Qiitaのトレンド記事を要約してまとめたもの（サボり）

Posted at 2025-10-07

LLMが突然賢くなった理由を紐解く - 5つの革新とその影響度

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POSTED @ 2025/10/5___UPDATED @ 2025/10/5
Author : @penicillin0

LLMの進化は以下の5つの技術革新による：

Transformer（2017）：LLMの基盤アーキテクチャ、並列処理と長距離依存関係の学習を実現

スケーリング則（2020）：モデルサイズ、データ量、計算量と性能の関係を数式化、「大きくすれば強くなる」ことを発見

GPT-3（2020）：1750億パラメータで創発的能力を実証、Few-shot Learningを可能に

RLHF（2022）：人間のフィードバックによる強化学習で、LLMを実用的なツールに

Chain-of-Thought（2022）：プロンプトに「ステップバイステップで考える」を加えることで推論能力を向上

2023年以降はデータ品質が重視され、合成データの活用や高度なデータフィルタリングにより、効率的な学習が可能になった。

LLMの進化はTransformer、スケーリング、RLHFの3つの基盤技術が揃って実現。今後はマルチモーダル、効率化、長文脈、推論時間の活用などが展望される。

【アプリ開発】経費申請の手入力を減らしたい新人が、OCRに挑戦してみたら8割自動化できた

初心者, OCR, React, 業務改善, githubcopilot

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POSTED @ 2025/10/6___UPDATED @ 2025/10/6
Author : @ishikawa_slj

経費申請アプリ開発を通じた学びの共有。開発背景には、経費申請における課題（入力ミス、手間）の解決がある。アプリは、レシート画像をOCRで読み取り、金額、日付、店舗名を自動入力する。OCR精度の課題に対し、画像前処理（トリミング、明るさ補正）、金額バリデーション、UIでの修正のしやすさ（入力欄修正、候補切り替え）を工夫。GitHub Copilotも活用し、入力8割削減を達成。OCRは完璧ではないため、現実への落とし込みが重要であり、AIと人間の組み合わせ、周囲との協力が改善の鍵となる。

OpenAI Agent Builderを触ってみた：Difyとの違いと実践Tips

OpenAI, ChatGPT, Dify, OpenAIAgentBuilder

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POSTED @ 2025/10/6___UPDATED @ 2025/10/6
Author : @akira_papa_AI

OpenAI Agent Builderは、ビジュアルでAIエージェントのワークフローを構築できるツール。Difyとの違いは、Agent BuilderがOpenAI公式でシンプルさ重視、Difyがオープンソースで柔軟性重視である点。Agent Builderはプロトタイプ作成に、Difyは本格運用とカスタマイズに向く。主要機能はCore、Tool、Logic、Dataの各ノード。セキュリティ対策として、構造化出力、GPT-5/5-miniの使用、Human approval、Guardrailsなどが重要。ChatKitとの統合も容易。実践Tipsとして、テンプレート利用、Note記述、コスト管理、Evaluateの習慣化、適切なHuman approval配置が挙げられる。Agent Builderはエージェント開発の敷居を下げ、可能性を感じさせるツール。

SharePointの雑多なデータの山をナレッジエージェント（Copilot）で整理する

SharePointOnline, Microsoft365, copilot, 生成AI, なんでもCopilot

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POSTED @ 2025/10/6___UPDATED @ 2025/10/6
Author : @Oyu3m

SharePointのAI補助機能「ナレッジエージェント」のメタデータ自動生成機能の紹介（2025/10/06時点の情報）。
Microsoft 365 Copilotライセンスが必要で、パブリックプレビューのためPowerShellでのオプトインが必要。
ナレッジエージェントはSharePointでのAI活用機能で、Tech BlogとMicrosoft Learnに詳細情報あり。

有効化はPowerShellでSharePoint管理URLへ接続しコマンド実行。
SharePointサイトに表示されるメニューから、サイト情報検索、改善提案、ライブラリ整理、自動化などの機能が利用可能。
特に「メタデータの追加」機能では、列の自動生成や、列の作成からの追加が可能。

