2025-10-08 11:00 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

韓国の政府職員が利用する業務用クラウドストレージ「G-Drive」に関する機器が火災で焼失し、8年分の業務資料に当たる858TBのデータが利用できなくなったと、朝鮮日報が10月2日（現地時間）に報じた。 G-Driveは2024年8月の時点で、74省庁の職員12万5000人（政府職員の約17％）が利用しており、858TB（A4用紙4495億枚相当）のデータを扱っていたという。

今後必要なのは、AIが扱いやすいデータスキーマを定義する力や認証・権限・トランザクションを安全に扱う力やMCPやWeb APIをAIが使いやすい形に整える力だ。Apps in ChatGPTの登場は、「AIがUIを直接扱い始めた」という歴史的転換点だ。あなたがフロントにしがみつく間に、AIはすでにあなたの代わりにUIを描いている。

顧客との定例会議など「一戦交えた」後、熱が冷めないうちに連続で15-30分の会議通知を 社内メンバー限定別枠で 入れ、アジェンダをガチガチに固めず、「今日のあれ、どうでした？」くらいの、ゆるい雰囲気で話すこと。 そこで提案したいのが、顧客との会議など、ちょっと緊張感のある打ち合わせの後に「ラップアップ」の時間を設けること。 面白いのは、会議中に発言した人ほど、ラップアップでもよく話すということ。

しかし、ユーザーが合理的に期待する「終了＝停止」「目的＝明示」「削除＝痕跡除去」「通信＝説明可能」といった操作可能性 (Operability) を満たさなかった点は、初期要件定義段階のリスク分析（要素: データ分類 / 収集根拠 / 保持期間 / 権限最小化）の不足を強く示唆する。

docs.aws.amazon.com しかしながら、実際には以下のリンクにあるこちらの記述のように、ビューワーリクエストに含まれるUser-Agentヘッダーがオリジンに転送される動作となるようです。

リリースから1年間、対象となるWindows 7およびWindows 8.1の正規ユーザーに対して、Windows 10へのアップグレードを無償で提供するというこの前代未聞のキャンペーンは、市場に絶大なインパクトを与えたのです。 Windows 8の失敗を教訓に登場したWindows 10は、新機能を取り入れつつも、ユーザーが求めていた使いやすさを重視して設計されました。

今回は、E2Eテストの自動化もAIを前提としたコーディングの環境を整備し、自動化のスピードを向上させよう！ということで、弊社で定義しているE2Eテスト自動化におけるAIコーディングルールをご紹介したいと思います！ 前回私が書いた記事で、前提として記載している環境の構築方法なども記載していますので、併せてご参照ください。

※コマンドの補完や/helpでリストされる時、コマンド説明の後に(user)と表示される ※(user)と表示されるはずですが、発表時点ではuserではなくproject, gitignoredと表示されていて、関連issueも上がっていました $ARGUMENTSプレースホルダーは、コマンドに渡された全ての引数をキャプチャするので、そのまま$ARGUMENTSで参照できます。

2025年6月期および7月期では、1位NVIDIA（467億米ドル）、2位TSMC（300.7億米ドル）、3位Samsung（156億米ドル）、4位SK hynix（155億米ドル）、5位Broadcom（150億米ドル）、6位Intel（119億米ドル）となっている。

三井住友フィナンシャルグループは10月6日、社内向けAIアシスタントツール「SMBC-GAI」に、RAG技術を活用し、約130万件のファイルを学習させた社内情報検索機能を搭載したと発表した。

筆者のように感じるユーザーが多いことを察知したのか、Microsoftは今回の最新βビルドにおいてMicrosoft アカウントを使った初期設定でもユーザーフォルダー名を任意設定できる“裏技”を新たに設けた。 Microsoft アカウントやEntra IDでログインした上でWindows 11の初期設定を行うと、そのユーザーの個別フォルダーに任意の名前を付けられないという問題がある。

boldlygo.tech 一見便利やーんと思うけど、長くなって最後にreturnだけされると戻り値が多かったりすると常に脳内メモリの保持してる値を記憶しないといけないから辛いのか。*2 GoのMethods continuedはメソッドは元の型に「属する」形で定義されるが、Kotlinの拡張関数は元の型に属さず定義されるあくまで拡張関数。

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最近Claude Codeのスラッシュコマンドなど、AIによるコード生成をさせる時、ドキュメントを参照するだけより、ドキュメントを参照した後に類似を自動検索させた方が生成の精度が上がると感じた。

今回、AIとプロンプトだけでどこまでデザインできるか挑戦した結果、現状の実力と可能性を肌で感じることができました。enechainでは日頃からAI活用を積極的に進めていますが、その一環として、デザイン領域での現在地を確認するための企画です。 運営もできるだけAIに頼るスタイルとし、チーム分けやチーム名の決定、評価もAIに任せてみることにしました。