プログラミング
Python
Python 3.14がリリースされ、uvやRuffの最新バージョンも利用可能となりました。主な新機能として、テンプレート型の新しい文字列フォーマット「t-string」が追加され、従来のf-stringと異なり定義の詳細確認が可能です。また、実験段階だったGIL（グローバルインタプリタロック）無しの「フリースレッド版Python」が正式サポートになり、Clang利用環境では3～5％のパフォーマンス向上が期待できます。finally節でのreturn等の使用に警告が出るようになったほか、ByteString型の非推奨が継続、REPLの強化なども含まれています。Python 3.9はEOLとなり、今後のRuff等のデフォルトは3.10以上となります。
主にセキュリティアップデート。
Visual Studio Code
Visual Studio Code 1.105（2025年9月リリース）は、OS統合や開発者生産性向上、エージェントツール強化など、複数の新機能・改善を提供しています。主な内容は、macOSのネイティブ認証やAIによるマージコンフリクト解決、最近のチャット履歴表示、MCPマーケットプレイス追加、ターミナルやタスク通知改善、PythonのテストIDコピー対応など。AccessibilityやSource Control、Testing、Authenticationにもアップデートや修正が加えられ、リモートエージェントや拡張機能開発も強化されています。
Git
複数リポジトリ間で依存関係を管理する方法としてGitサブモジュールを活用する事例を紹介。サブモジュールで特定のリポジトリの一部を他リポジトリにスナップショットとして埋め込み、必要時のみアップデート可能。手順やGitHub Actionsによる自動化例も解説しています。
GitHub
GitHubは組織や個人設定内の「ブロックしたユーザー」表示を改善しました。ブロック日時、実施者表示、説明欄の長文化、文字数カウンタ追加、UI向上などにより、監査や記録、説明の透明性を高めています。
テスト
こうなりがち。そして異常系のユニットテストはあとからだと結構その状態を作るのが難しい。
その他
従来のGUIベースドキュメント管理ツールの課題（検索の使いにくさ、画像品質劣化、APIやログ機能の制約）を解決するため、Cloud RunとVitePress、GitHub、IAPを組み合わせた社内ドキュメント配信基盤を構築。自チームに特化した検索性、画像品質の維持、バージョン管理や閲覧制限を低コストで実現。GitHub集約によりAIによるドキュメント生成とCLI検索が可能になり、今後は画像保存方法や編集促進の運用改善も検討中。
AI
Gemini CLI extensionsは、開発者が自身のワークフローに合わせてコマンドラインをカスタマイズできる新しいフレームワークです。Googleが開発したAIエージェントGemini CLIに、DynatraceやFigma、Postman、Stripeなど多様な外部ツールとの連携を可能にする拡張機能を簡単に追加できます。各拡張は「playbook」を内包し、インストール直後から有用な機能が使え、設定も容易。コミュニティやパートナーが参加するオープンなエコシステムによって、CLI上で自分だけの作業環境やツールチェーン構築が可能となります。
Googleは「Gemini Enterprise」を発表し、企業の全従業員がAIを活用した業務を行える統合プラットフォームとして提供開始した。Gemini Enterpriseは、従来のチャットボットを超え、企業内のドキュメント・データ・ツール・人をセキュアに統合し、AIによる業務高度化を推進する。Googleの最新Geminiモデルに基づき、ドキュメントやアプリと対話できるほか、AIエージェントの構築や展開、業務内容や個人のワークスタイルに合わせた機能も備えている。実際の導入例として、HCAヘルスケアはGeminiを活用し看護師間のシフト引継を効率化、Best Buyは顧客対応を自動化して効率改善を実現。Google社内でも新規コードの約半数がAIで生成されている。Gemini Enterpriseは、GoogleのAIインフラ、先進的な研究、幅広いAIモデル群と完全に統合されており、Google Workspaceをはじめとした各種プロダクトでのAI活用を支える基盤となる。
Gemini EnterpriseはGoogleが提供する企業向けAIプラットフォームで、業務の効率化と時間短縮を実現します。従来のAIが個別ツールで完結していた課題を解決し、企業内のデータや人・業務を一つのAIハブに統合。ノーコードで各部門が独自AIエージェントを作成でき、マーケティング企画やデータ分析など多様な業務をAIが自動化します。Google WorkspaceやMicrosoft 365など既存ツールと連携し、全社のタスクやワークフローを一貫して効率化。社内外のAIエージェントも市場から導入可能で、個別でなく全体の業務プロセスをスマート化します。
まぁGoogle Workplaceな会社はこれ、MS o365の会社はCopilotみたいなオフィススイートやクラウドストレージを巻き込んでの囲い込みですね。Drop BoxやBoxは辛いな。逆にOpenAIのChatGPT Appsへの参加、統合を進めるべきだろう。
そしてここでも、アプリの入口がチャットになっているというのが大きな変化ですね。
Microsoft
