2026-02-27 17:01 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

一部のネットユーザーたちは「扶持」と「知行」を混同しており、そのうえで私が「弥助は上級武士である」と主張しているのだと思い込んでいるようですが、私はそんなことは言っていません。私は、ある研究者の著書に「切米」（扶持米）を「俸禄米」と指摘している部分を提示しておいたのですが、ネットユーザーたちは「お前が間違っている」と言って頑なに受け入れてくれません。

2026年2月26日「開発生産性のその先へ、AI生産性について語りたい」発表資料

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【シリコンバレー=山田遼太郎】人工知能（AI）開発の米有力企業アンソロピックは26日、AIの軍事利用をめぐり、米軍のあらゆる合法活動に同社のAI「クロード」の使用を認めるように迫った米国防総省の要求を拒否すると発表した。①敵を攻撃する自律兵器②米国民の監視――の2つの目的にAIを使わないとする自社の原則を維持したうえで、国防総省への協力を続けることを望むと説明した。

岩井　村上さんは、データマートの開発プロジェクト以前から、Airペイを担当されていて、私とは密に連携を取っていました。リクルートの決済サービス『Airペイ』が、2025年3月に追加した新機能『Airペイ オンライン決済』に向けた、分析用データマートの開発プロジェクトについて、リクルートとニジボックスのBIエンジニアたちに開発秘話を伺います。

一応デフォルトで新規ページが作られるディレクトリを設定することはできるので今は雑/という場所を作ってそこに自動で作成されるようにはしていますが、何かを探すときには基本的に全文検索を使うのでどこにファイルがあろうと関係ないです。

https://github.com/kawarimidoll/dotfiles/blob/7e27dd4ceb6a84db4fb69d322dda7af79cf1c008/.config/claude/CLAUDE.md#L23-L28 agent-browserのスクショもここに保存してくれます。

Claude Codeのサブエージェント機能を使えば、1人の開発者が数十人分の作業を同時進行させられる。Anthropicの事例紹介では約$20K（約300万円）と報告されているが、これは個人開発者には厳しい金額だろう。 Anthropicが公開した事例（2025年）では、16個のClaude Codeインスタンスを並列起動し、Rustで10万行のCコンパイラを構築した。

Checklistファイルを作成docs/plans/<feature>/CHECKLIST.md 下のテンプレートをコピペして、機能名・フェーズを埋める AIに以下の3ステップで指示するだけ- 開始時：「このChecklistを読んで、現在のPhaseから作業を始めて」- 作業中：「Phase N の Checklist に沿って実装する。

海外拠点の顧客情報や従業員情報など計5万8000件超が保存されていた可能性があり、最大で個人顧客5483人、法人顧客4万3054人、従業員9601人の情報が漏えいした恐れがある。 漏えいした可能性がある情報は、韓国やシンガポール、タイなど11の国と地域にある18拠点の顧客の氏名・法人名、住所、電話番号、口座番号、口座残高、送金などの取引情報、退職者を含む従業員の氏名など。

米OpenAIは、中国の法執行機関に関係する個人にリンクされたChatGPTアカウントが、日本の自由民主党総裁の高市早苗氏（2025年10月21日に総理大臣に就任）を標的とする大規模な秘匿性の高い世論工作キャンペーンの計画と記録に使用されたことを、2月に更新した「Disrupting malicious uses of our models」（PDF）レポートで報告した。

X：＠shiropen2 米ニューヨーク州立大学バッファロー校や米スタンフォード大学などに所属する研究者らがJAMA Network Open誌で発表した論文「Muscular Strength and Mortality in Women Aged 63 to 99 Years」は、高齢女性において筋力の高さが死亡リスクの有意な低下と関連していることが明らかになった研究報告だ。

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Agentがアイデアをうまく生み出し、検収まで自律的にやれるようになるまで（残余時間は少ない可能性が高いですが）は、この「考える仕事」は人間がやるしかありません。

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「基本的な hello world の例が動かないのに、何かを『再実装した』と言えるのか」 「コードベースはほぼ全てAI生成で、人間のレビューが追いついていない」 「Cloudflare がやることはすべて半焼けだ」 実際、GitHub では hello world が動かない Issue が報告されている。

本記事では、イベントでの登壇内容をベースに「横断SREチーム」の立ち上げ戦略や、AI(Devin/Claude Code)による運用自動化、未経験からのキャリア形成など、登壇者自身からダイジェスト版にてお届けしていきます！！ speakerdeck.com SREチーム サブマネージャーの安達(@adachin0817)です。

「ChatGPTのAPI代、塵も積もれば山となるな…そうだ、ローカルLLMを自分のPCで動かしてAPI化すれば、実質無料で叩き放題じゃん！」 そう思い立ち、週末の個人開発でローカルLLMのAPIサーバーを構築してみました。
LLMに構造化されたJSONで出してもらうことで、手動でコピペする手間を省き、そのままプログラムで読み込んでアプリの問題集を自動更新できるような仕組みにしています。

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Musubi Insightでは、SaaS型のE2Eテストツール mabl で14のテストを運用していましたが、認証の安定性やコード管理の面でいくつか課題がありました。値の正しさはバックエンドの集計ロジックテストとフロントエンドのデータ変換テストで担保し、E2Eでは「データが到着して画面に描画されること」までを責務としています。

図 1. 引っ越し元: 2016 年 6 月 14 日 (約 10 年前)
に、われわれが筑波大学内で非常にいいかげんに急いで開発・構築した際の /56 Prefix
の「スペシャル・サーバー」用の実験用フレッツ回線 (赤枠が装置) (3)
ところが、当初の予想に反して、本実験サービスよりも、筑波大学の当該建物の寿命のほうが先に到来してしまいました。

自分たちで開発せずとも既存製品で解決できるならそれを導入したいと考え、セキュリティ設計レビューが可能なAWS Security Agentを検討しました。 ベンチマーク以外の設計書もいくつかHayamiで分析しましたが、周辺情報も適切に書き込まれていて、見出しなどが適切に使われている設計書ほどAIのパフォーマンスも向上する傾向がありました。

実際どれくらい効果があったのか定量的には判断しがたいのですが、AI Agent を主体にした新しいスタイルを採用したことで安定して開発速度をキープできていそうであり、これはチームの状況が変わったとしても価値を提供し続けることができる基盤が整ったと言えそうです。