プログラミング
エージェンティックコーディング・仕様駆動開発
Apollo MCP Server 1.0は、AIエージェントとGraphQL APIを繋ぐ革新的なブリッジです。手動のツール定義不要でGraphQL操作をそのままMCPツールとして公開、ホットリローディングで即座に開発反映。セマンティック検索やトークン効率化、Persisted QueriesやContractsによる高度なセキュリティ、OAuth認証も対応。OpenTelemetry統合やCORS設定で可観測性と運用も万全。AI機能を既存システムに安全・高速で統合できる、エンタープライズ向け本番対応サーバーです。
AI駆動開発の品質担保には「スペック駆動開発」が重要で、仕様書や設計を事前に明確化し、開発ごとにテスト・レビューを徹底する必要がある。Copilot等AIを活用すると開発速度は従来比10倍以上となるが、AIはハルシネーションや誤動作も起こすため常に検証・段階的改善が不可欠。品質を守りつつ爆速開発するためのベストプラクティスが紹介されている。
先々週末行われたJAZUG 15周年勉強会での寺田さんのセッションのちょまどさんによるまとめ。
Amplifierは、MSが試験的に開発しているAIコーディングアシスタントを強化した開発環境で、専門的エージェントや実績あるパターンを組み込み、少ない手間で複雑なソリューションを実現します。20以上の専門エージェント、知識抽出・管理システム、並列ワークツリー、会話トランスクリプト管理、品質自動チェック等の機能を備えています。Python 3.11、Node.js等が必要で、Windows WSL2推奨ですがMac/Linuxでも動作。実験的プロジェクトのため安定性や外部貢献は未対応です。
OpenAIのCodexは、設計から実装・レビューまで自動化するAI開発支援ツールです。具体的事例を交え、プロンプトやワークフローの工夫によって開発速度と品質を劇的に向上。計画立案・UI検証・大規模リファクタリング・コードレビューを自動で行い、生産性を飛躍的に高めます。
Go言語
サイボウズのCloudPlatform部がGo言語で利用するdatabase/sql用OpenTelemetry計装ライブラリ3種（uptrace/opentelemetry-go-extra/otelsql、XSAM/otelsql、nhatthm/otelsql）を比較。XSAM/otelsqlは情報取得の柔軟性や粒度、メンテナンス状況から本番環境でも採用。どのライブラリもクエリやトランザクション操作をトレース可能で、パラメータのSpan追加時は情報漏洩・属性数増大に注意が必要です。導入は要件や運用体制次第で柔軟に選択すると良い、という結論です。
Go言語の性能最適化には、データ構造選択・メモリ割当ての最小化・ベンチマークやプロファイリング・並行処理の効果的利用・反射の回避・GC負荷低減・ロック競合の緩和・システムコール削減が重要。これらの工夫で、より高速で効率的なアプリ開発が可能となる。
Goのログ管理は進化しているが、標準logパッケージは構造化やトレースID、コンテキスト対応が弱い。本記事のLoggerパッケージはLogrusベースで、JSON形式やトレース自動付与、カスタムフォーマット、エラー時スタックトレース出力など、クラウド時代向け機能を提供する。
Goは、Ruby on Railsがかつてウェブ開発で起こしたブームと似た現象を再現しています。Railsは「設定より規約」「生産性の高さ」で一世を風靡しましたが、Goもそのシンプルな構文、高速なパフォーマンス、並行処理の容易さ、マイクロサービスに最適な軽量性により、モダンなWeb開発で注目されています。Goは高負荷や大規模な分散システムで特に力を発揮し、シンプルなプロジェクト構造やメンテナンス性でも優れています。Goへの移行は性能やスケーラビリティの課題解決に効果的であり、新しい世代の開発者にとって重要な選択肢となっています。
Goは標準ライブラリに複雑なデータ構造を持たず、配列・スライス・マップの3つのみを提供する。これはハードウェアに合わせた設計思想によるもので、メモリアクセス効率を重視し、高速な処理を実現している。
Go公式ドキュメントを元に、コードフォーマット、命名規則、パッケージ設計、エラー処理、関数設計、並行処理、コメント・テスト規約、パフォーマンス最適化など、Go言語の標準的なコーディング規則とベストプラクティスを簡潔にまとめています。シンプルで一貫性あるコードを推奨します。
Goでバックエンド開発を行う際に欠かせない、著者が実際の運用経験を元に厳選した10個の主要ライブラリ（Gin, GORM, zap, Testify, Cobra, Viper, Go Redis, Go Kit, Prometheus Client, Wire）を紹介。それぞれの特徴や利点を短く解説し、実践的な活用を推奨しています。
Goのメモリ最適化とガベージコレクタ管理について解説。ヒープとスタックの違い、変数配置の基準、GOGCやGOMEMLIMITでGC挙動制御、特にコンテナ環境でOOM対策としてメモリ制限設定の重要性が述べられている。
Python
Python 3.14で新たに導入された「t-strings」は、f-stringsと同様に値を埋め込む構文だが、即座に文字列化せずTemplateオブジェクトとして扱える点が特徴。これにより、エスケープ処理や独自の前処理を差し込むなど柔軟な文字列生成が可能となる。用途に応じ、従来のf-stringsと使い分けることで安全なデータ挿入等に役立つ。
コンテナ技術
松尾研LLMコンペ2025での知見として、Singularityコンテナを用いた環境構築について解説しています。従来のConda環境構築は時間や個人差、バージョン依存が問題でしたが、コンテナを利用することで動作検証済みの環境を共有でき、構築時間短縮やバージョン変更も容易になります。SingularityはDockerと異なりユーザ権限で起動できるため、スパコン環境でも安全に利用可能です。推奨手順はDockerでベースコンテナを作成し、Singularityでサンドボックスモード生成、shell/runコマンドで起動します。