列の自動生成では、AIが提案する列を編集・削除可能。
列の作成からは、選択肢形式でAIが分類を判定する列を作成可能。
ファイル整理に役立ち、データの棚卸にも活用できる。

制限事項として、対応ファイル形式、言語、列の種類に制限がある。
ライブラリごとの列数やファイルサイズにも推奨値あり。
フォルダではなくファイルのみ処理可能。
暗号化されたファイルは分析不可。
ドキュメントライブラリのみ対応。

SharePointエージェントとの組み合わせでデータグランディングにも期待。

良いテストとはなんだろう？ - （good code, bad codeより）

テスト, 初心者, 自動テスト

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POSTED @ 2025/10/7___UPDATED @ 2025/10/7
Author : @ikeyaH

良いテストの原則は、破損の正確な検出、実装詳細に非依存、説明的な失敗、分かりやすいコード、迅速な実行の5つ。

テストはコードが意図通り動くか信頼を得るために重要で、後々の破損に気づけるメリットもある。

実装の詳細ではなく「何を」実現するかをテストすべきで、詳細に捉われるとテストが煩雑になり修正が億劫になる。

失敗時に「何が違ったのか」が分かりやすいと原因特定が迅速化し、適切なコード分離にも繋がる。

テストコードの失敗はコードの破損を示すが、意図的な変更もあり得るため、「何を」の部分を明確に。

テストは頻繁に実行されるため、実行速度も重要。

テストを書く意識は、実装での無理を避け、より良い設計に繋がる。

【ポケモン×Java】Lv10：『選べ、キミの一撃！』〜メソッド②〜

Java, オブジェクト指向, 初心者, 教育, プログラミング入門

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POSTED @ 2025/10/7___UPDATED @ 2025/10/7
Author : @hitomin_poke

ピカチュウが技を使って攻撃する処理を実装。

attack(Hitokage hi, int moveIndex)メソッドで、相手と技の番号を指定。

moveIndexで技を選択し、対応するダメージを与える。

配列で技名と威力を管理。
ヒトカゲにも同様の攻撃メソッドを作成する練習問題あり。
次回はScannerで技を選択する予定。

『疾走する散文』法、AIと対話しないモノローグ法の発展形

AI, プロンプト, ChatGPT, LLM, コンテキストエンジニアリング

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POSTED @ 2025/10/6___UPDATED @ 2025/10/6
Author : @makotosaekit

「疾走する散文法」は、AIを「思考の伴走者」から「思考の代筆者」へと変える、アーネスト・ヘミングウェイの氷山理論に着想を得たAIとの対話手法。

氷山理論：作品の重みは、書かれなかった部分（思想、価値観）を読者が推論できることで強固になる。

従来：詳細な仕様書をAIに再現させる。

疾走する散文法：思想の断片を与え、AIに具体的な言葉を創造させる。

モノローグ法との違い：

目的：思考の魂の言語化

入力：断片的・非連続的なイメージ

AIの役割：思考の代筆者

手法の特徴：

論理的な繋がりを断ち切り、思考の速度でイメージをAIに浴びせる。

AIに意味的な跳躍を強制し、文脈を推論させ、世界観を紡ぎ上げさせる。

実践テクニック：

巨視的なフィードバックループ：AIの応答が方向性と大きく異なる場合に、大胆に軌道修正。

「二つの問い」による自己との対話：AIの生成した言葉から重要なキーワードを見つけ、「どういう意味か？」「なぜか？」を問い、思考の解像度を上げる。

日記アプリ『余白』の設計哲学を例に、アイデアから設計思想への言語化プロセスを解説。

フェーズ1：思考のギャロップ（断片の投下）

フェーズ2：AIの初期解釈と巨視的フィードバック

フェーズ3：AIの軌道修正と核心的キーワードの出現

フェーズ4：「二つの問い」による深掘り

フェーズ5：思想の結晶化

フェーズ6：設計哲学マニフェストの起草

フェーズ7：魂から実装へ（マニフェストから仕様書へ）

結論：AIを単なるツールではなく、「思想的パートナー」として活用し、言語化できていない思考を明確にする。

参考：入力の断片性、意味的跳躍、対話的誘導の3要素を、In-Context Learning、LLMの推論能力、Human-in-the-LoopによるAIのステアリングと関連付けて解説。

