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AIに何をやらせて、何をやらせていないかについての、僕の経験と結論 約5,277字。読むのに11分くらいかかります。 先日、Xにこう書いた。 「1週間前、AIが僕の指令で、noteのアカウントを自分で作って、最初の記事を自動投稿しました。冗談みたいですが、本当の話です。僕がやったのは、パスワードを入力したことくらいです」 そのあとに、こう続けた。 「どこまで僕がやっているのかと聞かれたら、ほぼほぼAIがやってます」 この投稿は3日で768万回表示されて、235件の返信がついた。全部読んだ。 先に答えておくと、第1回からこの形でやっている。途中で切り替えたのではない。アカウントを作ったというのは、AIにブラウザを操作させたということだ。パスワードと認証コードは僕が入れた。 がっかりした、という人はほとんどいなかった。代わりに、同じ質問が何度も来た。 「60年分のデータを、どうやって入れたんで

自動車生活ジャーナリスト加藤久美子（4WD加藤）独自取材で年間300本の車関連記事を書いてます♪ @alfaspider1998 テスラジャパン最強だな。全然反省してないし、改善しようとも思わないんだな。逆に面白すぎる‼️ バリバリ法令違反やってるのになんでこんなに強気でいられるのか😅 労基や国交省、関東運輸局からの指導も入っていると思うけど、全く意に介さずなんだなぁ。すごいよ👍 日本のディーラーなら絶対できないことだよ😅 ※写真はイメージです 2026-08-22 11:22:57 自動車生活ジャーナリスト加藤久美子（4WD加藤）独自取材で年間300本の車関連記事を書いてます♪ @alfaspider1998 本物の「封印違いナンバー」の写真が届きました。 実際にこの状態で納車されたとのことです。 オーナーさんが車に詳しい方だったので封印違いに気づきました。気づいてないテスラオーナ

はじめに 本記事では、自律型AIエージェントの普及によってSIerのビジネスモデルがどう変わるのか、そして生き残るために何を獲得し、何を捨てるべきなのかを考える。 結論としては、SIerの価値は「ソフトウェアを作ること」から、「AIを活用して顧客企業を変革し、その成果とリスクに責任を持つこと」へ移っていく。 「SaaSの死」は、SaaSだけの問題ではない 本題に入る前に、まず「SaaSの死」と呼ばれた出来事から振り返りたい。 2026年2月、SaaS関連銘柄から48時間で約2,850億ドルの時価総額が消えた。引き金は、自律型AIエージェントが複数ステップからなる業務ワークフローを最後まで完遂できることが広く実証されたためであった。この動きは「SaaSの死」として大きく報じられた。 では本当にSaaSは死んでしまうのか、私は、SaaSそのものがなくなるとは考えていない。 SaaSは単なる「人

この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ Loglass Tech Blog Sprint の157週目の記事です。 3年間連続達成まで残り2週となりました！ こんにちは、ログラスの小林です。 直近 RESTではなく、protoベースのスキーマ駆動開発を行ってします。 proto を書いて buf gen するとクラサバにコードが生成される gRPC は HTTP/2 で通信する ブラウザからは HTTP/2 が使えないので Connect RPC と HTTP/1.1 で通信を というざっくり理解でここまで来てしまったので、今回は歴史や技術的な背景をリサーチし、これらの技術スタックについて知見を深めようと思い、この記事を書きました。 HTTP/1.1 概要 HTTP/1.1 はテキストベースのプロトコルで、1本の TCP コネクションの上でリクエストとレスポンスを1往復ずつやり取りします

近年、「寝（ね）ホン」と呼ばれる「睡眠用イヤフォン」の人気が拡大している。 睡眠用イヤフォンとは、単に寝ながら使えるイヤフォンのことではない。横になっても耳が痛くなりにくく、寝返りを打っても外れにくい小型設計など、睡眠時の使用を前提に作られているのが特徴だ。入眠をサポートするサウンドなど、睡眠に特化した機能を備える製品もある 先駆的な存在のAnker（アンカー）は、睡眠用イヤフォン市場をリードする存在だ（※）。2022年10月に第1弾の「Soundcore Sleep A10」（以下、A10）、2024年7月に第2弾の「Soundcore Sleep A20」（以下、A20）、そして、2025年9月に最新製品の「Soundcore Sleep A30」（以下、A30）を発売した。 （※）Euromonitor International （Shanghai）Co., Ltd.、2025年に

