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プログラミング
BigQuery
概要:
Google CloudのBigQueryは、単なる自動化を超え、自律的に最適化や適応を行う「自律型データウェアハウス」への進化を遂げています。自動クエリ最適化や異常検知、パフォーマンス改善だけでなく、Data Agentによる自然言語での対話型分析も実現。ユーザーは専門知識なしで高度な分析が可能となり、ガバナンスやコスト管理も維持しながら、業務に集中できる環境の構築が進んでいます。
感想:
LLMの登場で自然言語クエリーや、DBのセルフチューニングがだいぶ実用的になってきたと感じる。ただ、これもDBがクラウド化していったことによる恩恵で、オンプレで同様のことを実現するのは結構大変だと思う。オンプレのRDBMSサーバーにNVIDIAのグラボを乗せますかという話で。ただ、IBMがメインフレーム向けにAIアクセラレーターというグラボを提供しはじめたりしているので、そう遠くない将来にはそうなっていくのかも。
Go言語
概要:
SQLBoilerがメンテナンスモードに入り、RemitAidでは移行先としてsqlcを選定。sqlcは生SQLを活かした型安全なコード生成が可能で、既存コードとの共存や段階的な移行も容易。学習コストが低く、保守性向上のためリポジトリ単位でSQLファイルを分割。今後は新規API開発から導入し、既存実装も段階的にsqlcへ移行予定。
感想:
自分達もSQLBoilerからの移行先を探しているので、参考にしたい。ただ、sqlcを試していて、ちょっと複雑なクエリーを書くと対応できないことがあり、どうしたものかと。SQLBoilerでそれが書けていたわけでもないのですが。
概要:
GoでAPIの応答が10秒に激増した原因は、大量の一時オブジェクト生成によるGC負荷だった。sync.Poolでバッファを再利用し、メモリ割当削減とGC効率改善で180msに短縮。Goのパフォーマンスには、測定・GCへの配慮・再利用が重要と学んだ。
概要:
この記事は、VS CodeとDocker（Dev Containers）を活用して、Go開発の再現性やチームでの共有効率を高める最新の環境構築法を解説しています。開発コンテナ導入で環境構築の手間を減らし、Goバージョンやツールの管理、設定管理（viper）、構造化ロギング（zerolog）、標準テストやテストコード、用途別Docker環境（開発・テスト・本番）など、モダンなアプリ開発課題を実践的にカバーしています。サンプルアプリでは責務分離設計や依存関係管理、柔軟な環境切替などを紹介し、環境構築から本番運用までの手順と要点がコンパクトにまとまっています。
概要:
Goのサービス開発でよく見られる「main.goに全てのロジックを詰め込む」や「ハンドラーとビジネスロジック、データベース処理が混在する構成」は、テストの難しさや再利用性の低さなどの問題に発展しがちです。Hexagonal Architecture（ポート＆アダプター）を採用することで、ビジネスロジックを中心に据え、HTTPやDBなど外部要素を疎結合で扱えるようになり、MongoDBからPostgreSQLへの交換やテスト、CLIやgRPC対応などが容易になります。小規模アプリでは過剰かもしれませんが、サービス規模が大きくなるほど効果を発揮し、Goのクリーンでモジュール化された設計が実現できます。
Swift
概要:
Appleは「Swift SDK for Android」のプレビュー版を公開し、Swift言語でAndroid対応アプリ開発が公式に可能となりました。これまでもサードパーティ製ツールでSwiftによるAndroid開発は可能でしたが、Apple自身がSDKを提供したことで、Swiftは本格的にAndroid対応への方針を示しています。また、LinuxやWebAssembly向けのSDKも展開しており、SwiftはiOS専用からマルチプラットフォームな言語へ進化しています。
Ruby
概要:
Ruby on Rails 8.1が正式リリースされ、長時間かかるタスクを複数ジョブに分割して一時停止や再開可能な「Action Job Continuations」や、Markdownレンダリング機能などが追加されました。その他、構造化イベントレポート機能、ローカルでのCI環境構築なども搭載。マルチテナントやHotWire Nativeのオフライン対応は今後のバージョンに追加予定です。今回のアップデートは500人以上が貢献し、大規模な改善となっています。
