プログラミング雑記 2025年10月25日

Last updated at 2025-10-24Posted at 2025-10-24

プログラミング

Python

概要:

PyTorch Monarchは、従来のHPC型のマルチコントローラモデルに代わり、シングルコントローラモデルを採用した分散プログラミングフレームワークです。これにより、コードは単一マシン向けのPythonプログラムのように記述でき、クラスタ全体を容易に制御できます。Monarchでは、メッシュと呼ばれる構造を使い、クラスタリソースを配列のように操作できます。また、障害時のフォールトトレランスや、データと制御の分離、高速なGPU間データ転送、高度な分散テンソル操作などもサポート。PyTorchとの緊密な統合により、大規模AIトレーニングやRLワークフロー、インタラクティブなデバッグも効率的に行えます。

.NET

.NET一週間のまとめ。

Java

MySQL

概要:

この記事はMySQLのインデックスについて、yoku0825氏（日本MySQLユーザ会副代表）による実践的な知見を解説したものです。

主な内容は次の通りです：

B-treeインデックスの仕組み
MySQL（InnoDB）のB-treeインデックスは連想配列のような構造で、キー（例：CountryCode）ごとにソート済みのプライマリーキー（ID）のリストを保持します。クエリの際はインデックスから該当キーを検索し、イテレータで全データを辿るアーキテクチャを持ちます。
「カーディナリティの高い順」定石の落とし穴
カーディナリティ（値の種類の多さ）が高いカラム=効率的インデックス、とは限らず、特定値に偏ったデータやヘビーユーザーがいる場合にはHandler_read_nextの回数が増えパフォーマンスが悪化。カーディナリティだけでなく、データ分布や利用状況の把握が重要と説いています。
ORDER BYの最適化
B-treeインデックス利用によりORDER BYのソートコストを下げられるが、適切な複合インデックス（例：countrycodeとpopulation）を用意しないとUsing filesortが発生しパフォーマンスが低下。要件に応じたインデックス設計の重要性を述べ、DBAとアプリ開発者の密な連携を推奨しています。
未使用インデックス管理とリスク
MySQL 5.7以降のschema_unused_indexesビューで未使用インデックス検出が可能ですが、レプリカ構成では不要インデックスの誤認・削除事故に注意が必要。MySQL 8.0以降では「不可視インデックス（Invisible Index）」により一時的にインデックスを外して安全に確認できる機能が追加されたことにも触れています。
インデックスを「先に貼る」か「必要になったら貼る」か
著者はパフォーマンスや更新時ロックの範囲縮小の観点から、「先にインデックスを貼る」ことを推奨。書き込みコスト増加はごく僅か（例：性能差は2%程度）であり、多くのケースで利点が上回ると述べています。ただし、テーブルやアプリケーションの特性・要件に応じて設計すべきとも補足しています。

全体として、公式マニュアルにはない現場感覚や運用で役立つインデックス運用のポイント、設計・削除時の注意点など、MySQL運用者・開発者なら一読の価値ある内容です。

エージェンティックコーディング・仕様駆動開発

概要:

GitHub Copilotを使う開発者向けに、プロジェクト配下の「.github/copilot-instructions.md」ファイル作成を推奨する記事です。このファイルはプロジェクトの「Copilot向け指示書」として機能し、指示や前提条件、アプリ概要、技術スタック、ディレクトリ構成、設計指針、テスト方針、アンチパターン等を書いておくことで、AIがプロジェクトに最適化された提案をしてくれるようになります。内容はCLAUDE.mdに近く、プロジェクト独自のルールや文脈を伝えることで、Copilotが「優秀なバイト」から「頼れる専属アシスタント」へ進化し、チーム全体の開発効率・一貫性が向上します。AI活用の観点でも全プロジェクトで導入推奨とまとめています。

AI

Anthropic

概要:

Anthropicは、Google CloudのTPU（最大100万台）を活用しAI研究・開発のための計算資源を大幅に拡大すると発表しました。これにより2,000社以上の顧客需要に対応し、2026年にはギガワット級の新たな計算能力を導入予定です。また、TPUの他にAmazonのTrainiumやNVIDIAのGPUも活用し、クラウドおよびAIパートナーとの協力を強化しています。急速に増大する顧客基盤と市場需要に応えるため、今後も積極的な投資を継続する方針です。

感想:

LLMプロバイダ各社ともGPU/TPUの調達を多角化しています。NVIDIA一強の状勢はあるにしても、NVIDIA自体の供給能力にも限界はあり、各社が大規模なDC拡張を続ける中、調達先を多角化しなければならない事情もありそうです。ただ、結局チップ自体のを作っているのはTSMCで、TSMCの供給能力がボトルネックになるのではと言う気もしますが。