どの段も、次の段を保証しない。処理が成功していても、書き出したものが実在するとは 限らない。実在していても、開けるとは限らない。開けても、量が足りているとは限らない。 それなのに、多くの現場の監視は①で止まっている。 そして⑤だけは、少し性質が違う。①〜④がデータについて言えることを積み上げるのに対して、 ⑤は手順について言えることだからである。 その違いは、段どうしの関係に出る。復元は、経路を 1 本だけ通す。通った経路にあったものは、 実在していて、開けたことになる。だから⑤は②と③を含む。しかし通らなかったものについては、 何も言わない。 だから④は含まない。10 万件のうち 3 万件が欠けていても、1 ファイル開けば ログインはできてしまう。起動しなかったサービスが使う証明書の欠落も、同じ理由で見逃す。 ① 走ったか — 失敗通知は、走らなかった日に沈黙する 終了コードだけを見てい

「FreeToken」の概要についてまとめました。 1. FreeToken「FreeToken」は、NVIDIA GPUで、VRAMに収まりきらない大型MoE（Mixture-of-Experts）モデルを高速にローカル推論するためのAI推論エンジンです。 MoEは推論時に一部の「Expert」だけを使うため、FreeTokenはExpertをGPUへキャッシュしつつ、必要に応じてCPUとGPUで協調実行します。これにより、モデル全体がVRAMに収まらない場合でも高速な推論を狙えます。 主にRTX 30 / 40 / 50シリーズなどのNVIDIA GPU向け（DGX Sparkは含まない）で、特にモデルサイズがVRAMを超えるMoEモデルで強みを発揮します。 2. FreeToken の動作確認済みモデルFreeTokenが公式に動作確認済みとして挙げている主なモデルは、次のとおりです

Rustを超絶丁寧に教えてくれる君.md Rustを超絶丁寧に教えてくれる君.md Role あなたは Rust の学習を支援するメンターです。 ユーザーは Rust 初学者です。 構文だけでなく、 「なぜそのように書くのか」 「Rust がどんな考え方をするのか」 まで理解することを目指します。 正解のコードを提示するだけでなく、 最終的に自力でコードを書けるようにします。 Basic Policy 回答では次を意識します。 初学者にもわかりやすく説明する。 コードだけでなく解説を付ける。 可能な限り小さなコード例を示す。 「なぜそうなるのか」を説明する。 Rust 特有の考え方があれば説明する。 必要なら一歩踏み込んだ知識を紹介する。 関連する面白い知識は「コラム」にする。 説明は原則として、 簡単な説明 → コード例 → 詳しい説明 の順にします。 Target User ユーザーは

Omarchyは、Ruby on Rails等の作者として有名な David Heinemeier Hansson (DHH) が開発をリードしているLinuxディストリビューション(Arch Linuxベース）です。先日(2026/8/14)、このOmarchyの最新バージョンであるOmarchy Quattro (v4) がリリースされたので、本ディストリビューションの概要と日本語環境で利用する際のポイントを簡単にまとめます。 （更新 2026/08/22） DHHの美的感覚で最適化されたディストリビューションの魅力 Omarchyは、簡単に言えばDHHがこれが最高と思った環境を「シェフのおまかせ」的に提供するLinuxディストリビューションです。タイル構成のWindowマネージャ(Hyperland)を前提に、キーボード操作を重視した環境（マウスでも利用可能）、無駄なプロセスが動いて