MicrosoftがAzure AI Foundry Agent ServiceでGPT-5モデルファミリーの提供を開始。GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-nano、GPT-5-chatの4つのモデルを用途に応じて選択可能。企業向けエージェント開発に特化し、ストリーミング応答、ツール連携、構造化出力、マルチモーダル機能を提供。既にGA（一般提供）となり、RBAC、コンプライアンス管理、マルチエージェントワークフローに対応。
Anthropic
Claude Codeは、プラグイン機能（スラッシュコマンド、サブエージェント、MCPサーバ、フック）に対応し、カスタム開発環境構築やチーム共有が容易になりました。プラグインは簡単なコマンド操作で導入・切替でき、標準化やワークフロー共有、内部ツール連携など様々な用途に活用可能です。GitHub等でマーケットプレイスを構築・公開でき、コミュニティが推奨プラグインを発信、開発者同士の環境共有が進みます。現在パブリックベータ中で、VS Codeやターミナルでも利用できます。
まぁ、考えることはみんな同じって感じですね。
わずか250の悪意ある文書を学習データに混入させるだけで、大規模言語モデル（LLM）はモデルのサイズや全体のデータ量に関係なくバックドア（特定条件で異常動作する脆弱性）を持つことが実験で判明。従来考えられていた「全体データの一定割合を汚染する必要がある」という常識に反し、ごく少数のデータで攻撃が可能なため、LLMの安全性対策の強化が求められると指摘している。
OpenAI
OpenAIはLLM（大規模言語モデル）の政治的バイアスを評価・削減するため、500件・100トピックのプロンプトを使い、5軸で客観性を測定。GPT-5はGPT-4o等と比べバイアス低減・頑健性向上を達成し、全回答のうち0.01%未満しかバイアスの兆候が認められなかった。今後も客観性向上を目指す方針。
論文・その他
DSPyは、プロンプトエンジニアリング作業を最適化問題に落とし込むことで、人手によるプロンプト設計を排除することを目指すフレームワークです。PyTorchやChainer、Kerasの使い心地に似ており、入出力のシグネチャと処理内容のみで訓練・最適化が可能です。教師データや評価指標を用いてLLMの制御をプログラム化・自動化でき、GLMやGEPAなどの最適化アルゴリズムによって品質改善も行えます。実際にNARUTO口調変換例を用いた実験で、訓練前後の出力精度が向上しました。今後は大量データ所有者がより有利になり、格差拡大の懸念も示唆されています。
最近のLLMは長文を扱えると言われていますが、実際には長い入力ほど精度が大きく低下する根本原因が明らかになりました。無関係な文脈や証拠・質問の距離だけでなく、入力トークン数自体が性能を制限します。対策として、長文から必要な情報をまず検索し、それだけを短くまとめた新しいプロンプトで推論させる「検索→推論」の二段階アプローチが効果的です。これにより最大31%性能改善が確認され、チャットボットやRAGなど長文タスクの精度向上に実用的です。
AIコード生成ツール（CursorやGitHub Copilotなど）を使う際、モデル選択がコスト管理の鍵となる。基本はAutoモデルから始め、必要に応じ高性能モデルへ切り替えるべきで、最大モードなどは一時的な利用に留める。特に長い推論や複雑な作業はコスト増につながるため注意が必要。使用量と料金はこまめに確認し、ループ状態や非効率な使い方は早めに中断する習慣を持とう。成功例や失敗例を記録することで、無駄な出費を防ぎ、効率よくAIを活用できるようになる。
クラウド
Azure
俺たちの焦げログ。
OS
Windows
Windows向けCopilotアプリがアップデートされ、個人向けのOneDriveやOutlook、Google Drive、Gmailなどの「コネクタ」に対応しました。これにより各サービスを連携し、自然言語検索でメールやドキュメントを横断的に検索できます。また新たにWordやExcel、PDFなど複数形式へのドキュメント作成・エクスポート機能も追加。これらは段階的にInsiderへ展開され、設定画面からコネクタの有効化が可能です。意見はアプリ内からフィードバックできます。
Apple
Appleは「Apple Remote Desktop v3.10」をリリースし、macOS 26 Tahoe対応、リモートMacのVoiceOverやアクセシビリティ機能強化、バグ修正・パフォーマンス改善を実施。最低対応OSはmacOS 14.5 Sonomaからに変更されました。
ハードウェア
PC
Intelは2026年前半に最大288コアのEコアモデル「Xeon 6+」を発売。新開発のIntel 18Aプロセス・Darkmontコア採用で電力効率と性能を強化し、コア数やIPCも大幅向上。
CalDigitがThunderbolt 5対応ドック「TS5」（15ポート搭載）の販売を開始。TS5はUSB-A/-Cや2.5GbEなど多様なポートを備え、価格はCalDigit Japanで69,300円。拡張性重視の場合は上位モデル「TS5 Plus」も選択可能。
初代Macintosh風レトロデザインで5インチHDディスプレイを搭載したMac mini M4専用ドッキングステーション「Wokyis M5」が日本で発売開始。豊富な端子とSSD増設対応、価格は25,999円です。
業界動向
AI関係
昨日もこの話題を取り上げましたが、両方から広報がありましたので改めて。個人的な感想としては、ABBそこ売っちゃうんだというのが正直な感想。