【検証】AI Agentは学術論文を読んでプロトタイプ実装まで本当にできるのか？（波乱の実装編）

GAN, githubcopilot, 生成AI, GPT-5, ClaudeSonnet4.5

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POSTED @ 2025/10/7___UPDATED @ 2025/10/7
Author : @ntaka329

GMOコネクトの永田氏による、生成AI(Agent)を活用したFedGAN実装の試み。

タスクは適度な大きさに分解しレビューしやすいように。

GPT-5 miniが最も素直な結果。新しいモデルはバグが混入しやすい可能性。

コードレビューは必須。コアロジックを重点的にレビュー。

単体GAN実装の準備として、GPT-5 miniにTensorFlow Tutorialを参考にGANを実装させた。
エラーが発生したが、修正を指示し、動作検証を実施。

FedGAN実装前にレビュー観点を作成。
GPT-5 mini, Claude Sonnet 4.5, GPT-5 Codexの3つのモデルを使用。

FedGAN実装結果:

GPT-5 mini: 実用的なレベル。

Claude Sonnet 4.5, GPT-5 Codex: 学習ループに致命的なバグ。

GPT-5 miniはTensorFlow GPU利用で問題、重みの初期値統一処理なし、一部結果出力に問題あり。
Claude Sonnet 4.5は実行時エラーと学習がほとんど進んでいない問題あり。
GPT-5 Codexも同様に学習が進んでいない問題あり。

まとめ:

タスク分解の重要性。

GPT-5 miniが比較的良好。

人手によるレビューは必須。

【ポケモン×Java】知識編配列#5 〜配列を完全攻略！-落とし穴-～

Java, オブジェクト指向, 初心者, 教育, プログラミング入門

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POSTED @ 2025/10/6___UPDATED @ 2025/10/6
Author : @hitomin_poke

Java配列の実用的な使い方と初心者の落とし穴：

実用例：並び替え（バブルソート）、検索、集計

落とし穴：

添字の範囲外アクセス

配列の初期化忘れ

参照コピーの勘違い（片方の変更が両方に影響）

二次元配列のlengthで行と列を混同しない

デバッグ：Arrays.toString/deepToStringで配列の中身をまとめて表示

例：二次元配列で草むらに敵ポケモンを配置するシミュレーション

「世界の一流は『休日』に何をしているのか」を読んだ

読書, 読書感想文

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POSTED @ 2025/10/5___UPDATED @ 2025/10/5
Author : @e99h2121

「世界の一流は『休日』に何をしているのか」の読書感想文。

労働日のために休むのではなく、休日のために働くという良い循環を目指す。

日本のビジネスパーソンは「個人依存」で休めない傾向。

仕事と休日を切り離し、右脳を刺激し、計画的に仕事を進める。

自己効力感(新しいことに挑戦、すぐ行動、失敗を気にしない、できる方法を考える、学ぶ姿勢)が重要。

何も考えない時間やアウトプットありきのインプットで脳のパフォーマンスを上げる。

本を読んだら、知識を仕事にどう反映させるかを考える。

エネルギーを無駄遣いせず、モチベーションが高いときにやることを決め、疲れる前に休む。

M5Stack LLM8850 モジュールを Raspberry Pi 5 で動かしてみた(LLM編)

RaspberryPi, M5stack, LLM

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POSTED @ 2025/10/5___UPDATED @ 2025/10/6
Author : @uzuki_aoba