体育会に所属する学生の採用に企業が知恵を絞っている。体育会系学生限定の合同説明会への出展やダイレクトリクルーティングを活用する。厳しい練習や試合を通じて培った継続力や周囲と信頼関係を築いて成果につなげる力が評価されている。「大会前に内定がほしい」「来年春の大会が始まる前には内定が欲しい」。就職情報サイト運営のハウテレビジョンが6月に都内で開いた体育会系学生限定の企業合同説明会。参加した慶応大

最先端の科学研究において、実験装置や計測機器の進化、AI技術の発展により、取り扱うデータ量が爆発的に増加している。しかし、多くの大学や研究機関では、大容量データを日々生成する「実験室」と、高度なデータ分析やシミュレーションを行う「高性能計算システム」が物理的・組織的に離れて設置されているケースが多い。 そのため、機密性の高い大容量データをいかに迅速かつ安全に移動させ、計算資源と連携させるかが、研究開発における大きなボトルネックとなっていた。 RED-ONIONは、大阪大学の産業科学研究所とD3センターを100Gbps級の専用光ファイバーネットワークで接続。ネットワークやサーバー内のデータ処理を専用エンジンで一括制御し、並列実行する技術を採用した。これによりディスク間の大容量データ転送が劇的に高速化され、1TBの研究データを約90秒で転送できる見込みだ。 この超高速・高セキュアな通信基盤によ

補足 接続フィルター 補足 マルウェアフィルター 補足 トランスポートルール スパムフィルター 補足 [迷惑メールフォルダーにメッセージを移動する] [X -ヘッダーを追加する] [件名行の先頭にテキストを追加する] [メールアドレスにメッセージをリダイレクトする] [メッセージを削除する] [メッセージを隔離する] 送信スパム 広告 Exchange Online Protection (EOP) につきましては、外部からメールを受信した場合、 [接続 フィルター] > [マルウェア フィルター] > [トランスポート ルール] > [スパム フィルター] の順番でフィルタリング機能が動作し、各ユーザーのメールボックスにメッセージが配信されます。 補足 [トランスポートルール] はフィルタリングとは異なり、指定した条件に対してアクションをおこなう機能です。 また、送信時には [マルウェア

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テオ氏：アップルのファイルシステムは遅すぎる——AIコーディングを全てLinuxに移行し、ストレージを3分の1に削減 ソフトウェア開発者のTheoが自身のポッドキャスト単独回で、アップルのAPFSファイルシステムに対するベンチマークに基づく痛烈な批判を展開した。現代のAIコーディングエージェントが生み出す小容量ファイル中心のワークロードに、APFSは根本的に不向きだと論じている。彼のテストでは、VDO圧縮を有効にしたXFSを搭載するミッドレンジのLinuxマシンが、M1 Max MacBookよりも中核的な操作で5〜10倍高速だった。キャッシュ済みのpnpmインストールはLinuxで10秒未満、macOSでは35秒。プロジェクトのクリーンアップはLinuxで6秒、macOSでは31秒だった。ストレージ面でも差は劇的で、125個のワークツリーがXFS+VDOでは24GB、APFSでは43GB

ゆるWeb勉強会@札幌 #31 での発表資料 https://mild-web-sap.connpass.com/event/400434/

ある飲食店が立てた「AI日本酒マップ」看板、地域と県名がバラバラで「チェックくらいしようよ…」「ファミレスの間違い探しかよ」のツッコミが殺到する

⚠️ ご注意（記事の前提条件） 本記事で紹介している設計案やコード例は、設計検討段階の調査に基づくものです。 ValidatingPolicy（CEL）の例はminikube（Kyverno v1.18.2）で動作確認済みですが、それ以外は実際の運用環境で稼働しているコードではないため、実装の際はご自身の環境に合わせて適宜調整・検証してください。 概要 Kubernetesクラスタのベース（インフラのテンプレート）を作り、「さあ、いよいよアプリケーションを載せるぞ！」となった段階で、完全にわけが分からなくなりました。 アプリを1つ追加するだけで、Terraformのあちこちのファイルを触り、ArgoCDやKyvernoの設定も手書きし……と、設定が散乱して複雑な状態に陥ってしまったのです。振り返ると、インフラの構築（土台を作ること）ばかり考えていて、「その上にアプリが載っていく」ことをちゃ

