本日も、ネットに流れるトピックから個人的に興味を引かれたものを拾っていきます。
LLMに親しみやすさは一切求めていません。
この記事への感想等コメントで頂けるとありがたいです。
プログラミング
C++
C++は3年周期で標準規格が進化し続けており、最新のC++23ではエラーハンドリング型std::expected、型安全な出力std::print/println、メソッドチェーン用deducing this、多次元配列mdspanなどが追加されています。次期C++26では静的リフレクションやパターンマッチング、リソース埋め込みなど革新的な機能が提案されています。さらに、RustやGoogle開発のCarbonなど新言語とC++を「置き換え」ではなく「共存」させる戦略が現実的になっており、既存資産と新機能を活かしたモダンな開発が可能です。
Python
Azure App Service for LinuxのPythonサポートが強化され、pyproject.tomlとuv、Poetryによるモダンなビルドに対応。setup.pyも継続サポートし、GitHub Actionsのサンプルも提供。bashrc改善でSSH時の利便性も向上し、今後さらにビルド高速化やAI向け機能強化が予定されています。
Visual Studio Code
Visual Studio Code 1.106（2025年10月リリース）は、「Agent HQ」「セキュリティと信頼」「快適なエディタ体験」の3つを軸に大規模アップデートが行われました。新機能のAgent HQは、CopilotやOpenAI Codexなど様々なAIエージェントのセッション管理を一元化でき、タスクの委任や進捗監視が容易になっています。Security面ではAIへのタスク委任をより安全・柔軟に制御でき、外部データ取得に対して承認プロセスが強化されています。エディタ機能も改良され、削除コードのコピー、インラインAIサジェストのオープンソース化、Go to Lineコマンドの強化などが実装されました。さらに、チャット機能のUX改善や、Python環境・ターミナルIntelliSenseの拡張、ソース管理やテストに関する新機能も追加され、日常の開発とAI利用の両面でより効率的な体験が実現されています。
DB
巨大テーブル（100億超のレコード）にインデックスを追加する際、PostgreSQLのCREATE INDEX CONCURRENTLYを使うことで書き込みのロックを回避できるが、Flywayから実行するにはトランザクション外での実行設定が必要。加えて、タイムアウトや一時領域不足への対策が重要であり、インデックスサイズを抑える工夫としてBRINや部分インデックスの利用が有効である。これら手法や注意点を組み合わせ、安全かつ効率的な運用を目指した事例を紹介する内容です。
GitHub
GitHubのシークレットスキャンが強化され、Elliptic CurveやPKCS#8形式など新たなプライベートキーの検出に対応、既存パターンはエスケープ改行も検出可能になりました。Sentryトークンの名称も最新の命名規則に合わせて変更されています。
Docker
Docker Desktop 4.50は、開発者の日々の生産性向上とエンタープライズセキュリティの両立を目指す大規模アップデートです。全ユーザー向けの無償デバッガーやIDE連携強化によりトラブルシュートが容易に。エンタープライズ向けには、プロキシ設定自動化やKubernetesサポート強化、セキュアなイメージ配信、ネットワーク分離オプション等が導入され、組織全体での管理性・セキュリティ・開発効率が大幅に改善。さらにAI開発支援機能も強化されており、MCP（Model Context Protocol）の活用やAIエージェント接続が簡単になりました。
エージェンティックコーディング・仕様駆動開発
Claudeが提供するAgent Skillsは、タスク全体のコンテキスト管理を強化する新しい仕組みですが、現状ではClaude専用です。本資料では、これをCodexでも利用できるようにする方法を紹介しています。具体的には、CodexでSkillごとのメタデータや指示ファイル（SKILL.md等）を管理し、Chrome DevToolsなどを組み合わせて、UI調査やYouTube動画ダウンロードなど複雑なワークフローを自動化可能にしました。Agent Skillsにより、専門性の高い業務フローを容易に再利用・配布でき、効率的なチーム開発へ応用できる点が強調されています。