エージェンティックコーディング・仕様駆動開発
概要:
この記事は、Codex CLIなどのAIエージェントと人間が“共著”する開発ワークフローを紹介しています。仕様作成から実装、レビューまでAIと対話しながら進めることで、TDD形式のTODOリスト管理や並行レビューが実現。AIは人間のパートナーとして、仕様・コードの往復や進捗管理・テスト拡張を支援します。特に型付け言語と相性が良く、品質や開発速度向上に寄与します。
感想:
バイブコーディングのようにAI任せで放っておくとなかなかプロダクションレベルのコードにはならない。現状は経験の浅いエンジニアを面倒みるようにAIも面倒をみる必要があると思います。
概要:
OpenSpecは、AIを活用した仕様駆動型開発（SDD）を簡単に導入できるツールです。システム仕様から一貫性あるコードを自動生成し、バグ低減や開発効率化を実現します。Node.js環境でインストールし、主要AIコーディング支援ツールに対応。プロジェクトの仕様ファイルを編集後、AIチャットやコマンド操作でUIやロジックの設計・提案・検証・自動生成が可能です。修正もAIが補助し、アーカイブで履歴管理できます。部分的な採用や既存の開発フローとの併用も柔軟にでき、品質向上と効率化を両立できます。
AI
LangChain
概要:
「deepagents」は、LangChainプロジェクトが開発したPythonパッケージで、LLM（大規模言語モデル）を活用した高度なエージェント構築を目的としています。シンプルなエージェントの弱点である「浅い」タスク遂行を克服するため、計画ツール・サブエージェント・ファイルシステム・詳細なプロンプトなどを組み合わせ、複雑な長期タスクに対応可能です。
プランニング、進捗のトラッキング、ファイルシステムとの連携、サブエージェントの生成、永続的なメモリ拡張が特徴で、ミドルウェアによる柔軟なカスタマイズも可能です。用途や目的に応じた強力なエージェントの構築に適しています。
Anthropic
概要:
生成AI時代に対応した開発ワークフローの拡張機能として、Claudeの「Agent Skills」について解説した記事です。Agent SkillsはSKILL.mdファイルによる柔軟な機能追加が可能で、ドメイン固有の業務自動化や複雑なワークフロー構築に活用できます。記事では、skill-creatorプラグインでコミットメッセージのルールを自動化するスキルを作成する具体手順を詳しく紹介し、Semantic Versioning対応のメッセージ生成までの流れが示されています。今後Agent Skillsの進化とコミュニティの拡大にも触れています。
論文・その他
概要:
LLMエージェントを活用したマーケティング施策シミュレーションの方法論を解説した記事です。従来の分析やA/Bテストと異なり、施策実施前に複数仮想エージェントをルール設定して市場反応を再現することで、コストを抑えつつ効果を見積もることが可能になります。重要なのは「目的に合う規模設計」「記憶や並列制御」「制約・選択肢を明記したプロンプト設計」「取得データの可視化・解釈」といった実装ポイント。こうしたアプローチは割引施策以外にも、マルチチャネルや長期行動予測など多様なマーケ課題に応用できます。
概要:
https://yamdas.hatenablog.com/entry/20251027/ai-vs-ai
ニコラス・カーはGoogleの「AIによる概要（AI Overviews）」を批判し、信頼性の低い情報源から作られた要約が表示されることを問題視しています。従来のSEO対策ページが上位を占めていた問題と本質的に変わらず、今度はAIの最適化（AIO）がこれをさらに悪化させていると指摘。特に製品やサービスの検索では、企業の宣伝、インフルエンサー、コンテンツファームなど偏った情報に基づくまとめが多く、一般市民の主要な情報源であるにもかかわらず操作しやすい危険性が高いと述べています。最後に「スロップ戦争にようこそ」と皮肉を込めています。
感想:
結局元の木阿弥。
感想:
アンドレイ・カーパシーの最新インタビューでは、AGIの実現までに約10年かかると予測し、現状のAIは生物的知能とは異なる「幽霊」のような存在と語る。現行のLLMは認知的欠陥が多く、強化学習も非効率で欠陥が多いと指摘。AGIは経済を急激に変えるものではなく、徐々に社会に統合されると見ている。今後は単一の超知能ではなく、複数のAIが共存する生態系になると予想し、AI時代に人間が疎外されない教育機関の必要性を訴える。
感想:
妥当な予測じゃないでしょうか。
OS
macOS