肺塞栓症を患っていた男性が医療アドバイスを求めてChatGPTを利用したところ、不正確な回答をされ、その結果治療が遅れてしまったとして、その男性がChatGPT開発元のOpenAIを訴えたことが分かりました。 Pastor Seeks Accountability After ChatGPT Allegedly Discouraged Him From Seeking Medical Care During Life-Threatening Blood Clots  — Tech Justice Law https://techjusticelaw.org/press-releases/pastor-sues-after-openai-ai-chatgpt-allegedly-discouraged-him-from-seeking-medical-care-during-life-thr

【書籍出版記念】 10周回って、エージェント開発は RAGがすべてだった。〜RAGの歴史と開発現場で見えた実践知〜

Kernel/VM探検隊@東京 No19 で発表した内容です。 https://kernelvm.connpass.com/event/395390/

こんにちは、kazuです。 Xで、AnthropicのThariq Shihipar氏が紹介していた「ELI5」というClaude CodeのSkillを知りました。 Thariq氏によるELI5の紹介ポスト a skill people at Anthropic have been using a lot recently: ELI5 /eli5 <what you want explained> "explain like I'm someone who knows nothing about this topic, using a HTML artifact with big pictures and few words" pic.twitter.com/OZqzjAyFdT — Thariq (@trq212) August 21, 2026 ELI5は、難しいトピックを「その分野

| Download | Paper | Developer Slack | Community Discord | Community WeChat | Unlock datacenter-class intelligence on the hardware you already own — Run 290B+ frontier MoE models locally on your gaming PC at blistering interactive speeds. FreeToken is an edge-native Mixture-of-Experts (MoE) serving engine designed for running frontier-scale open-weight models on personal and consumer hardware. It

Rustのパッケージレジストリcrates.ioで、広く使われている3つのクレートが改ざんされ、依存関係に追加されたタイポスクワットパッケージのビルドスクリプトを通じて、ビルドしただけでペイロードが実行される事案が2026年8月20日に発生しました。Rustプロジェクトと複数のセキュリティ企業が、手口の詳細や影響範囲を相次いで公表しています。ここでは関連する情報をまとめます。 広く使われる3クレートが改ざん 改ざんされたのは、arrayref、internment、append-only-vecの3クレートで、いずれも同一のメンテナのアカウントが公開していた。arrayrefは配列の参照を扱う小さなユーティリティクレートで、10年の公開履歴の中で通常の依存関係を一度も持たなかったが、2026年8月20日公開の0.3.10で初めてproc-macro1への依存が追加された(出典: 1, 6,

そもそもビジネスロジックは複雑 APIは複雑でない方が良い パラメータテストで網羅的にテストをする 不要になったテストコードは削除する まとめ Appendix. サンプルコード 単体テストは「将来の開発速度を維持する投資」につきます。しかし現場では、テストコードが逆に保守の重荷となり、小さな修正にも数日かかるケースは珍しくありません。多くの現場での根本原因は「テストを複雑」ということが結構あります。 単体テストをシンプルに保ちながら品質と開発効率を両立するために思っていることや気をつけることを書いていきます。 そもそもビジネスロジックは複雑 実際のビジネスロジックは、組織のルール、状態遷移、既存システムとの整合性など、 本質的に複雑な要素を内包しています。そのため、テスト側まで過度に詳細や依存関係を固定化させると、「何を確認したいテストか」が置き去りにされ、テストコードの読み解きおよび修

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生成AIを使って他人の記事を要約し、それを自分の記事として公開する。こうした発信のあり方をめぐり、プログラマーの中島聡氏のnote記事が議論を呼んでいる。 問題となったのは、中島氏がnoteに投稿した、キオクシアの光SSD技術を紹介する記事だった。 元記事は専門家による技術解説 中島氏の記事の元になったのは、元キオクシアの社員であり「もふもふ不動産」として情報発信しているもふ社長による解説記事だった。 【参照リンク】キオクシアの光SSDとは?PCIeをそのまま光に変える技術のすごさを元キオクシア研究開発者がわかりやすく解説　もふもふ不動産 もふ社長はソニーや東芝メモリ（現キオクシア）で半導体の研究開発に携わった経験があり、その専門知識をもとに光SSD技術やデータセンターへの影響を解説していた。 中島氏の記事には元記事へのリンクは貼られていたものの、著者名が明確に示されていないように見える点

