2026-07-13 00:01 はてなブックマーク テクノロジー 人気エントリー

このサイトを利用するには、コンテンツブロック機能（広告ブロック機能を持つ機能拡張等）を無効にしてページを再読み込みしてください 記者が実際に装着して繁華街を歩いていても違和感はなく、スマートグラスだと気づく人は皆無だ 国内で発売が始まったレイバンと米メタが共同開発した「Ray-Ban Meta（第2世代）」。もっとも安いモデルで約7万3000円となっている 今回、検証のため入手したスマートグラス。

Web開発の実務経験を活かし、個人開発・スタートアップ支援・Railsアップデート・SEO改善・MVP開発などを手がけています。ひとことで言えば—— 組織の知識（データの定義、指標の計算方法、API仕様、業務プロセス、Runbookなど）を、YAML frontmatter付きのMarkdownファイル群として梱包し、AIエージェントが読んで・推論して・行動できるようにする形式 です。

test を別ランナーの独立 job に出すと2分11秒で終わり、lint / prettier / type-check だけになった checks（全体2分34秒）と並走するので、終わるまでの時間は約4分に収まりました。

「過去のコミットに変更を入れ忘れた」とき、従来は git commit –fixup と git rebase –autosquash を組み合わせて対処していましたが、
新しいサブコマンドである git history fixup は、これを1コマンドにまとめてくれます。

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修正 → レビュー の戻りは「次の API をどれに実行するか」（実行順序）というより 差し戻しの業務ルール（遷移条件）を表すので、ワークフローグラフ側の役割に置きます。 ここまで見てきたタスクグラフと実行順序グラフ（DAG）が「何をやるか」と「処理をどの順番で実行するか」を担うのに対し、ワークフローグラフが担うのは業務プロセスの進め方です。

サンプリングされたトレース → 内部イベントがユーザー体験へ与える影響を推定する 全量のサーバーサイドメトリクス → 内部イベントの母集団全体での発生数を計測する 両者を統計的に合成する → ユーザー体験全体での品質劣化を推定する 目指しているのは、コストの都合に合わせてSLOを緩めることではなく、異なる性質を持つ観測データを組み合わせ、固定されたコストの中でSLIの推定精度を高めることです。

「生成AIを導入したいけど、リスク部門の理解が得られない」「情報漏洩が怖くて一歩を踏み出せない」——同じような壁にぶつかっている企業の担当者の方に、何かひとつでも参考になれば嬉しいです。この記事では、情報漏洩リスクに人一倍敏感な金融機関という環境で、Claude・Gemini・ChatGPTという複数の生成AIサービスを全社導入するに至った経緯と、その際にどうリスクを整理したかをまとめます。

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最新のAI関連技術、テクノロジー、AIのビジネス活用事例などの情報を毎日発信しています。Ledge.ai編集部です。

(やっている人にとっては当たり前なことだと思います) また、 freee が SaaS の事業会社として売上を上げている仕組みについても解像度を深めました(書籍PLG プロダクト・レッド・グロース など) そこまでミッションへの理解を自分の言葉で広げたら、その後はじめてなぜ自領域が重要なのかを、関係する要素を中心に深掘りしていきます。

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マネージド版の構想も出ていますが、これはあくまで運用を肩代わりするサービスで、OSS側をフル機能のまま維持すると明言しているのは良いですね。 マネージド版の「Obscura
Cloud」も予定されているようですが、記事執筆時点ではWaitlistが準備されている状態で、まだ稼働は開始していないようです。

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Anthropicは2026年7月6日（現地時間）、カナダのアルバータ州政府がAI「Claude」と「Claude Code」を活用し、大規模なサイバーセキュリティ対策と情報システム刷新に取り組んだ事例を公表した。

description で勝負を決めること、SKILL.md に全部を書かず段階的に開示すること、呼び出しを決定論的に設計すること、そして AI の言い訳を先回りで潰すことです。

これらは『まれ』なこととされていますが（業界的に「まれ」ということになっているという意味です⁠）⁠、無視できるような話でもなく、「⁠ある証明書が有効なのかどうか」を証明書の利用の前に確認する必要があります[2]。

docs/reference/01-architecture.md や docs/harness-engineering/09-porting-to-a-new-harness.md にある通り、新しいハーネスを追加する際も core/ は一切変更せず、harness/<name>/manifest.ts を 1 つ書くだけで済むように設計されています。

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SRE NEXTとは、信頼性に関するプラクティスに深い関心を持つエンジニアのためのコミュニティベースのカンファレンスです。

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Bunが「人間がコードを読んで品質を保証する」ことを手放せたのは、60,624件のテストと1,386,826件のexpect()呼び出しを持ち、しかもそのテストがランタイムの実装言語に依存しないTypeScript製だったからです。

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今回出たGPT-5.6のSolであればImage2.0で作った画像をそのままPowerPointとして作り直せば、ChatGPTのWebだけでスライド作成が完結するのでは！ という、かなりそのままの発想で試してみました。

メインセッションのモデル自動切替(モード間)は2026年7月上旬時点で手動操作(/modelコマンド)が必要ですが、サブエージェントごとのモデル指定はCLIの/fleet・VS CodeのSubagentsのどちらでも、プロンプトでの明示指定やカスタムエージェント設定で対応できます。

もし Opus が「難しい問題でより深く考える」ことでコストが増えているなら、複雑なタスク (rest-api や harden-k8s) ほど比率が開くはずですが、実際には一番単純な terraform-s3 が最大比 (2.10 倍) でした。

実行プランも Materialize (invalidate on row from f) に変わり、「f の各行ごとに再計算する」=LATERAL が意図通りに機能していることが確認できました。 しかし実行プランを見ると、このサブクエリが全クライアント分（数万行）を一括で集計してから、外側で必要なたった3行だけを使っていました。

都道府県のニュース 【ワシントン共同】米連邦準備制度理事会（FRB）は10日、半期ごとに議会に提出する金融政策報告書を公表した。 報告書はインフレ加速の要因として、AIに加え、トランプ政権の関税率引き上げに伴う輸入品の価格上昇や、ホルムズ海峡の事実上の封鎖を受けたエネルギー価格の急騰を挙げた。

cacheComponents オプションを有効にした状態で先程の /number 画面へのリンクをクリックすると、画面遷移の完了後に Next.js のデベロッパーツールに以下のような警告が表示されるようになります。

AIが問題を検知できない：書き手（AI）は、自分の英語的な構文を「自然だ」と感じてしまう。

https://dev.classmethod.jp/articles/20260507-aws-mcp-server-ga/ これまでは、エージェントを AWS MCP Server に接続する際にローカルプロキシなどの追加の認証の仕組みが必要になるケースがありました。

カンファレンスで言及されていた内容が実際の社内データと相違ないかを確認したり、AI検索の広がりを見据えて「パークダイレクトならこういうこともできるのでは？」と施策案出しにつながったりと、実際の施策や優先度の判断にまで結びついていく手応えがありました。

一方で、単純に権限を委譲するだけだとAWSアカウント管理者自身の負担が増大すると想定されたので、JITアクセスの承認者についてはAWSアカウント管理者自身でコントロール可能なルールとしました。 新しいフローを実現するために、「AWSアカウント管理者」および「JITアクセス承認者」の役割を新しく定義しました。