AI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）は、AWSが提唱する新たな開発手法で、AIを前提にゼロベース設計された点が最大の特徴です。従来のアジャイルやスクラムのようにAIを追加するのではなく、開発サイクル自体を数時間～数日という短期間へ革新します。10の設計原則の中でも「後付けから脱却」「AIが主導し人間は判断に集中」「設計技法の中核化」「AIの能力を最大限活用」「複雑なシステム開発対応」が重要です。AI-DLCは、意図（インテント）をユニットに分割し、ボルト（最小イテレーション単位）で高速反復する3フェーズ（インセプション・コンストラクション・オペレーション）で進行します。新規開発だけでなく既存システムにも適用可能で、KiroやSpec KitなどのAI-DLC対応ツールや具体的なプロンプトも紹介。勉強会では「数ヶ月の開発が数日で可能」「AIが主体となって計画・実装・運用まで支援し、人間は最終意思決定と検証を重視する」という衝撃的な手法の意義や、今後の主流化可能性について解説されています。
AI
OpenAI
GPT-5.1: A smarter, more conversational ChatGPT
OpenAIは2025年11月にGPT-5.1を発表し、ChatGPTのさらなるスマート化と会話力の向上を実現しました。主なアップデートは「GPT-5.1 Instant」と「GPT-5.1 Thinking」の2モデルで、Instantはより温かく、会話的な回答が特徴であり、指示への追従性も強化されています。Thinkingは、質問の難易度に応じて思考時間を最適化し、簡単な課題では高速に、複雑な課題ではより慎重・詳細に答える能力が向上しています。また、両モデルともに、以前よりも明確で分かりやすい言葉遣いや、共感的なトーンが印象的です。
ユーザーの要望に応じ、ChatGPTの応答スタイルを直感的にカスタマイズできる新機能も導入され、デフォルト、フレンドリー、効率的、プロフェッショナル、率直、遊び心など多数のプリセットスタイルが選択可能。さらに、トーンや応答の長さ、絵文字の頻度などを細かく調整できるパーソナライズ設定が実装され、変更はすぐに全会話へ反映されます。
APIの提供も今週から開始され、Instantは「gpt-5.1-chat-latest」、Thinkingは「GPT-5.1」として利用可能になります。旧GPT-5モデルとの比較検証も3カ月間の猶予期間が設けられ、利用者が変化を実感しやすくなっています。
今後もユーザー視点を重視した改善が継続される予定であり、GPT-5.1はよりスマートで楽しい、パーソナライズされたAI体験への進化を象徴しています。
GitHub Copilot
GitHubでは「Copilot」を活用し、開発現場の多様な課題を解決しています。Copilotは、UIやコピーの微修正、ドキュメントやコメントの修正、大規模なリファクタやパフォーマンス改善、バグ修正、CI/CDフローの安定化など幅広く貢献。さらに新機能や内部ツールの実装、データベースマイグレーション、セキュリティ強化など高度なタスクも担い、エンジニアの負担を軽減しています。人間は本質的課題解決や作業の精査に集中できるようになり、効率的な開発環境が実現されています。
GitHub Copilotのコードレビューとコーディングエージェントが、エージェントごとに適用範囲を制御できる excludeAgent プロパティに対応しました。instructions.md ファイルで各エージェント向けのガイダンスを細かく設定でき、重複や不要な指示を避けて運用が可能になります。また、特定条件で指示ファイルを適用する設定も強化されています。
論文・その他
この記事は『フィンテック・ディストピア』を中心に、シリコンバレー流の技術解決主義（テクノソリューショニズム）を批判的に論じています。著者ヒラリー・アレンは、暗号資産やAIなどの新技術が金融分野に与える影響、そして「フィンテック」の掲げる理想が現実には達成されていないことを指摘。ブロックチェーンやビットコインなどの誇大な技術宣伝や、それを推進するシリコンバレーの思想や規制逃れの動き、ベンチャーキャピタルの振る舞いに厳しい見方を示しています。金融危機以降のテック業界の変容や、テクノロジーによって社会問題が解決できるという楽観的な発想についても懐疑的であり、現実的かつ段階的な社会改革の重要性を訴えています。
清華大学とOpenBMBの研究チームは、LLM（大規模言語モデル）の能力密度が約3.5か月ごとに倍増する「密度化の法則」を発表しました。同等性能のモデルに必要なパラメータ数が急速に減少しており、この進化速度はムーアの法則を超えています。特にChatGPT登場以降、成長率は約1.5倍に加速。API利用コストも大幅に下がり、今後は「密度最適訓練」への転換が重要とされています。密度向上には限界もあり、新しい計算パラダイムの模索も必要とされています。
推論特化型LLM（推論モデル）の弱点は、推論ステップの数ではなく要件カバー率（完全性）が成否を大きく左右する点です。実験では6つのモデル100課題・3772ステップを分析。特に例外処理やエッジケースへの対応漏れが多く、完全性の不足が全体の44.5%を占めていました。冗長な説明や論理の一貫性の問題は比較的少ないですが、実務で使う際は推論内容が要件を十分にカバーしているかを重視する必要があります。