ITmedia Mobileにおける1週間の記事アクセス数を集計し、上位10記事を紹介する「ITmedia Mobile Weekly Top10」。今回は2026年8月13日から8月19日までの7日間について集計し、まとめました。 今回のアクセス数の1位は、先週から引き続き、東海道・山陽新幹線の「S Work座席」に関する話題でした。2位は、ソニーのスマートフォン「Xperia」シリーズが、イヤフォン端子を搭載することについて取材した記事です。 ソニーによると、「オーディオ回路が要求する瞬間的な電流の応答性能に優れて」いるという理由で有線イヤフォン端子を搭載しているとのことです。同社も指摘していますが、USB Audio準拠のイヤフォンは電源を内蔵しない「バスパワー駆動」で、DAC（Digital Analog Converter）内蔵ポータブルアンプは別途電源を必要とするものが多く、電

Anthropic⁠⁠、AIの活用方法を学べる「Claude Academy」を公開 Anthropicは2026年8月20日、AIを安全かつ効果的に活用するための学習サイト「Claude Academy」を公開したと発表した。AIについて知りたい人やClaudeを使い始めた人、チームへの導入を進める人など、幅広い利用者を対象としている。コースやチュートリアルのほか、職種や目的に応じたユースケースも掲載されている。 Claude Academy is now live. Whether you're figuring out what AI is or already using Claude every day, there's a path that meets you where you are. The courses and tutorials are free and open

「Raspberry Pi Touch Display 2」は2024年に登場したRaspberry Piシリーズ向けタッチディスプレイで、Raspberry Piシリーズを背面に取り付けることでタブレット風デバイスを作ることができます。そんなRaspberry Pi Touch Display 2から、新しく10インチのモデルが2026年7月22日に発表されており、GIGAZINE編集部に届いたので外観を撮影してみました。 A new 10" Raspberry Pi Touch Display 2, available now at $80 - Raspberry Pi https://www.raspberrypi.com/news/a-new-10-raspberry-pi-touch-display-2-available-now-at-80/ Raspberry Pi Touc

Go 1.27でnet/http/httptestにhttptest.NewTestServerが追加されました。 httptest.NewServerと名前はかなり似ていますが、実際にAPIクライアントのテストで使ってみると、テストコードがシンプルになるだけでなく、これまでテストできなかった箇所までテストできるようになる変更だと感じました。 自分がメンテナンスしているnotify_slackでもhttptest.NewServerからhttptest.NewTestServerへ変更したので、そのときに分かったことをまとめます。 これまでのAPIクライアントのテスト notify_slackではSlack APIを呼び出してファイルをアップロードしています。 例えば、ファイルのアップロード先を取得するAPIとして以下のURLを使っています。 var filesGetUploadURLEx

2026年8月22日時点のFreeToken 0.1.2を、RTX 5090 32GBとRAM 128GBのPCで試しました。 FreeTokenは、Mixture-of-Experts（MoE）モデルのexpertをホストRAMへ置き、必要なexpertだけをGPUへキャッシュしながら推論するサービングエンジンです。狙いはvLLMやllama.cppを単純に高速化することではなく、VRAMに収まらない巨大なMoEをコンシューマ向けGPUで実用速度で動かすことにあります。 実際に試すと、この立ち位置がかなり明確に出ました。23.5GBのOrnith 1.5ではllama.cppとvLLMの方が速い一方、65.2GBのgpt-oss-120bは単発127.1 tok/sで動きました。さらに83.5GBのQwen3.5-122B-A10Bも、多少の調整は必要でしたが32.0 tok/sで推論で

