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。
AIエージェントがコーディングをする時代になっていますが、プログラマの「仕事」は本質的には変わっていないと思います。「ソフトウェアエンジニアガイドブック」でもそれは再確認できますし、ユーザーの問題を解決するため、ユーザーにとって価値のあるものを提供し、提供したものに責任を持つという、この仕事の本質は変わりません。
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。
エンジニア
本
この本は、人気テックニュースレター著者が、MicrosoftやUberなどの大手企業での経験をもとに、ソフトウェアエンジニアのキャリアロードマップを体系的に解説しています。新人からシニア、テックリード、スタッフエンジニアまでの各ステージに必要なスキルや知識を網羅し、実用的なアドバイスを提供。日本語版限定で著者インタビューも収録されています。
感想:
全プログラマは読め！
とくに、経験の浅いエンジニアは、第一部と第二部は端から端まで熟読しよう。特に本書の中でも強調されていますが、仕事を完遂することが大事です。決められた期限までに仕事を完遂していくことで、上司やチームの仲間から信頼を得ることが出来ます。まず、信頼を得ないと、話を聞いてもらえませんし、それによってどんどん仕事がやりにくくなってしまいます。
お仕事
著者は、事業戦略を所与の前提として受け取るのではなく、技術戦略も事業戦略に影響を与えるべきだと主張している。 技術戦略はアーキテクチャやチームのケイパビリティを通じて「どのくらい早く・安全に・柔軟に登れるか」という事業の選択肢を増やしうるものであり、その前提が揺れたときには事業戦略自体も書き換える必要があると述べる。 エンジニアは「仕様を実装する人」にとどまらず、現場で得た技術的インサイトをもとに事業の登り方そのものを提案すべきであり、デザイナーやPdMなど他職種も含めた専門性同士の越境と対話によって、双方向に結びついた技術戦略と事業戦略を高いレベルで実践する組織を目指すべきだとしている。
AIとお仕事
サイバーエージェントは「2028年までに開発プロセス完全自動化（AI成熟度Level 4）」を掲げ、AIエージェントとエンジニアの協働を前提に、組織と評価制度を大きく変革しようとしている。
具体的には、AIによるコーディング自動化を「楽をする手段」ではなく、「Whatに集中し、HowをAIに任せる」ことでエンジニアの価値創造を最大化するチャンスと位置付けている。 同時に、キャリア喪失・スキル劣化・評価の不公平・価値観の変化・プロダクト間格差といったエンジニアの不安を整理し、組織として対策する方針を示す。 来春には評価制度「JBキャリアプログラム」を全面刷新し、テックリードエンジニア、ビジネスリードエンジニア、スペシャリスト、エンジニアリングマネージャーという4つのキャリアラダーを整備し、AIを前提とした役割と成長パスを明確化する。 さらに「エンジニア版AI番付」や育成プログラム、「AIドリブン推進室」による環境整備などを通じて、全エンジニアがAIを活用し価値を出せる自律型開発体制を目指し、「AI時代のリーディングカンパニー」になることを宣言している。
プログラミング
Open Telemetry/Go言語
この記事は、GoアプリケーションでGORMとsqlcommenterを使って、OpenTelemetryでSQLクエリの処理まで一気通貫で計装する方法を紹介しています。アプリからDBへのアクセスにはGORMを用い、go-gorm/opentelemetryプラグインで処理のトレースを取得し、sqlcommenterでSQLにトレース情報をコメントとして埋め込みます。Google CloudのCloud SQLとQuery Insightsを活用することで、アプリケーションとDBの処理を1つのトレースとして紐づけて可視化できるようになります。この方法により、ボトルネックの特定や改善策の提案が容易になり、無料で導入できる点もメリットです。
.NET
この記事は、2026年以降テキサス・ユタ・ルイジアナなどで施行される年齢確認義務に対応するため、.NET MAUI で Android/iOS/Windows 向けのクロスプラットフォーム年齢確認を実装するサンプルアプリを紹介している。
Google Play Age Signals、Apple Declared Age Range、Windows Age Consent という各OSの公式APIを、IAgeSignalService インターフェースとプラットフォーム別実装（Android/iOS/Windowsの3ファイル）で抽象化し、MAUIの依存性注入に登録して共通利用する構成になっている。 開発者は GitHub の MAUI サンプルリポジトリからコードを取得し、各プラットフォーム固有の要件（AndroidのAge Signals NuGet、iOSのentitlementやFamily Sharing、WindowsのCapability設定など）を満たすことで、法令が適用される地域だけで年齢確認を行う仕組みを実装できる。
