2025-12-12 00:01 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

従来の読書って、読む＞理解する＞忘れる（笑） AIも利用したデジタル前提の読書は 読む前に見取り図＞読む＞自分の視点で解釈 → 世界の知性を吸収し再度解釈 → 構造化してストックする 知識を得る読書から知識をつくる読書。 ステップ4:「対話モード」で深掘りする 自分の書評というか読書ノートができたらさらにAIに質問してみる。

ChatGPTに手持ちの写真をアップし、｢この画像をAdobe Photoshopを使ってモノクロに変換して｣のように指示するところからデモは始まりました。 ちなみに、ほかにポスター画像などが作れるデザインツール｢Adobe Express｣やPDFの作成・編集ができる｢Adobe Acrobat｣も同様にChatGPT上で無料で利用できるようになります。

X： ＠shiropen2 米ジョージアサザン大学などに所属する研究者らが2024年に発表した論文「Typed Versus Handwritten Lecture Notes and College Student Achievement: A Meta-Analysis」は、講義中に手書きでノートを取るのと、タイピングでPCに記録するとではどちらが学習効率が良いのかを分析した研究報告だ。

ランサムウェア攻撃では、バックアップ領域まで侵害されるケースも多く、RTO（復旧時間）設計こそが企業の生死を分けます」 今回の事件は、「データを持っていること」と「すぐに使えること」はまったく別問題であると改めて示した。
・事件はERP一極集中の脆弱性や、バックアップがあっても即時復旧できないという“誤解された安全神話”を浮き彫りにし、効率化がむしろリスクを増幅させる構造問題を示した。

「仕事DM → 報酬ページ」は自然な流れ URLがTwitter Adsにそっくり（そんなページは現在存在しないけど、あるかのように振る舞ってくる） フィッシングサイトのUIが本物級 Submit後の乗っ取りが完全自動化 認証コード連打でユーザー側を完全に無力化 つまり、“判断力の問題”ではなく、攻撃手法がアップデートされすぎている。

2024年11月から2025年10月までの売上ベスト100には、7年目を迎えてなお1位に君臨するM5Stack Basic、2年かけて世代交代を果たしたArduino、シリコンから自社開発するRaspberry Piの戦略、そして用途の細分化で広がるAI関連製品の選択肢。

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マイナ保険証を利用していない場合、同日以降は保険者が発行する「資格確認書」が健康保険証代わりとなるが、2026年3月までは暫定措置として旧来の健康保険証でも保険資格の確認が可能だ。言い換えれば、保険者（患者）は病院／診療所や薬局に行くたびに健康保険証（マイナンバーカードまたは資格確認書）提示しなければならないのだ。

同様にデルも、12月中旬から、メモリの高騰によって価格が最大15〜20％上昇する可能性がある、と警告している。 といっても、状況は少し複雑で、コンシューマー向けのPCで使われるDDR5のメモリが単純に大量に買われているわけではない。

「BookRAG」はツリー構造データとナレッジグラフを組み合わせたうえで、検索に利用可能な処理を11種類作成し、検索時に適切な処理を選択することで高い精度を実現できる手法となっています。

AIの出力を評価できるのは、基礎を知っている人だけ——特定の技術やフレームワークに依存しない普遍的な原則を、改めて確認するために本書を読みました。

まずはカジュアルにお話しできればと思いますので、ぜひお気軽にご連絡ください！ https://hrmos.co/pages/asken/jobs asken techのXアカウントで、askenのテックブログやイベント情報など、エンジニアリングに関する最新情報を発信していますのでフォローお願いします。

さて、話を戻すと、根本的に日本企業の体質として、レガシーを活かす、新しいこと、不安なことにはチャレンジしない、というのがあると思うのですが、もちろんその理由は色々あって例えば年功序列とか高齢化とかあると思うんですが、それは性格の話で手法の話ではないと思います。

Parser はあくまで「起きたこと（カラム不足など）の記録」に徹し、後続の Validator で他の入力ミスと合わせて 「ファイル内の全エラーをまとめて報告」 できるようにすることで、ユーザー体験（UX）を損なわない設計としています。

しかしそのたびに、「本来の意味とは違う」という指摘が入るのをよく見かけないでしょうか？ そもそもこの技術的負債の起源は、ウォード・カニンガム*1の「最初にリリースするコードは負債を抱えるようなもので、少しの負債は開発を加速させるが、迅速にリファクタリングで返済される必要がある」という発言に由来します。

2025年12月10日、高機能クリエイティブツールを手がける企業｢Adobe（アドビ）｣が｢Adob… https://www.gizmodo.jp/2025/12/photoshop_for_chatgpt.html ChatGPTで｢アプリ｣が使えるように。