概要:

AnthropicのClaudeは、チームや企業向けに「メモリー」機能を導入しました。これにより、各プロジェクトごとに個別の記憶領域が用意され、ユーザーやチームの作業履歴・文脈・設定を保持し、再説明不要で複雑な作業がより効率的に進められます。メモリーの管理・編集が可能なほか、保存せずに会話できる「インコグニートチャット」も追加されました。安全性やプライバシー面にも配慮されており、管理者はメモリー機能を無効化できます。

OpenAI

Work smarter with your company knowledge in ChatGPT | OpenAI

概要:

OpenAIは、ChatGPT Business、Enterprise、Edu向けに「Company Knowledge」機能を提供開始しました。この機能によりSlack、Google Drive、GitHubなど社内の様々なアプリの情報をChatGPTで横断的に活用できるようになります。GPT-5ベースのAIが接続された複数のアプリから情報を検索・統合し、業務に必要な文脈を理解した回答を生成します。顧客との打ち合わせ準備やプロジェクト状況の要約、レポート作成などに利用でき、各回答には参照元の明示的な引用が付与されるため、情報の根拠やソースをすぐ確認可能です。会社の既存権限やセキュリティを尊重し、社内管理者はアクセス制御や監査、権限設定・データ保護も細かく運用可能です。ユーザーは最初にアプリ連携の設定を行い、「Company Knowledge」をONにするだけで使えます。今後は新たなアプリの連携強化や、Web検索・チャート作成機能との統合など、さらなる拡張が予定されています。

感想:

初めはo365 Copilotからでしたか、各社オフィススートやクラウドストレージとの組合せが出そろった感じですね。これがシステム開発的にどういう影響があるかというと、単純なRAGのシステムをわざわざ構築しなくても良くなったということ。つまり特別な何かが無いと今後RAGシステム構築みたいな仕事は減っていくでしょう。

論文・その他

概要:

AIの内面（感情・欲求・個性）と社会性を横断的に観察し、複数の最新研究を紹介しています。具体的には、AIによる仮想都市経済のシミュレーション、モデルごとの個性や意思決定の傾向、感情回路の発見と制御、好奇心を学ぶAI、小型モデルの人間らしさ、欲求による行動変化、AIによるメンタルヘルス評価、AI同士の協力と社会形成が議論されています。最終的に、AIの振る舞いは設計と社会的ルールに大きく依存し、人間が関与し責任を担うことが重要であるとまとめています。

クラウド

AWS

概要:

2025年10月19日深夜から20日午後にかけて、AWS米国バージニア北部（us-east-1）リージョンでAmazon DynamoDBのサービス障害が発生しました。主な影響は3つで、(1) 10月19日23:48～20日2:40にDynamoDBのAPIが高いエラー率となり、新たな接続が不可能に、(2) 10月20日5:30～14:09にNetwork Load Balancer（NLB）で健康チェック失敗により一部接続エラーが発生、(3) 10月20日2:25～10:36に新規EC2インスタンス起動が失敗し、一部ネットワーク遅延も発生しました。原因は、DynamoDBのDNS管理システムに潜在していたレースコンディションによるDNSレコード不整合でした。復旧には複数のAWSサービスエンジニアが対応し、段階的に問題が解消されました。復旧後、DynamoDB、EC2、NLBなど関連サービスでも障害や遅延が生じました。今後、同様の再発防止のため各種自動化処理の改善や保護策が講じられる予定です。AWSは、本障害によるお客様への影響を深くお詫びし、可用性向上に努めるとしています。

感想:

AWSから先日の大規模障害に関する報告がありました。DNSに誤った情報が登録されたため、結局1リージョン内での障害というわけには行かなくなったようです。

エンジニア

AIとお仕事

たしかになー。

概要:

アメリカではAIの急速な普及により、知的労働がAIに代替され、大学卒業者の就職難が深刻化しています。一方で、配管工や大工などブルーカラー志望が増加しており、職業訓練校の入学者が大きく伸びています。AI関連のデータセンター投資が活況を呈し、電力需要が急増。データセンター近隣では電気料金が2倍になるケースも出ています。また、電力不足を補うため石炭火力の延命も進み、環境への懸念が高まっています。AI開発競争が社会や雇用、環境に歪みをもたらし、制度や教育の再設計が急務となっています。

プログラミング雑記 2025年10月25日