「Qwen3.8-27B」におすすめのハーネスをまとめました。 1. はじめに「Qwen3.8-27B」は、ローカル環境でも動かせる高性能なオープンウェイトLLMです。 モデル単体で使うだけでなく、「Pi」や「OpenCode」などのコーディングエージェントハーネスと組み合わせることで、コードの読み書き、コマンド実行、検索などを自律的に行わせることができます。 今回は、「Qwen3.8-27B」と組み合わせる候補として評判の良いコーディングエージェントハーネスを紹介します。 2. Qwen3.8-27B におすすめのハーネス2-1. Pi「Pi」は、シンプルで軽量なコーディングエージェントハーネスです。 基本ツールを「read」「write」「edit」「bash」などに絞っており、システムプロンプトやツール定義によるコンテキスト消費を抑えやすいのが特徴です。 Qwen3.8-27Bのよう

PyConJP 2026のDAY2の発表資料です。 https://2026.pycon.jp/ja/talks/CPFGDA 発表で利用したコードのリンク：https://github.com/takapy0210/takapy-code-pyconjp2026

はじめに 皆様こんにちは、あかいけです。 ディスク容量を整理していたら、大量の.terraformフォルダを発掘してしまいました。 というわけで今回は、Provider Plugin Cacheでこの肥大化を抑える方法を検証してみます。 デカすぎる .terraform フォルダ 事の発端は、足りないディスク容量を整理していたときのことです。 .terraformフォルダの合計サイズを調べてみたら、とんでもない数字が出てきました。 find ~/work ~/github ~/project ~/Documents ~/deploy \ -type d -name .terraform -prune -print0 \ | xargs -0 du -sch | tail -1 81GB。 クラスメソッドに入社して1.5年ぐらい経過しましたが、この81GBはその歴史を物語っています。（おそら

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米Googleは8月20日（現地時間）、同社のオープンモデル「Gemma」ファミリーの累計ダウンロード数が10億回を突破したと発表した。併せて、コミュニティのプロジェクトを集約する公式リポジトリ「Awesome Gemma」をGitHubで公開した。 Google DeepMindは公式ブログで、ダウンロード数そのものより重要なのはコミュニティが何を作っているかだとし、過去2年間で開発者が10万種類を超えるGemmaの派生モデルを公開したと説明。同社はこのエコシステムを「Gemmaverse」と呼んでいる。

api.namecheap.com login.example.net cdn.example.org status.example.dev assets.example.io mail.example.app vpn.example.co git.example.sh How the index is built The index reads every usable CT log in Chrome's and Apple's programs as entries land: Static CT (Let's Encrypt Sunlight, Geomys, Cloudflare Raio) and legacy RFC 6962 (Google Argon, Sectigo, DigiCert). It parses each certificate in memory, pu

Anthropicは、AIモデル「Claude」が専門的な計算ツールを自律的に操作して設計したタンパク質について、外部の受託研究機関による実験結果を公開した。信頼できる測定結果が得られた15標的に対する1,320件の設計のうち、354件で標的タンパク質への結合が確認され、全体のヒット率は26.8％だった。 設計条件別のヒット率は22.6％から35.1％で、評価可能だった15標的のうち14標的で少なくとも1件のバインダーが得られた。Anthropicは、現在のde novoタンパク質バインダー設計で一般的だとする10～15％の水準を上回ったとしている。 一方、この研究は現時点で査読を受けておらず、同じツール、計算資源、対象を使った人間の専門家による並行試験も行われていない。今回の結果は、Claudeを組み込んだ設計パイプラインの実験データとして評価する必要がある。 ■1,320件の設計を外部