M5Stack LLM8850はAX8850チップ搭載のAIアクセラレータモジュール。AX8850は高性能で低消費電力、AIアルゴリズム進化に対応。AxModel形式のモデルがHuggingFaceで公開。

セットアップは、LLM8850、Raspberry Pi 5、M.2 HAT+、アクティブクーラーを使用。M.2 HAT+は必須。Raspberry Pi ImagerでOSを書き込み。公式手順に従い、パッケージ更新、EEPROMバージョン確認/更新。lspciでLLM8850の認識確認。DKMSとaxclhostをインストール。axcl-smiでデバイス確認。

動作確認は、yolo11s.axmodelをダウンロードし、axcl_run_modelでベンチマーク実行。git lfsをインストール。Qwen3-0.6BをHuggingFaceから取得し、Tokenizerサーバ起動後、対話型スクリプトを実行。13〜14トークン/秒で動作。

今後はTTSやマルチモーダルモデルを試す予定。

【binaryまで読んで理解する】Javaでゼロから作るgit add

Java, Python, Linux, Git, 新卒エンジニア

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POSTED @ 2025/8/26___UPDATED @ 2025/10/7
Author : @tomo-2525

この記事は、新卒エンジニアがJavaでgit addを実装した内容。
Gitの内部構造を解説し、磁器コマンドと配管コマンドの違いを説明。
.gitディレクトリ、indexファイル、objectsディレクトリ（blob, tree, commit, tagオブジェクト）の構造を詳説。
実装方針として、helperメソッドやデータクラスを作成し、git update-indexとgit hash-objectを実装、それらを組み合わせてgit addを再現。
最後に、Javaで実装したgit addのデモと、参考にしたリソースを紹介。
実装コードはGitHubで公開。

AWS CDK 基礎知識まとめ

AWS, 初心者, 入門, インフラ, CDK

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POSTED @ 2025/10/3___UPDATED @ 2025/10/6
Author : @j-yasukawa

この記事はAWS CDKの学習備忘録。TypeScriptを例に、CDKでコードを書くための前提知識を解説。

CDKはインフラをコードで管理(IaC)するツール。cdk synthでCloudFormationテンプレートに変換、cdk deployでAWSリソースを構築。

AWS CDKの構成要素: Construct(最小単位、AWSリソースの部品、L1/L2/L3のレベルあり), Stack(Constructのデプロイ単位), Stage(Stackの環境単位), App(アプリケーション全体)。

デプロイの流れ: 開発者がコード定義→cdk deploy→CloudFormationがリソース操作。

プロジェクト作成: ディレクトリ作成後、cdk init app --language typescriptで初期化。

Construct宣言: scope内で一意なidとpropsを指定。

Composition: Constructを継承したクラスで複数のConstructをまとめ、高レベルコンストラクトを定義。

Token: 未確定の値を表す仕組み。CloudFormationのRef/GetAttに変換。文字列連結は可能だが計算は不可。

リソース参照: CDKが依存関係を自動付与。

Aspect: 横断的な共通処理を一括適用する仕組み。

依存関係: CDKが自動解決、できない場合はaddDependencyを使用。

デプロイコマンド: cdk bootstrap(初回のみ、環境準備), cdk diff(差分確認), cdk deploy(デプロイ)。cdk.jsonでエントリーポイント指定。

学習ステップ: AWS Black Beltセミナー視聴→ハンズオン→実践。

一次情報で政治を知る：日本語RAGシステムで高市早苗新総裁の公式サイトを分析

Python, AI, OpenAI, rag, duckdb

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POSTED @ 2025/10/5___UPDATED @ 2025/10/5
Author : @shinonome_taku

政治家の客観的な一次情報へのアクセスが難しいことから、高市早苗氏の公式サイト情報をRAGシステムで質問応答できる実験的プロジェクトを開発。RAGLiteフレームワークとDuckDBデータベースを採用し、日本語に特化したEmbeddingとRerankerを選定。Webクローラーで公式サイトから情報を収集し、CLIやWeb UIで質問応答が可能。一次情報の重要性、日本語RAGのノウハウ、DuckDBの手軽さを実感。RAGの実装例として役立つことを期待。デモサイトとGitHubリポジトリへのリンクを提供。