C/C++
Visual Studio 2026のプライベートプレビューで、C++開発向けのGitHub Copilot新機能が提供され、コード大規模リファクタ、ビルド時間短縮、MSVC Build Toolsのアップグレード支援を行えるようになりました。 C++コード編集ツールはIntelliSense相当の精度で参照箇所の横断表示やメタデータ把握、継承関係や呼び出し関係の可視化を行い、広範囲なリファクタを安全に支援します。 Build Insights連携によりビルドボトルネックを解析し最適化案を提示し、アプリモダナイゼーション機能では新しいMSVC版への移行時の警告・エラー解消をCopilotが支援することで、C++プロジェクトの近代化を容易にします。
RDBMS
本記事は、2025年11月のMySQL／PostgreSQL関連トピックを概観し、OCI上でのMySQL HeatWaveを活用したイープラスの会員管理システム移行事例と、PostgreSQL Conference Japan 2025でのCDC入門やセマンティックサーチ事例などの講演内容、さらに各種マイナーリリースや今後のDB・AI関連イベント情報を紹介している。
GitHub
Sansan技術本部研究開発部が、GitHubからGitHub Enterpriseへの移行にあたり、サービス停止なく切り替えるための検証と移行作業を行った事例を紹介している記事です。 EKS上のアプリケーション実行基盤「Circuit」に対して、GitOps（Argo CD）とGitHub Actionsの動作確認をDevelopment環境で行い、設定変更手順をドキュメント化しました。 また、移行されないSecretsをGPGとGitHub Actionsで暗号化・収集し、GitHub APIで一括再設定する仕組みや、Organization名変更に伴う100以上のリポジトリへの一括置換・PR作成スクリプトにより、安全かつ効率的な移行を実現した点が述べられています。
エージェンティックコーディング・仕様駆動開発
CLAUDE.md（またはAGENTS.md）は、コードベースの「何（WHAT）」「なぜ（WHY）」「どうやって（HOW）」を簡潔に伝えることで、Coding Agent（例：Claude）をオンボーディングするための重要な設定ファイルです。このファイルに、すべてのタスクに共通する情報だけをユニバーサルに記述し、必要に応じて別ファイルで詳細を補足する「プログレッシブディスクロージャ」が推奨されます。
また、LLMは状態を持たないため、各セッションでコードベースに関する情報を再度明示する必要があります。多くの命令やスタイルガイドを詰め込むと、LLMはそれらを一様に無視するため、最小限で本質的な情報のみを含めるのが効果的です。自動生成やLintの代替として利用せず、丁寧に設計することが最も重要です。
AI
Microsoft
Foundry IQはMicrosoft Ignite 2025で発表された新しい開発基盤で、AIとデータを統合し、企業のソフトウェア開発や運用を加速させることが目的です。クラウドネイティブな環境での高度な自動化、可視化、統合が特徴で、開発者が迅速にアプリケーションを構築・管理できるよう支援します。また、セキュリティやガバナンスにも配慮されており、エンタープライズユースケースでの導入が見込まれています。
Foundry IQは、エージェントが業務に活用される中で、チームごとに独自のRAGパイプラインを構築する課題を解消するための知識管理ソリューションです。多数のエージェントが業務に組み込まれる時代に、知識の共有とコンテキスト提供を最適化します。
この記事は、Azure AI Search でデータを取り込む方法として「プル方式」に加え、クライアントから直接インデックスへデータを送信する「プッシュ方式」があることを紹介している。 プル方式は Azure Blob や SQL など対応データソースからインデクサーがスケジュール実行されるのに対し、プッシュ方式は任意の JSON データソースから API 経由でリアルタイムかつ柔軟にアップロード・更新・削除が行える点が特徴とされる。 記事では両方式の比較表を示したうえで、既存インデックスの URL・インデックス名・API キー・フィールド定義を取得し、REST API の POST でバッチ（最大 1000 件または 16MB）を送信して新規チャンクを登録し、curl による検索で反映を確認する手順が説明されている。 また、今後のトピックとして、ベクター検索向けの埋め込みデータのプッシュ方法や自動ベクトル化の設定ドキュメントへのリンクも案内している。
