プログラミング
Go言語
Go 1.25.3 and Go 1.24.9 are released.
Ebitengineは2Dゲーム向けだが、座標計算から自作で3D描画を実装した例。dice.goで3D立方体の描画を行い、座標変換、背面カリング、シェーダ処理でパースペクティブ補正も工夫。行ベクトル形式でDirectXライクに3D計算を行っている。
Go標準ライブラリのみでREST APIサーバーを構築する実践記事です。レイヤードアーキテクチャを採用し、依存性注入やRepositoryパターンで保守性とテスタビリティを重視しています。JWT認証やミドルウェア（認証・CORS・ロギング・レート制限）も独自実装し、テスト・外部依存性の少なさに配慮。バリデーションやエラーハンドリングも専用層を設け、モダンな設計・Goらしさ・現場での使いやすさに焦点をあてています。
Python
PyCharm、15周年。
Git
git rebaseの利点を解説。コミット履歴を整理し、余分なマージコミットを避けて履歴をきれいに保つことができる。ただし履歴改変には注意が必要で、公開リポジトリのrebaseには向かない点も説明されています。
エージェンティックコーディング・仕様駆動開発
FigmaデザインをAIツールでコード化する比較実験。Claude Code、Codex CLI、Kombaiの3種で再現性やレスポンシブ、アクセシビリティ等を分析。Kombaiがデザイン再現度は最も高いが、どのツールも70％超の精度を実現。
AI
OpenAI
OpenAIとBroadcomは、AIモデルに最適化したカスタムチップとインフラの共同開発を発表し、2026年末に10ギガワット規模のAIコンピューティング基盤を構築予定です。チップ設計からデータセンターまで垂直統合し、効率・性能・低コストのAIサービス普及を目指します。今後数年で新技術導入と高度なAI資源の民主化を推進し、広く社会へ貢献するAGI実現を展望しています。
OpenAI APIやAgents SDKを使う際の注意点とベストプラクティスを解説。まず予算管理とアラート設定でコスト事故を防止。GPT-5やSora 2など上位モデル利用にはOrganization Verificationが必須。またレートリミットは1分単位だけでなく1秒にも制限があるため、APIレスポンスヘッダーやusageの監視・バックオフ実装が重要。パフォーマンス面ではBatch APIの利用やプロンプトチューニング、各モデルごとのパラメータ適応なども推奨されている。
Googleの最新AI画像編集モデル「Nano Banana」が、Google SearchやNotebookLM、まもなくPhotosにも対応。Lensで撮影した写真をAIで編集できる「Createモード」や、NotebookLMでの多彩なイラスト生成や概要表示などが利用可能になります。
Microsoft
Azure AI FoundryのVoice Live APIは、リアルタイム音声会話を実現する最新APIで、音声認識・生成AI・音声合成を一元化。背景ノイズに強い音声検出、自然な会話の切り替え、サーバー側のノイズ抑制などを標準装備し、開発の手間を軽減。Python SDKで簡単に実装でき、関数呼び出しで外部情報とも連携可能です。
Microsoftは初の自社開発の画像生成AI「MAI-Image-1」を発表しました。クリエイターの意見を参考に、個性的かつフォトリアルな画像を高速生成できるのが特徴です。同AIは評価サイトLMArenaでトップ10入りし、安全性重視の運用も謳っています。
GitHub Copilot
GitHub Copilot CLIは、ターミナル上でAIアシスタント機能を提供し、リポジトリのクローン作成からプルリクエストまでを一括で支援できます。npmでインストールし、GitHubアカウントで認証後、環境確認や課題検索、コード修正、プルリク作成などがコマンド入力で簡単に実行可能です。AI権限管理やMCPサーバー拡張も対応し、開発者の作業効率向上を実現します。
GitHubのブログ記事では、AIワークフローの信頼性を高める3層フレームワークを紹介している。Markdownプロンプト工学でAIとの構造化された対話を実現し、.instructions.mdや.prompt.mdなどの「エージェントプリミティブ」で再利用可能なAIコンポーネントを構築する。コンテキスト工学によりAIエージェントが適切な情報に集中できるよう支援し、最終的にGitHub Copilot CLIなどのツールを使って本格的なAIワークフローをCI/CDパイプラインで自動化できる。
Anthropic社のClaude Sonnet 4.5がGitHub Copilotで一般利用可能となりました。Copilot EnterpriseやBusiness、Proプランで利用でき、管理者は設定から有効化可能です。Copilot ChatやIDEの各チャットモデルで選択可能となり、コーディングエージェントでも全プランで利用されます。
LangChain
エージェントの認証・認可は、その行動範囲やアクセス権の広さから従来アプリより複雑です。OAuth 2.0など既存基盤を活用しつつ、動的なアクセス制御や一元的な監査が重要です。代表的なフローはAuth Code Flow、OBO Token Flow、Client Credentials Flowの3つです。
RAG
AIエージェントに「忘れない記憶」を持たせる長期記憶システムの設計・実装手法について解説。従来のコンテキストウィンドウは短期的であり、Markdownベースの記録では検索性や拡張性に限界がある。本稿では、情報を構造化しベクトルDBを活用したセマンティック検索やメタデータ管理により、過去の決定理由・議論・教訓の活用を可能とする具体例や実装ステップ（Chroma推奨含む）、ベストプラクティス、活用ユースケース、運用までを解説している。
記憶システムは、それなりのものを前に仕事で作ったけど、そもそも人間の記憶とは？みたいな話になってくるところもあり、難しい。適当に忘れて記憶を抽象化させていくのが難しい。