⚡パワポ革命⚡AIでスライド作成！！

PowerPoint, Microsoft365, copilot, 駆け出しアーキテクト, なんコパ

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POSTED @ 2025/10/6___UPDATED @ 2025/10/7
Author : @aktsmm

M365 CopilotでPowerPointを自然言語で作成する試み。

プロンプト入力でPowerPoint作成が可能。スタイルはDefaultとCreative。外部ファイル参照も可能。

作成途中でトピック追加や修正もできる。

最新情報に関する内容は精度が低い場合があるため、データソース指定が重要。

フォント指定が反映されない、文字崩れ、画像埋め込み文字等の課題が残る。

スタイルはDefault指定、日本語指定で改善。

効果的なPowerPoint作成のTips: プロンプト具体的に、スタイル選択、段階的作成、外部ファイル活用、言語明示。

今後のOffice Agentのリリースでさらなる改善が期待される。

実務での活用シーン: アイデア出し、既存資料のPowerPoint化、プレゼン構成の検討。

プロンプト次第で実務レベルのスライド作成が可能。

「たたき台を素早く作る」という位置づけで使うのがベスト。

React学習ログ No.8

React

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POSTED @ 2025/10/5___UPDATED @ 2025/10/5
Author : @maedaHARUYA

TypeScriptはReact開発の安全性を高め、Propsのミスなどを防ぐ。.tsx拡張子を使用。

Propsの型定義はinterfaceまたはtypeが推奨。

Hooksの型付け：useStateは初期値から推論、ユニオン型で限定、判別可能ユニオン型で安全なデータアクセス。useReducerはStateとActionの型を分離。useContextはカスタムフックでnullチェックを推奨。

便利な型：ReactNode（全ての子要素）、ReactElement（JSX要素）、React.ChangeEvent（DOMイベント）、React.CSSProperties（インラインスタイル）。

KPTのように形骸化させない。OODAループを“再現性ある習慣”にした現場の工夫とAI連携

AI, pm, OODA, Notion, ChatGPT

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POSTED @ 2025/10/6___UPDATED @ 2025/10/6
Author : @ota-tsutomu

KPTの形骸化を受け、OODAループを導入するも同様の問題が発生。
OODAは思考と意思決定のフレームワークであり、仕組み化が重要。

Notionテンプレートを改善し、OODAを定着。
Orientに選択肢記入欄と比較軸を設け、Decideになぜその選択肢を選んだか記載欄を追加、Actに再観察KPI欄を追加。

ChatGPTと連携しOrientの質を向上。
類似事例や意思決定パターンを提示させ、判断軸を明確化。

OODAを回す文化を作るため、Slack通知、OODA共有会、評価制度連携を実施。
思考の質が評価につながる構造が重要。

OODAは思考と行動を連鎖させる設計図であり、定着には運用の仕組み、AIによる補助、文化設計が必要。
Orientの質を上げると、Decide、Act、Observeも向上。

New Relicで動画配信を観測しよう！ Streaming Video & Adsの主要指標とイベントデータを徹底解説

NewRelic, 初心者, 動画, 監視, observability

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POSTED @ 2025/9/22___UPDATED @ 2025/10/7
Author : @yseki1985

New RelicのStreaming Video & Adsは動画パフォーマンスとユーザー体験を分析するツール。
VideoActionとVideoErrorActionイベントで動画再生に関するアクションやエラーを記録。
イベントにはデバイス種類、OS、プレイヤーバージョン、コンテンツ名、ビットレートなどの属性が付随。
これらのイベントデータからRebuffering ratio、Video Attempts、Avg. bitrate、Avg. start time、Video start failure、Video playback failureなどの重要指標を算出。
独自の分析も可能で、NRQLで柔軟にデータを分析し、ユーザー満足度向上が可能。