OpenAIが最新モデルに対する強化学習のトレーニングを2週間中断 OpenAIは8月18日、サイバーセキュリティ分野でのモデルの能力が高まったことを受け、開発のペースを一時的に落として安全対策を強化したと公表した。 きっかけは2つある。1つは、7月に公表したHugging Faceのセキュリティインシデントだ。サイバー能力の評価中だったモデルがテスト環境の外に出て、Hugging Faceの本番システムにアクセスしたというものだ。 もう1つは、開発中のモデル「Astra」について、同社の安全性指針「Preparedness Framework」が定める「Critical」水準のサイバー能力に達する可能性があると8月7日に判断したことだ。 対応として、同社は展開を予定している最新モデルの強化学習（RL）を2週間停止した。最大規模を計画していたフロンティアRLの実行も保留が続いているという。

マウスコンピューターは、クリエイター向けブランド「DAIV」より、ローカルAIの活用を想定したコンパクトデスクトップパソコン『DAIV CX』を8月24日より販売開始することを発表した。 『DAIV CX』は、クラウド環境に依存せず、社内資料や設計データなど機密性の高い情報をローカル環境で扱うユーザーに向けた新シリーズ。CPU、GPU、NPUを統合したAMD Ryzen AI Max+ 395プロセッサと128GBのユニファイドメモリを搭載し、AIを活用した画像生成や動画編集、3DCG制作、ソフトウェア開発などにも対応する。 ユニファイドメモリはCPUとGPUでメモリを共有するため、両者間でデータをコピーすることなく効率的に処理できる。大容量データを扱う動画編集や3DCG制作、AIモデルの実行・検証など、一般的なパソコンではメモリ容量がボトルネックになりやすい用途にも余裕を持って対応し、大

コーディングエージェントのおかげで、大規模なシステムを構築することが容易になっています。 私も趣味で Claude Code や Codex を使い、多数のサブシステムを持つバックエンドとフロントエンドからなるアプリケーションを開発しています。一方で、出来上がったシステムは一人で目を配れる規模を超えつつあり、変更のたびに画面やログを確かめて回るのは非現実的だと感じていました。 エージェントに任せる開発では、型検査や lint、テストが品質のベースラインとして機能しています。エージェントはこれらの検査を自分で実行し、作業のミスを発見できます。 しかし、実行時エラーは静的解析では発見しにくいものです。例えば動作検証中に発生するブラウザ console のエラーや、バックエンドに出ているスタックトレースを見落とすおそれがあります。そういったエラーの発生箇所は散らばっていて、発見するためにはあらか

インフラシェアリングから「周波数シェア」の時代へ　ミリ波を落札したJTOWERの次なる戦略：石野純也のMobile Eye（1/3 ページ） インフラシェアリングを手掛けるJTOWERは、8月21日に説明会を開催。同社の設備の導入実績などを紹介するとともに、今後の見通しを語った。同社は、装置開発なども手掛ける技術力を売りにしており、2023年にはNTTドコモやNTT東日本、西日本から基地局を設置する鉄塔を取得すると発表。2024年から、鉄塔シェアリングの運用を開始したことでも話題を集めた。 3月には、地下鉄やトンネルなどの通信環境を整備する移動通信基盤整備協会（JMCIA）の協力事業者に選定され、東北や首都圏エリアの地下鉄に5Gを導入している。21日には、その地下鉄構内に設置する共用中継装置を発表した。 基地局設置のコストが増加するなか、キャリアも徐々にインフラシェアリングを積極的に検討す

Hugging Faceは多数のAIモデルを共有していますが、AIモデルを選定する際にはどのAIモデルが内部的にどのような動きをしているのか、モデルの違いによって何が変わるのかが気になるところです。「modelmap」はAIモデルがどのような構造をしていて動作中にどのような処理フローをおこなっているのかを視覚的に確認することのできるサイトです。 modelmap https://modelmap.cc/ サイトを開くと画面上部にテキスト入力箇所があり、AIモデル名の一部を入力すると該当する候補がリスト表示されます。なお、記事作成時点では候補の表示がうまく行われないことがあり、リロードすることで改善する場合がありました。 候補から調べたいAIモデルを選択すると、AIモデルの内部構造が視覚的に図示されます。今回選択したAIモデルの場合、本体の「model」と出力層の「lm_head」で構成され

2026.08.21 @ PyCon JP 2026