2026-06-30 11:01 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

この状況を受け、AI生成文章を検出することを目的としたスタートアップ企業であるGPTZeroのエドワード・ティアンCEOは、ファイナンシャル・タイムズに対して「KPMGのような影響力の大きい組織から誤情報が発信されることは、情報環境そのものを汚染する」と話しています。

自分の Claude Code セッションを分析したレポートを HTML で生成してくれます（~/.claude/usage-data/report-YYYY-MM-DD-HHMMSS.html に保存され、ブラウザで開く形）。

テレビ東京と日本経済新聞社が実施した6月の世論調査によると、高市早苗内閣を「支持する」と答えた人は約7割と高い支持率を集めており、現職ではあるものの岸本氏は苦戦を強いられている可能性も指摘されていた。

2026-06-29 記事の内容
1分 Googleは2026年6月25日、Geminiアプリで学習向けの「study notebooks」を提供すると発表した。

Share 2026/6/28
エンジニアがこの先生きのこるためのカンファレンス2026
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参考：AIを高速にするPythonライクな新言語「Mojo」、ベータ版に到達 Modular社の買収を発表したクアルコムは、Snapdragonを始めとするスマートフォン用やPC用のSoCで知られる企業ですが、同社は今月（2026年6月）にDragonflyと呼ばれるAIデータセンター向けのCPUを発表。

トロフィーが真ん中を厚くしたのは「E2Eはコストが高すぎるから、ユーザーに近いテストをもう少し手軽に書きたい」という需要があったからで、E2Eを書くコストが下がるならわざわざモックを挟んだ中間のテストを用意する理由は薄れていく、という見方もできるかなと思っています。

Difyで自前RAGを組んだあと、データ更新に合わせて検索品質を維持し続けるのがしんどかったので、Agent SearchとCloud Storageでナレッジ供給パイプラインを組んだ話。 RAGの精度改善を、毎回の手作業チューニングではなく、検索基盤とデータ供給パイプラインと評価の仕組みに分解することにした。 テスト運用の範囲では、期待する文書が検索結果に出る割合は自前RAG時代より改善している。

また、Clean Architectureのように深い抽象化と、依存性の管理がされていれば、ユニットテストで担保できる領域を増やすことができるが、現実的には、世の中のほとんどのアプリケーションはそこまで理想的な設計にはなっていない。

.env をGitに上げていなくても、COPY .env した瞬間に、秘密はDockerイメージのレイヤーにそのままコピーされます。(1).dockerignoreで秘密をビルドコンテキストから外す → (2)ビルド時に要る秘密はBuildKit secret mountで渡す → (3)実行時の認証情報はimageに入れず起動時に注入する → (4)push前にTrivyでスキャンする。

具体的には、参照実装を組み上げる過程で著者が直面した2つの問題——グラフデータの整合性担保と、エージェント回答の根拠確認——を、 Pydantic・CI・監査・Grounding といったエンジニアリング上の部品で束ね、オントロジーを データ品質と回答検証の契約（Contract） として再定義する、という内容です。

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「今はユーザー課題を整理する時間です」
「次は業務フローを確認しましょう」
「この機能には例外ケースがありそうです」
「この要件は事業目的とつながっていますか？」 このように、議論を必要な観点に戻してくれるわけです。 つまり要件定義とは、システムの形を決める前に、事業やプロダクトの方向性を整理し、それを具体的な機能や業務の形に落とし込んでいく作業だと思います。

関係を自由な文章ではなく、定義済みの型（is-aやpart-of）から選ぶ形にすると、Claudeはあり得ない関係を作りにくくなります。 https://tosea.ai/blog/codegraph-claude-code-cursor-guide-2026 MCP（Anthropicが公開したオープン標準）の公式リファレンス実装にある memory サーバを触ってみましょう。

（※1）津波警報は「高い津波（予想の高さが1m超3mまで）」、大津波警報は「巨大な津波（予想の高さが3m超）の場合に発出される なお、NTTドコモ、au（KDDI／沖縄セルラー電話）、ソフトバンクが提供している「Starlink Direct」でも、緊急地震速報、（大）津波警報と国民保護情報を受信可能です。

https://github.com/t-soda/claude-code-park 既存のプロジェクトを Claude Code で触っていると、チーム固有のコーディングルールを守ってほしいとか、既存の実装に合わせてほしい、みたいな要求が当然出てきます。

海外メディアの報道によると、セキュリティ関連企業のLeonardo US Cyber and Security Solutions（以下、Leonardo）が、ナンバープレート自動読み取り機（ALPR）に、BluetoothやWi-Fi、RFIDといった無線信号を読み取るセンサーを追加する技術を売り込んでいるとされます。

これにより、通話は日本通信、データ通信はY!mobile、予備として楽天モバイルとpovo2.0を入れておく組み合わせとなりました。（料金は全て税込み） 2026年の1月まで、筆者は楽天モバイル、日本通信、povo2.0を併用していました。 余談ですが、楽天モバイルと日本通信の電話番号を入れ替えた後、楽天モバイルから「【重要】契約事務手数料のご請求額確定のお知らせ」というメールが届きました。

なお、Microsoft Edgeをご利用のお客様はプライバシー設定が影響している可能性があるため、こちらの設定画面<edge://settings/privacy/trackingPrevention>にアクセスして「追跡防止を有効にする」の設定を「バランス（推奨）」にしてご利用をお願いいたします。

バックエンドとフロントエンドそれぞれで CLAUDE.md やルールファイルが整備されていたので、親セッションで両方を扱うと関係のない情報まで混ざって精度が落ちました。
さらに、Claude Code に設計に関するクイズを出してもらい、自分が答えることで理解の穴を見つけていました。

コンピュータ情報サイト「Infosecurity Magazine」は2026年6月25日（現地時間）、AIだけに任せる脆弱（ぜいじゃく）性スキャンへの信頼が急速に低下しているとする、セキュリティ企業Cobaltの新たな調査結果を報じた。

結果的に、「週に1度、スクラムチーム全員で集まって、プロダクトオーナーが何かを説明し、開発者が見積もるイベント」のように固定化されてしまっているケースもよく見かけます。 今回の資料では、プロダクトバックログが適切な状態とは何か、誰がプロダクトバックログリファインメントに関わるのか、いつ行うのか、どれくらい時間を使うのか、どこまで詳細化すれば十分なのか、といった点を解説しています。

具体的なプロンプトはこちら ■簡単 ■普通 ■難しい 各パターン、各プロンプトについて、思考量を集計した結果を示します。

pj-doubleは要件定義段階で、プロダクト仕様書や技術設計書を自動で生成することを目指していましたが、このような一次情報が創出される創造的な議論の場や、そこにおける合意形成などの本質的なプロセスがそのスコープから抜け落ちてしまっていました。
そういう成果物をAIに生成させると、良し悪しを判断できないまま採用することになる。

事業部からの要求資料やヒアリング・議事録をNotebookLMでまとめ、そこからSDDの入力となる要件定義書（requirements.md）を作成して、設計・タスク分割へと進めているところです。