VSCode にて Excel VBA を編集する（excel-vba-sync）

VBA, snipet, 初心者, 拡張機能, VSCode

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POSTED @ 2025/10/5___UPDATED @ 2025/10/5
Author : @EitaroSeta

excel-vba-syncは、Excel VBAモジュールをVSCodeで編集し、変更をExcelにインポートできるVSCode拡張機能。
特徴：VSCodeとVBAコードの連携、Github Copilot連携でのコーディング向上、UTF-8形式でのGit管理。
主な機能：Excelから.bas/.cls/.frmファイルへのエクスポート、VSCodeでの編集、Excelへのインポート(モジュール差し替え)。
対応環境：Windows 10/11、Microsoft Excel、Visual Studio Code。
インストール：VSCode Marketplaceからインストール。
基本的な使い方：Excelでマクロ有効ブックを作成し、VSCodeで拡張機能を起動、エクスポートフォルダを選択しエクスポート実行。VSCodeで編集後、保存してインポート実行。
注意事項：エクスポートファイルの属性行を編集しない、新規モジュール追加は未サポート、Excelファイルのバックアップ推奨、エラー時はExcel再起動。
拡張機能の構造：Export/ImportとList & Run Macro/Search VBA Codeの2つのフロー。

DeepseekR1-0528の挑戦（学習できない！）

LLM, DeepSeekR1, 松尾研LLM開発コンペ2025, RAMEN

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POSTED @ 2025/10/5___UPDATED @ 2025/10/6
Author : @HarachiFu

松尾研LLMコンペでDeepSeekR1-0528の学習に挑戦したが、MoE層の認識問題とFSDPの不適合により失敗。
原因は、モデルの特殊性（巨大サイズ、MoE構造、FP8形式）とFSDPによるMoE層の誤分割、通信の衝突。
解決策としてDeepSpeedを基軸に、EP・PPを考慮した実装を検討。
教訓は、モデルの特性に合った適切なツール選択の重要性。
DeepSeekR1-0528はMoEアーキテクチャ採用の671Bパラメータモデル。
公開モデルはFP8形式のため、学習にはBF16への変換が必要。
FSDPはMoEを理解できず、通信を破壊する可能性。
DeepSpeedはMoEのAll-to-All通信を最適化する。

初ハッカソン参加レポート

AWS, hackathon, イベントレポート, 2025JapanAWSJr.Champions

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POSTED @ 2025/10/4___UPDATED @ 2025/10/7
Author : @ko-dai0525

2025年9月27日開催のAWS Jr. Champions Hackathonのレポート。
テーマは「みんなが仲良くなる！」。
ハッカソンを開催できるアプリを開発。
チームメンバーの急な欠席というハプニングが発生。
CursorエディタとCursor Chatを活用し、画面開発を効率化。
AIによる画面生成は高精度だが、AWSデプロイ後のデバッグに苦労。
データベースのローカル検証環境構築の課題も判明。
AIバイブコーディングによる開発を経験。
イベントを通じてチームの親睦が深まった。

【PHP8.5】PHP8.5リリースページのデザインコンテストに挑戦しよう

PHP, Design, 日本語訳, コンテスト, PHP8.5

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POSTED @ 2025/10/6___UPDATED @ 2025/10/6
Author : @rana_kualu

PHP8.5リリースページのデザインコンペ開催。最優秀賞1000ドル。モダンで軽量、ローカライズ可能、コンテンツファースト、ブランド準拠、保守性の高いデザインを募集。GitHubでIssue作成し、モックアップ、スクリーンショット、解説、投稿者名を記載して応募。締め切りは2025年10月22日。審査員とコミュニティ投票で決定。詳細はPHP Foundation公式サイト参照。

Oracle Cloud Free Tier に登録しよう

AWS, Cloud, 初心者, oci

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POSTED @ 2025/10/7___UPDATED @ 2025/10/7
Author : @tyskJ