VS Code Dev ContainersとFastAPIを使い、どのPCでも同じPython開発環境をすぐ構築できる方法を説明。Dockerを使いコンテナ内でFastAPIアプリを作成・起動し、Swagger UIでAPIを確認・操作、pytestで自動テスト、VS Codeでホットリロード＆デバッグも可能。チーム開発時の「動かない問題」も減り、オンボーディングが楽に。APIを初めて試す人にも最適な手順。
AI
OpenAIのDev DayでAgent BuilderやChatGPTのアプリSDKが発表され、AI最適化が今後Webサービス運営に不可欠になる流れに言及。GoogleもOpalやGeminiで対抗し、各社のAIプラットフォーム競争が加速。記事では最新のAIツールや技術動向、法令QAデータセットやAIによる自動化事例、日本国内外のAIエンジニア事情について幅広く触れる。全体的に「すべてがChatGPT化」する未来と、AI普及によるフロントエンドや開発現場の変化への洞察がまとめられている。
だいたい同意見。アプリケーションの入口は、サービス専用のWEBアプリやスマートフォンアプリから、今後チャットアプリケーションになっていくと思う。
Microsoft
MCPツールをCopilot StudioにOAuth 2.0認可コードフローで安全に統合する手順を解説。Azure Container AppやCopilot Studio側のアプリ登録、API権限・CORS設定、リダイレクトURL登録、テストまでの流れを具体的に示し、認証・セキュリティ強化と柔軟なカスタマイズが可能であることを強調しています。
AIとビジネス
SEOで大きく成長した窓清掃業の起業家カイル・レイは、今やSEOを重視せずAIを活用した経営にシフトしています。彼はChatGPTやServiceMonster、チアープなど多様なAIツールを用い、時間とコストを削減しながら業務効率と売上を向上。例えばCRMの「サービスモンスター」で顧客管理、ChatGPTで経営判断や財務分析、AI音声ボットで顧客対応自動化を行い、少人数でも質の高いサービスを実現。今後はどんなビジネスもAI活用が不可欠だと強調しています。
論文・その他
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMが外部知識を参照して高精度な回答を生成する仕組みですが、特にエンタープライズ用途では精度向上が大きな課題です。主な障壁は「古い情報の混入」「チャンク分割による文脈の消失」「ベクトル検索の限界」「画像・図表情報の取りこぼし」「検索と生成プロセスの固定化による柔軟性不足」などです。精度向上の基礎は、高品質なLLMや日本語特化埋め込みモデルの選択、Ragas等での客観的評価導入から始まり、ハイブリッド検索やリランキング、PageIndex・ナレッジグラフの活用で検索精度を高めます。さらに、AIエージェントを用いたAgentic RAG（自己評価、プロセス修正、質問難易度に応じた適応型検索）は2025年のトレンドです。こうした多角的なアプローチで、高度な実運用レベルのRAG実現が目指されています。
Agentic RL（エージェント型強化学習）は、LLM（大規模言語モデル）を自律的なエージェントとして扱い、環境と対話しながら長期目標を達成する能力を強化学習（RL）で向上させる新しい枠組みです。従来の選好チューニング（RLHFなど）との違いは、RLの適用範囲が「短期出力の最適化」から「長期的・逐次的な意思決定」へ拡張された点にあります。Agentic RLでは推論力・ツール使用・記憶・計画・自己改善・知覚といった６つのコア能力を RL を通じて最適化。2025年は DeepSeek-R1 や GRPO などの新手法が登場し、より効率的な報酬設計やオープンソース化が進みました。応用分野も検索・コード・数学・GUI・ロボット等へ広がり、LLM による多様なエージェントの進化が加速しています。Agentic RL の発展は今後のAIエージェントの性能向上に大きく貢献すると期待されています。
AI技術の最前線を解説する本記事では、AIの「理解力」が単なる出力だけでなく、書き手の責任や共感といった倫理的・社会的側面にも広がっていることが紹介されています。特に大規模言語モデル（LLM）が論文作成において「著者」と認められるかという議論、地球観測のためのAIの活用、ChatGPT利用の学習効果、神経多様性へのAIコミュニケーション支援、テキストのみで空間推論する能力、LLM間の進化をDNAのように解析する試みなど、多数の最新研究をサマリで紹介。AIは単なる置き換えではなく、人間の判断力や学びを支援する「パートナーとしての道具」として進化しており、継続的な使い方や対話の姿勢が理解と透明性、共感の深化につながると結論づけています。
クラウド
Azure
俺たちの焦げログ。
エンジニア
AIとお仕事
AIによるコーディングを巡る議論は、「AI楽観派」と「AI慎重派」という異なる視点による認識のズレが原因で噛み合わない。楽観派はAIによる自動化と成果物の再現を重視し、慎重派は構造や意図の理解・再構築を重視する。両者は何をAIに任せられるかの前提が異なり、議論の層が食い違うため会話が成立しない。最終的に、AIはコードの「結果」を再現できても「意図」までは再現できず、人間が思考や設計を担う役割は残る。
スキル
本記事は、読解力を「正確に読む・裏を読む・本質を読む」の3段階に分解し、各段階に応じた課題と訓練方法を考察しています。我々は仮説や感情に基づいて都合の良い情報だけ拾い読みしがちだが、読解力は複数スキルの集合体であり、生成AIの登場でその重要性はむしろ高まると主張。自分の持つスキーマを自覚し、「わかったつもり」にならず、失敗から学び改善を続けることが、本質的な成長につながると説いています。