2025-12-14 06:00 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

個人的な話で恐縮なのですが、日本を代表する大企業で3度の事業再建という偉業を成し遂げられた平井さんは、自分には遠い存在だと思っていました。この本には、経営者としての視点だけでなく、一人の人間として大事にしてきたことなど平井さん自身の人生哲学が込められています。それから11年たった昨年、ちょうど著者の上阪さんと仕事をする機会があり、上阪徹さんがますます成城石井に通い詰めているということを知りました。

関係するサービス: AWSリソースを作成するCI/CDパイプラインとしてどのようなサービスが利用できるのかを整理した上で、推奨値を解説しています。 関係するサービス: Web API、バッチ処理、非同期処理（キュー）など、様々なユースケースごとに、どのようなサービスが利用できるのかを整理しています。

プラグインのインストールに失敗する場合は、以下を確認してください： LSPが動作しない場合は、以下を確認してください： キーバインドが効かない場合は、以下を確認してください： 本記事では、VimとNeovimの違いと、LazyVimを使った最短セットアップ手順を紹介しました。

推奨は以下の通り。記載した章の付近にも類似した要求内容があるため、合わせて確認すること）】 【例: より具体的な基準値を設けているNISTに準拠したアウトプット】 ログ監査においては、「AWSサービスを使った監査」と「サードパーティ製の監査」がある。

「気軽にdeployできるように」なんてことが言われ続けていますが[5]、自分の感覚としてはそもそもdeployなんて今動いているものを覆す行為なんだから気楽にできるわけないだろ、と常に思います（CI/CDの進歩により年々楽に、そして安全になっているのを実感しています）。

セーフ！ 今回のテストにより、secret.Do の外のメモリを触るなどの特殊ケースをやらない限りは、スタックにある秘匿情報をうまく消してくれていると思います。(いやいや、やらんやろ) runtime.Goexit を呼び出すと関数が中断されスタックにメモリが残る可能性があると考えました。

現在は、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を動かす「Ollama」のようなオープンソースツールやAIエージェントのプロジェクトもPythonを中心に発展しており、同氏は「機械学習からPythonを使い始めた開発者が、そのままAI関連の開発でもPythonを使い続けている」と指摘する。

今回紹介できなかった追加要件2・3について、自分のチームメンバーと一緒にモデリングしてみると新たな発見があるかもしれません！ ハコベル株式会社は「物流の「次」を発明する」というMissionの下、荷主と運送会社をつなぐ運送手配サービスと、荷主・運送会社向けの物流DXシステムを運営しております。

誰が書いたのかと思ったら、執筆者には「ウェブをますます暗い森にし、人間の能力を増強する新しい仲間としての生成AI」で取り上げたマギー・アップルトン、「BlueskyやThreadsに受け継がれたネット原住民の叡智」で取り上げ、また今回の文章でも牙をむいているマイク・マズニック、そしてAIエージェントに死を招く「三位一体」でおなじみサイモン・ウィリソンなどが名前を連ねている。

｢回答を再確認｣という裏取り機能もあるが、使うと何も参照せずに作られた回答だと判明することが多い（そして不安になる） 4. カスタム指示が無視されやすい ChatGPT（GPT-5.2）：よくも悪くも｢ユーザーに忠実｣。

任意のStore名を指定して、ファイルをアップロードすれば、以降はGeminiのAPIでChatする際にtoolにそのStore名を指定するだけでRAGとして使ってくれるというお手軽さ。gemini-2.5-flashの場合は明示的にRAGを指定しないとうまく使ってくれないようです。

LLMに「回答が完了しているか、継続中か」を判定させ、Pending（継続中）と判断された項目を次回の実行コンテキストに引き継ぐ仕組みを実装することで解決しました。 これにより、LLM はあたかも通話全体を覚えているかのように振る舞いつつ、処理対象は「直近1分のテキスト」だけで済むため、システムのシンプルさを維持しつつ精度を高めることに成功しました。

一方、Graflow/LangGraphはLLMネイティブに設計され、HITL、LLM統合（inject_llm_client/inject_llm_agent）、プロンプトトレーシング、実行時動的タスク生成など、AIワークフロー特有の機能を標準装備しています。

1930年代〜40年代、数学者アラン・チューリングと連合国の暗号解読者たちは、ナチスが第二次世界大戦中に使用したドイツの暗号化機械｢エニグマ｣を解読するために莫大な努力を注ぎました。 1930年代、ポーランドの暗号解読者たちは、一時は150,000,000,000,000,000,000ものパターンがあったエニグマの解読という困難な任務に取り組み始めました。

if-else で書いていたら、構築・学習・予測の各所に elif model_type == "cnn": を追加することになりますが、これは既存コードの修正なのでバグを埋め込むリスクがあります。新しくプロジェクトに入った人がコードを読むとき、「この関数は何をしているのか」を理解するために、全ての分岐を読む必要があります。

iOS 26.2ではApple Musicにオフライン歌詞表示機能が追加され、Wi-Fiやモバイルネットワークに接続していない状態でも楽曲の歌詞を表示できるようになります。

View Transition APIという共通のレンズを通すことで、React Server Components（RSC）による「状態駆動型」と、Islands Architectureによる「DOM駆動型」、それぞれの根本的なアーキテクチャ思想の差異を浮き彫りにすることを目的とします。

トヨタグループのシステムインテグレーターであるトヨタシステムズは2025年11月27日、日本アイ・ビー・エム（日本IBM）の支援の下、次世代人材が生成AI（人工知能）ツールを活用して基幹システム開発に取り組む「レガシーコードラボ」を2025年10月に設立したと発表した。

人工知能学会合同研究会 招待講演資料
2025-12-01 慶応大学日吉キャンパス SpeakerDeck Copyright © 2025 Speaker Deck, LLC. All slide content and descriptions are owned by their creators.。

Python書いて、AIモデルいじって、プロンプトチューニングして、その上でReactも書いて、状態管理も考えて…一人でこれ全部やるの、無理じゃないですか？ React/Next.jsのセットアップ： これ、モック作るのに必要？ React/Next.jsを選ぶと、フロントエンドとバックエンドで2つのサーバーを管理することになります。

「◯◯分以内にレビューをしよう！」とか「◯◯のチェックリストを用意しよう！」といった個別のルールや仕組みを検討する前に、チームとして何を重要視するのか、なぜそのルールが必要なのか"Why"の部分をすり合わせておきたいところです。

Rust は基本的に LLVM をバックエンドにしているので、それさえあれば Rust コードを 6502 系 CPU 向けにコンパイルすることが可能です。

だからこそ、類推の限界を知ることが、これほど重要なのだ。信頼モデル（誰を信頼するか）、コンセンサスメカニズム（参加者間でどうやって合意を取るか）、イミュータビリティ（一度記録したら変更できないこと）——これらの特徴が、通常のデータベースとは根本的に異なる。 類推（アナロジー）とは、2つの異なる領域の間に構造的な類似性を見出し、一方の知識を他方に適用する思考法だ。 私は類推を作り上げた。

そのように多様な手段で取得したデータを統合し、可視化し、分析する役割はMackerelのAPMにお任せください！ *1:厳密には、Go言語で書かれたアプリケーションであれば、そのコードレベルでも解析します。

compile.cではノードの種類に応じてrb_iseq_compile_nodeもしくはiseq_compile_each0を変更することになります。