Oracle Cloud Free Tier (無料アカウント) の登録から初回ログインまでの手順。

Free Tierは、対象サービスを$300分無料で利用可能。終了後は有料アカウントにアップグレード推奨。

登録手順:

サインアップサイトでメールアドレスを検証。姓名は英語が無難。

アカウント情報 (個人利用はCustomer typeをIndividualに) と住所情報を英語で入力。

クレジットカードを登録。

エラー発生時はサポートに英語で問い合わせ。

初回ログイン:

受信メールのリンクからログイン。

MFA (多要素認証) を設定 (Oracle Mobile Authenticator推奨)。

注意点:

トランザクションエラーが発生しやすい。Chromeシークレットモード、VISAカード、Gmail、英語での情報入力で成功例あり。

クラウド・アカウント名、ホーム・リージョンは後から変更不可。

住所は英語変換サイトなどを活用。

エラー時は30分以上空けて再試行するか、サポートに連絡。

今日のQiitaトレンド記事をポッドキャストで聴こう！ 2025/10/07

初心者, まとめ, AI, ポッドキャスト, 生成AI

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POSTED @ 2025/10/7___UPDATED @ 2025/10/7
Author : @ennagara128

前日夜の最新トレンド記事をAIが読み上げるポッドキャストを毎朝7時に更新。
記事例：ケリー基準、AWS AIエージェント構築、iPhoneマイナンバーカード、Java配列、freqAI-LSTM、OCR経費申請自動化、M5Stack LLM8850、React学習、MS-Office Snowflake AI化、Go GC、AIエージェント論文読解、OSディスクEC2移行、VBA VSCode編集、AWS Hackathon、Squid Lambda IP制限、日本語RAG高市早苗分析、Talend Cloudデータクレンジング、Unity AI、ITエンジニアWizardry、AWS Network Firewall構成。

【検証】AI Agentは学術論文を読んでプロトタイプ実装まで本当にできるのか？（論文読解・設計編）

GAN, githubcopilot, 生成AI, GPT-5, ClaudeSonnet4.5

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POSTED @ 2025/10/6___UPDATED @ 2025/10/7
Author : @ntaka329

GMOコネクト永田氏による記事。GitHub CopilotのAgentでFedGAN論文の要約とプロトタイプ実装の方針提案を試した結果。GPT-5 mini、Claude Sonnet 4.5、GPT-5 Codexを使用。全て十分な品質で要約できたが、GPT-5 Codexがプロトタイプ実装に向けた情報整理と具体的なプロセスで最も優れていた。今後はGPT-5 Codexの生成物をベースにPython実装を試す予定。

Unity6.2のAI触ってみた結果...

Unity, ポエム, AI

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POSTED @ 2025/9/17___UPDATED @ 2025/10/6
Author : @Biscuit_Sauce

Unity6.2のUnityAIを試した記事の要約：

UnityAIはUnityエディタから起動可能

コード生成機能は優秀で、Rigidbodyを使ったプレイヤー移動コードや、既存コードの修正も可能

アニメーション生成はまだ発展途上（例：銃を撃ちながら歩くモーションが不正確）

マテリアル生成は高品質（例：木製の床）、Pattern Referenceなしでも良好な結果が得られる場合あり

スプライト生成はタイトル画面などに使えるレベル

テクスチャ生成はゲームのノベルパート背景向き

コーディングとマテリアル生成は特に有望、アニメーションは今後の成長に期待

英語でのプロンプト入力が推奨

singularity構築エラー対応と対策について

Docker, Singularity, LLM, 松尾研LLM開発コンペ2025, RAMEN

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POSTED @ 2025/10/5___UPDATED @ 2025/10/7
Author : @knishimae0531