AIペアプログラマー（Copilotなど）を人間の同僚のように扱うと失敗する理由を解説しています。AIは人間のように理解や判断をせず、パターンに基づき生成するだけです。過信せず、明確な前提や制約・成功基準を入力することが重要です。失敗時はAIの「人間らしさ」に惑わされず、自分の指示と文脈設定を見直しましょう。AIは人ではなく、指示コンパイラとして使うべきであり、実装結果の検証と明確な条件提示が欠かせません。
エンジニア
AIとお仕事
AIブームに伴い多くの企業が人員削減を進めているが、これは必ずしも生産性向上に直結しない。AI導入の効果を実感できていない企業が多く、生産性を最大限に引き出すには従業員の創造性と革新性が不可欠である。リストラは残された社員の士気やイノベーションの力を弱め、長期的には企業のAI活用能力を損なうリスクがある。AI時代に適応するには人員削減よりも、従業員のスキルや働き方改革への投資が重要だと主張している。
この記事は、AIの登場によりSaaSビジネスモデルが従来の「シート課金」から「利用量課金（従量課金）」へとシフトし、業務領域も広がる中で、SaaS企業が大きな市場を捉えるための3つの戦略を提案しています。その選択肢は、①AI高速開発を前提としてSMB市場へ展開、②エンタープライズのSIer・ITコンサル市場への拡大、③SMB向けBPO的AIオペレーションによる収益化です。ログラスは自社の強みを活かし、コンサルとAIを融合したソリューション開発を進め、激変する市場環境に対応しています。
アジャイル
アジャイル開発がうまくいかない背景には、従来の人材管理（資源としての管理）という経営のパラダイムが影響し、組織全体の文化や価値観の変革が不可欠だと筆者は述べています。問題解決のジレンマを理解し、人的資本経営（人への投資・成長重視）の視点を持つことが、開発組織の本質的な変革につながると提案。さらに、FASTというスケーリングアジャイルの実践を通じて個人の自律性や学習を重視し、これが人的資本経営と強く結びつくことを実体験から紹介しています。最終的に「人を資本として投資する経営」が、今後の組織とアジャイル開発に求められる選択肢であるとまとめています。
クラウド
Azure
2025年11月12日時点のMicrosoft Azure関連の最新情報まとめです。主な内容は、Azure FirewallのDNSフロートレースログGA、AKS向けAzure Linux OS Guard/Flatcarなどのパブリックプレビュー、Front Door WAFのJavaScriptチャレンジ機能、Azure Data Lake Storage Gen2のVaulted Backup GA、.NET 10とVisual Studio 2026の公開、Azure Database for PostgreSQL新機能、Node.js 24対応などです。
Google CloudはBigQueryにAI時代向けの新機能「BigQuery-managed AI functions」を追加し、SQL内で生成AIを活用した分析を容易にしました。AI.IF、AI.CLASSIFY、AI.SCOREの3つの関数により、複雑なプロンプト調整や新ツール不要で、自然言語によるフィルタ・分類・ランキングが可能です。BigQueryは内部で最適化を行い、コストとパフォーマンスを向上。従来SQLで困難だった非構造データ分析やセマンティックジョインに対応し、データ分析の幅が拡がります。
Google Cloudは、SQLの知識がなくても簡単にログ分析ができる「ログ分析クエリビルダー」を提供開始。直感的なUIでクエリ作成・グラフ化・アラート設定などが容易となり、分析やトラブルシューティングの効率化が期待できる新ツールです。
OS
macOS
「Homebrew 5.0.0」が正式にリリースされました。本バージョンでは、パッケージのダウンロード処理が並列化され、デフォルトで有効となるなど高速化が図られています。また、新たにLinux ARM64/AArch64と最新macOS 26「Tahoe」への公式対応も追加されました。加えて、AppleがWWDC25で「macOS 26 TahoeがIntel Macでの最終サポート」と発表したことを受け、今後のIntel Mac向けサポート終了スケジュールも公開されています。2026年9月にはmacOS 10.15 Catalina以前のサポートが終了し、2027年9月には全Intel macOSがサポート対象外となる予定です。これにより、今後はApple SiliconやLinux ARM64/AArch64環境への移行が強く推奨されます。