海外における値上げの報道も踏まえて問い合わせたところ、全ての質問に対し以下のように回答した。 Dynabookは（1）（2）について「メモリ価格がこれまでにない急激な幅で値上がっており、様々な経営努力をしても到底追いつかないレベルで業績を圧迫しつつあるため、健全な経営を持続させるための本体価格値上げを検討している」と回答。

https://code.claude.com/docs/ja/common-workflows#gitワークツリーを使用して並列claude-codeセッションを実行する AI同士のやり取りの橋渡しとしてエンジニアが命令を送信する場面がありますが、tmuxを活用することでAI同士が直接やり取りできる環境を実現できます。

今日はSlack Block KitのStorybook風プレビューツール slack-blockbook を作成したので紹介させてください！ https://www.npmjs.com/package/@layerx/slack-blockbook 私が属している勤怠チームでは、SlackAppを @slack/bolt と jsx-slack を利用して開発しています。

つまり、一度 Vim as an IME をセットアップしてしまえば、どの OS でも全く同じ操作感と辞書で、AI の支援を受けながら日本語入力をすることができる ようになります。 あとはブラウザの拡張機能をインストールするだけです！ Firenvim のおかげで、どこでも AI 支援を受けながら快適に日本語入力ができるようになりました。

DeNA Engineering Blogにこれまでに公開された約240件もの技術記事をLLM（具体的にはNotebook LM）に学習させ、Deep Researchなどのツールで分析することで、DeNAブログ独自の「書き方」や「構成パターン」、「執筆スタイル」を深く理解させました。

上記の理由により、私たちMetemcyberプロジェクトではSSVCによる脆弱性評価を用いた脆弱性のトリアージがSBOM管理と相性の良いものであるというふうに考えており、さらにAIによる自動化を図ることでこれから求められつつあるSBOM管理のベストプラクティスを提示しようとしています。

100 万回の呼び出しごとに 0.20 USD の標準 Lambda リクエスト料金 EC2 のインスタンス料金 EC2 オンデマンドインスタンス料金に基づいて計算される 15% のコンピューティング管理料金 既存のLambdaでは、コールドスタート回避にはProvisioned Concurrencyの使用が必要でした。

普段 ECS サービス間の通信を意識することはあまりないのですが、その分普段触れていないサービス（Amazon ECS Service Connect や VPC Latticeなど）を触るきっかけにしたいな、と思ったのと、「Securing Amazon ECS workloads」とあるようにセキュリティをしっかり意識した構成の勉強になるかな、と思い本セッションを受講しました。

データ基盤チームとデータサイエンスチームの両方のイメージバージョンを、Kustomizationで一元管理しています： 同一DAG内でも、データ基盤チームとデータサイエンスチームでは読み書きするリソースが異なるため、それぞれ専用のKSA（Kubernetes Service Account）を作成しました。

Rails 7.1 ではこれに該当する例があり、問題は回帰テスト中に検出されましたが、
この変更を原因にアップグレードを止めることなく進めることができました。 アップグレードワークフローは、変更を小さく保ち、リスクを早期に評価し、CI・ログ・回帰テストを通じて安全性を確認することを目的としています。

また当時の私は、AIを使って仕様の議論や壁打ちができる具体的な仕組みを持っておらず、どうすればよいか分からず四苦八苦する日々でした。他のメンバーがこのドキュメントをベースにAIと議論をすることが可能になり、私がすべてを説明せずともプロジェクトの仕様検討が進むようになりました。

【訂正：2025年12月11日午後5時50分　当初、プログラム参加者のバグ検証だけで漏えいが起きたように記載していましたが、LINEヤフーの検証でも漏えいが起きた可能性があると指摘を同社から受けたため、該当部分を修正しました。報告を受けた同社は9月24、25日に検証を行ったが、プログラム参加者と同社の検証中にそれぞれ、同じ通信経路でサービスを利用していたユーザーの一部で誤表示が起きた。

あるSubAgentの結果に応じてagentの実行フローを制御しなければならない場合は、callback、state、カスタムエージェントを組み合わせることでフローを自由に制御することができます。 例えば、Google ADKには、「Callback」という機能が用意されており、Agent呼び出しの前後や、モデル呼び出しの前後、そしてTool呼び出しの前後で入出力をコントロールすることができます。

1. このAIの判断理由を（顧客や上司に）説明できるか？
2. 入力しようとしている情報は安全か？ （機密・個人情報ではないか）
3. 公平性や倫理面で問題はないか？ もし、皆さんの会社にまだ明確な「AI利用ガイドライン」や「ルール」がない場合は、ぜひ整備することを提案してみてください。