる。 それなら、ルールファイルやスキルファイルもAIに直させ続ければいいのではないか！！！という発想になりますよね。 そんな古い参照や矛盾を見つけて直したり、繰り返す失敗をルール化するAgentic Automationを数ヶ月回してみました。 そんな振り返り的な記事です。 前提 CLAUDE.mdやAGENTS.mdを、「インデックスと、モデルが推測できない差分」 を置く場所だと考えています。 書くのは、毎回守ってほしい原則、リポジトリ固有の制約、別のルールやスキルへの案内を書くのであり、リポジトリの網羅的な説明書ではありません、メンテも大変なので。 エージェントが自分で探索すれ
検索戦略は新たな局面を迎えている。AI搭載のアンサーエンジンが、人々によるブランド発見や情報評価のあり方を大きく変えつつあるからだ。ランキングは依然として重要だが、マーケターは今や、AIプラットフォームが引用・推奨する信頼できる情報源となるべく競い合っている。この変化は、エージェンシーやブランドが戦略においてコンテンツ・PR・マーケティング投資の配分をどう考えるかに影響を及ぼしている。 成功のカギは、従来型の検索とAI主導の発見を、同じ可視化戦略における補完的な要素として扱うことだ。ここではForbes Agency Councilのメンバーが、SEOとAEOのバランスの取り方、時間と予算を投じるべき領域、検索エンジンとAI生成の回答の両方でブランドの信頼性を築くための戦術について語る。 1. クリック獲得を超えた目標へと転換するSEOはランキングやトラフィックを勝ち取れるブランドに報いて
レディットがAI検索で出やすい理由 最近Redditのスレッドが日本語検索でも上位にあがってくるよね、という話は前にブログでも触れた。 今回は「グーグルやChatGPTにRedditはなぜここまで評価されるのか？」について思うことを書こうかなと。 www.nejimakiblog.com ・・・といっても今回はほぼ海外記事の受け売り。 うまくまとまっているのはこの記事。 www.ranktracker.com Redditのコンテンツは： ・直接体験 ・意見が分かれる ・文脈が豊富 ・常に更新される これはEEATにおける「経験」に直接対応します。 Redditのスレッドには厳選された意見ではなく、 数々の実際の回答が含まれていることが多く、 そういう点が評価されているらしい。 SEOというよりは、コミュニティー内での "ユーザー生成コンテンツ"、 つまり人間が生み出したものが評価されるよ
もちろん、スマートフォンや生成AIによって認知能力が低下することが完全に証明されているわけではない。しかし、認知的努力を減らすことが長期的な学習に影響を及ぼす可能性は、多くの研究者が懸念していることであり、それが人々の創造力や発想を閃かせる能力を弱めるようなことは避けたいものだ。 コーネル大学の心理学者ロバート・スターンバーグ氏は「生成AIが台頭するこの時代における最大の懸念は、それが人間の創造性や知性を損なうかもしれないということではなく、すでにそれが損なわれているということだ」と危機感をあらわにしている。 自ら調べ、考えることが何より大事 パソコン、インターネット、スマートフォン、そして生成AI。情報分野における大幅な進歩は、それが登場するたびに仕事や社会生活における利便性を向上してきた。しかし上にも記したように、スマートフォンの中毒性と生成AIの手軽さは、人々の考える力を奪いつつある
ゴールドマン・サックスは、AIによる世界的なインフレが今後進み、その影響を最も強く受けるのはアメリカになる可能性が高いと見ている。同社の試算では、AIの影響によって、2026年末までにアメリカのコアPCE物価指数の上昇率が0.5ポイント高くなっている。この0.5ポイントの押し上げ幅は、他の先進国で見込まれるコアインフレ率の平均的な押し上げ幅の約5倍だ。ゴールドマン・サックス（Goldman Sachs）の新たな調査では、AIによって世界的なインフレの波が起こり、その影響を最も大きく受けるのはアメリカになる可能性が高いとされている。 ゴールドマン・サックスは、メモリーチップや半導体などの主要部品が供給不足によって値上がりする中、AIブームが世界の消費者物価をどの程度押し上げる可能性があるのかを試算した。同社のエコノミスト、ミーガン・ピーターズ（Megan Peters）は、インフレの影響が最