松尾研LLMコンペ2025 Phase2でRAMENチームがsingularityを用いて事後学習を実施。
singularity構築時のエラーとその対応策を共有。
singularityはDocker同様のコンテナ技術で、セキュリティリスクが低い。
エラーはwandbへの接続で発生。
原因はサーバ証明書とVScodeのTerminalからの接続。
対策として、コンソールからSSH接続で実行。
DockerイメージをDockerHubにアップロードし、singularityにビルド。
singularity内でサーバ証明の確認を推奨。
singularityは接続方法を限定すれば学習しやすい環境。
本プロジェクトはNEDOの事業の一環。

v-show とどう違う？ React の魅力

Vue.js, フロントエンド, React, Next.js

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POSTED @ 2025/10/7___UPDATED @ 2025/10/7
Author : @natume_nat

<Activity>は表示/非表示を切り替えるReactコンポーネント。
従来の条件付きレンダリングと異なり、非表示時も状態とDOMを保持し、高速な復元が可能。
mode="hidden"の要素は低優先度で事前レンダリングされ、即座に表示可能。
SSR環境ではセレクティブハイドレーションを可能にし、UIの段階的な処理を実現。
Vueのv-showと似ているが、副作用の扱い、事前レンダリング、SSR最適化が異なる。
タブUI、モーダル、折りたたみなど状態保持が必要な場面、コンテンツの事前準備、初期操作の応答性確保に有効。
表示切替、副作用の休止/再開、ハイドレーション分割に価値があり、フロントエンド最適化の定番になる可能性あり。

Copilotを活用してRailsで対戦型のポーカーを作ってみた

Rails, AWS, websocket, Webアプリケーション, ポーカー

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POSTED @ 2025/10/5___UPDATED @ 2025/10/5
Author : @jhanyu

ポーカー番組をきっかけに、仲間内で遊べるテキサスホールデムのWebアプリをRailsで作成。
2～10人で対戦可能、初期コイン数などルール設定可。ゲームオーバー後も観戦可能。チャット機能、戦績保存、不特定多数との対戦は不可。
AWS上に構築、ECSでRailsサーバを起動、DBはSQLite、フィードバックはS3に保存。
開発では、WebSocket、最新Rails、対戦ゲーム作成が初挑戦。Copilotを活用し、雛形作成を効率化。
ゲーム進行管理はリクエスト時に次のアクションを含め、sleepを多用。
Turbo StreamsでのWebSocket実装で切断時処理に問題発生、ActionCableに修正。
Copilot使用感：不正確な情報、一度で満足な回答が得られない、コードが綺麗でない、コード挿入場所がおかしい等の課題あり。
遊び方：サイトでゲーム作成（ホスト）し、コードを共有して参加。人数が揃ったらゲーム開始。

Qiita新規作成タグレポート（2025/09/28 - 10/04）

Qiita

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POSTED @ 2025/10/7___UPDATED @ 2025/10/7
Author : @nkay

Qiitaで2025/09/28から10/04に新規作成されたタグをまとめたレポート。
不要な記号(#や,など)を含むタグには「」マーク付き。
タグの有益な使い方は参考記事を参照。

タグ例(記事数/利用者):

09月28日: 工業簿記(1/1), #git-merge(1/1), スプラット演算子(1/1), #Skywork(1/1), #「AIモード」(1/1)

09月29日: 1000本ノック(40/1), フロントエンド1000本ノック(39/1), BIツール,(1/1), #Arize(1/1)

09月30日: AutomatedDiscovery(1/1), ChromeDevTools(5/2), #天気予報(1/1), アルゴル,(1/1)

10月01日: PlatformIOCore(1/1), Sora2(15/5), #GoogleSheets(1/1), #再生可能エネルギー(1/1)

10月02日: AuthenticationBypass(1/1), Hi-Fi-CAPTAIN(1/1), Cランク-Java-(2/1), ,SAP(1/1)

10月03日: trum(1/1), 非対称ルート(1/1), .get()(1/1), #libreswan(1/1)

10月04日: quadmath(1/1), LiquidAI(1/1), @React(1/1), #防災テック(1/1)

記事数0のタグも多数存在。

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