論文・その他
Huaweiは、新しい量子化技術「Sinkhorn-Normalized Quantization（SINQ）」を発表しました。これは、従来必要だった再調整（キャリブレーション）なしで大規模言語モデル（LLM）の精度を保ちつつ、最大70％のメモリ削減を実現する手法です。Sinkhorn-Knoppアルゴリズムにより誤差や外れ値を抑え、高速で適用可能。Qwen3やLlama 2・3など多様なLLMに対応し、非一様量子化やMixture-of-Experts構造にも有効です。一般GPUでの高精度なLLM運用が可能となり、コードは公開されています。
LLMを消費者調査に活用する新手法を紹介。直接数値を求めると回答が偏るが、テキスト回答後に意味的類似度で評価することで人間調査に近い精度と分布が得られる。有用な定性フィードバックも生成され、コスト削減や規模拡大が可能になる一方、属性情報や参照文の設計に注意が必要。
システム設計時に「ツール（MCP）」と「エージェント（A2A）」のどちらで機能を提供するかの選択は、技術仕様よりも「誰がサービスを利用するか」という利用者体験を基点に判断すべきだと強調。四つの要素（決定性／曖昧さ、処理の単純さ／複雑さ、ステート管理、主導権の所在）で検証し、両者を組み合わせる「ゲートキーパーパターン」も推奨している。
AIは「言葉の計算機」に過ぎず、人間のような思考や推論をしているわけではないと専門家が指摘。生成AIは統計的なパターンを計算するだけで、意味や感情を理解しているわけではない。過大評価は危険と警鐘を鳴らしています。
ハードウェア
ASUSからもNVIDIA GB10を搭載したマシンが登場。 ConnectX CX-7 200Gbps(SFP)を搭載して、2台のマシンを接続して使用できるのが他にはない特徴かな。
クラウド
さくらインターネット
クラウドは規模の経済なので、この会社にもっと資金が集まると良いなと思っています。
Azure
オンプレや他クラウド環境(PostgreSQL, RDS, Aurora, Cloud SQL等)からAzure Database for PostgreSQL Flexible Serverへのオンライン移行が一般提供開始されました。移行中も元のDBが稼働し、同期を保ちつつ最小限のダウンタイムで切替可能です。AzureポータルやCLIから設定・実行できます。
2025年10月13日時点で公開されたAzure関連技術情報をまとめた記事です。今回は主な公式ブログやアップデート情報に新規ピックアップはなく、Microsoft Tech Communityから「GitHub認定資格」「Copilot StudioエージェントのOAuth 2.0展開」「Azure AIとSemantic Kernel活用のボット開発」に関する最新記事が紹介されています。
OS
Linux
ZoomIt v9.10は画像のスムージング機能が追加され、ProcDump 3.5 for Linuxはトリガーなしでリソース追跡が可能に。jcd 1.0.1はLinuxとMac向けでCTRL-Cによる端末のハング不具合を修正しました。
Apple
Appleは開発者向けに「macOS 26.1 Tahoe」や「iOS/iPadOS 26.1」などのBeta 3を公開しました。今回のBeta 3では不具合修正が中心で、特にSwiftUIやUIKit、Apple TVアプリの検索バーの問題が改善されています。ユニコード関連の不具合修正については未確認です。
macOS 26 Tahoeで廃止されたLaunchpadの代替として、Spotlight風デザインを採用したアプリランチャー「Blossom」Beta版が登場。ファイル検索やアクション機能を省き、アプリの分類やピン留め、キーボード操作等が可能です。macOS 15.2以降対応。
ハードウェア
量子コンピューター
NVIDIAが提供するツールにより、GPUデータセンターを量子コンピュータアプリ開発環境として無料で利用可能です。従来のLLM用データセンターでも、同じ環境を損なうことなく量子コンピュータ開発へ転用できます。クーダを用いることで、個人用から大規模なデータセンターのGPUで高速な量子計算が可能となり、環境構築も容易化。国内でも導入が進み、今後データセンターの余剰計算力を量子計算に活用する動きが広がる見込みです。
エンジニア
AIとお仕事
AIの進化により、タスクの実行速度で人間がAIに劣り「ボトルネック」とされる時代となったが、AIへの全面的な権限移譲は危険だと指摘している。人間は「知識」ではなく「知恵」を持ち、AIに待ったをかけるべき瞬間として「目的（Why）」の定義・疑問、「文脈（Context）」の翻訳、「リスク（What if）」の判断の3点が重要と述べる。AI時代において人間の価値は、「問いの連鎖」を生み出し、より本質的な問いを追求することにあると結論づけている。
AI時代のエンジニアが生き残るためには、AIに代替されない4つの核心能力が重要とされています。それは「問題把握能力（課題を見つける力）」「解決能力（AIから適切な答えを引き出す力）」「プログラミングスキル（AIの誤りを修正する力）」「責任能力（最終的に責任を取る力）」です。特に変化に適応するアジリティが重要であり、AIをトレーニングツールとして活用し、付加価値を生み出す意識が不可欠です。最終的に、考え抜き、決断し、責任を持つことが人間エンジニアの価値であるとまとめています。
AIが主導するコーディング時代では、ウォーターフォール型の計画性とスクラム型の俊敏性、AIの高速サイクルを組み合わせた「Water-Scrum-Fast」モデルが有効。要件等の固定点を明確化しつつ、実装はAIと短期反復で柔軟に進める。
AIの進化で若手の雇用への懸念が広がるが、専門家は「一時的な現象」であり、変化に柔軟な若者こそ長期的に有利になり得ると指摘。むしろ経験豊富なベテランがAI活用で苦戦する傾向があり、教育・採用も変化している。