実装した主な機能: 認証(cookie session+TOTP 2FA+アカウントロック) 案件/フリーランス検索(AND/OR・保存検索) 面談調整(Google Meet連携) チャット(機能カードを時系列インライン表示) 契約・取引条件明示書面PDF(prawn) Stripe Checkout決済(成果報酬+月額サブスク) 評価・通報・ブロック AI経歴書インポート/分析/自己分析(グラフつき) admin管理画面 Sentry・レート制限・PIIスクラビング 構成は Rails(APIモード)+Next.js(App Router)のリポジトリ分離です。 BEとFEを別リポジトリにしたのは並行開発と相性が良く、「BEのPRをマージ→FEのエージェントに仕様を渡して追随」というリレーが綺麗に回ります。 チケット管理は GitHubのカンバン(Projects) で、issueをT
AIに多くの仕事を任せるほど「いつか自分もAIに置き換えられるのではないか」という不安は強くなる。 ところが、生成AI「Claude」を提供するアンソロピック（Anthropic）が約9700人の利用者を調べたところ、むしろ逆の傾向が見られた。 Claudeに仕事を丸ごと任せることが多い人ほど、AIが自分の給与や雇用、仕事探しに与える影響を前向きに捉えていた。仕事のやりがいや裁量、人との関わりについても同じ傾向がみられた。 その一方で、回答者は平均すると、自分よりも同僚、とりわけ経験の浅い後輩が職を失うことを強く心配していた。 AI格差の正体は「プロンプト力」ではない。アンソロピックの最新レポートが示した“経験者優位” | Business Insider Japan 「1年後にAIは仕事の大半をこなせる」と3割超が予測AIだけでこなせる仕事の割合について、現在（Today）と12カ月後の
松尾研究所シニアデータサイエンティストの太田です。普段はLLMの事後学習や、社内向けのエージェント開発まわりに関わっています。 先日弊社の尾崎さんの記事でも紹介がありましたが、現在松尾研究所では各個人がパーソナルエージェントの開発と業務の効率化に取り組んでいます。今回は自分が構築しているパーソナルエージェントについて、「非同期性」に焦点を当てて紹介したいと思います。 エージェントにおける同期型のインタラクションがチャットUIやTUIを始めとした人とエージェントの一対一の会話（キャッチボール）であるとすると、非同期型のインタラクションは「ユーザーが指示するタイミングとエージェントが実行するタイミングが分離される」ものを指します。 今回紹介する仕組みは、実装上はいずれもCronという同じ仕組みを土台としています。違うのはエージェントの起動方法ではなく、起動したエージェントが「何を指示として扱う
いろいろなデータを DB に読み込むソースコードを業務で LLM に書かせている。もう少し具体的に言うと、「いろいろなデータソースから地理情報を集めてきてPostGISにぶち込み、Mapboxにアップロードする」みたいな CLI だ。 これは最初から LLM に書かせているのだが、データソースの種類が増えるに従いどんどんコードが爆発してきた。 コードを見ると、特に SQL がヤバい。コードのあらゆる場所で自由に DB を触り、SQL が散らばっている。あと、データソースごとに同じようなコードが重複している。 こういうとき LLM に単にリファクタリングしてと言うと同様のコードを関数でまとめようとすることが多いのだが、個人的に考え方として「関数でまとめる」は最悪のリファクタリングの仕方だと思っている。あと LLM は命名がへたっぴなので、最終的に非常に読みづらい(関数を深く掘らないと意図がわ
こんにちは！アルダグラムでQAエンジニアをしている千葉です。 私たちのQAチームでは、テスト分析からテスト設計までのQAプロセスをClaude Codeのskill（スキル）として整備し、チームで共同運用しています。 その中心が、これらのQAプロセスを丸ごと任せられるAIエージェント「qa-orchestrator」です。 仕組みと効果は、弊社QAメンバーが記事にしていますのでそちらもご参考ください。 今ではqa-orchestratorの存在を前提に、固定制インプロセスQAからプール制QAへの体制再設計も実現していて、skillは「あると便利なツール」を超えてQA体制を支えるインフラになっています。 使ってみると効果が大きく、テスト設計まわりにとどまらず周辺業務も含めて次々にskill化が進みました。 その結果skillの数が増え、複数人が日常的に改修するようになると、今度は skill
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