GitHub Copilot
GitHub Copilotの「Mission Control」は、複数のCopilotエージェントを一元的に管理・オーケストレーションするための機能です。この記事では、Mission Controlを活用して複数エージェントによる同時作業の指示や進行状況の確認、エージェントがタスクから逸脱していないかの監視方法、効率的な成果物レビュー手法などを紹介しています。プロンプト設計のコツやエージェントの連携・品質管理に関する実践的なアドバイスも提供されています。
Gemini 3 Proと画像生成モデルNano Banana Proが、英語対応で約120の国と地域のGoogle検索AIモードに拡大提供され、Google AI Pro／Ultra加入者は高度な推論・マルチモーダル理解・エージェント的コーディングに基づく動的なUIやインフォグラフィック生成など、よりリッチで役立つ検索体験を利用できるようになったことを告知している。
AWS
本記事は、re:Invent 2025 開幕週に合わせて、AWS における生成 AI 関連ブログやサービスアップデートを総覧した週刊まとめです。 日本企業の事例として、東京海上日動システムズによる全社生成 AI 基盤とエンタープライズ RAG、NTTドコモの Network Digital Twin＋Agentic AI による障害分析、LIFULL の Amazon Q Developer／Kiro 活用による開発生産性向上などが紹介されています。 開発者向けには、Amazon Q Developer CLI から進化した Kiro CLI や Spec ベースの仕様駆動開発、チーム開発事例、Opus 4.5 対応やクレジット最適化など Kiro 関連情報がまとまっています。 さらに、Amazon Bedrock の新サービスティアや Reserved Tier、SageMaker HyperPod／AI のGPU効率化機能、Quick Suite/Quick Research の新機能、Lex・OpenSearch のエージェンティック/LLM 対応など、多数の生成 AI サービス強化が一挙に整理されています。
JetBrains
このブログ記事は、ソフトウェアエンジニアリング向けLLMエージェントにおける「コンテキスト管理」の効率化についてまとめたもので、観測マスキングとLLM要約という2手法を比較し、両者を組み合わせたハイブリッド手法を提案しています。
著者らは、SWE-bench Verified上でSWE-agentやOpenHandsなどを使い、「生のエージェント」「観測マスキング」「LLM要約」の3戦略を大規模に比較し、コストと性能を評価しました。 観測マスキングとLLM要約はいずれもトークン使用量を50%以上削減しつつ解決能力を維持しましたが、観測マスキングは単純であるにもかかわらず多くの設定でより安価かつ同等以上の性能を示しました。 一方、LLM要約は要約生成コールによる追加コストや、軌跡が無駄に長くなる傾向があり、必ずしもコスト効率がよくないことが判明しました。
そこで著者らは、通常は観測マスキングを使い、コンテキストが本当に肥大化したときだけLLM要約を発火させるハイブリッド方式を提案し、マスクのみ／要約のみよりもコストをさらに数パーセント削減しつつ、解決率もわずかに向上させたと報告しています。 この手法はモデル学習を伴わないため、既存の任意のLLMエージェント(例: GPT-5やClaude)に後付けで適用でき、大規模運用時のコスト最適化に有効と位置付けられています。
論文・その他
WIRED Innovation Award 2025の受賞者である池上高志氏は、人工生命の研究者として、生命の本質について深く探求しています。彼は、世界は生命に満ちているが、人間が生命を無理に理解しようとすると、むしろその本質はすり抜けてしまうと語ります。池上氏の研究は、人間中心の視点を離れた、生命そのものの在り方や、人と関係なく動くシステムの未来像に焦点を当てています。彼が注目するのは、人工生命が人間とは別の存在として自然に息づき、独自の進化や意思を持つ可能性です。この視点は、AIやロボットだけでなく、すべてのシステムやモノが「生命化」する未来への示唆とも言えます。池上氏は、科学技術の発展が人間と生命の境界を曖昧にしていく中で、その本質をどう捉えるかを問いかけています。
本記事は、清華大学の研究チームによる「まず検証してから答える（Verification-First）」戦略を紹介し、LLMの推論精度を低コストで高める方法を解説している。従来の「ステップバイステップで考えて」といったCoTプロンプトでは、LLMが流暢だが論理的に誤った回答（ハルシネーション）を出しやすく、これを改善するために多数決や追加学習などコストの高い手法が使われてきた。本手法では、あらかじめランダムなものを含む候補回答を提示し、その正しさを検証させたうえで最終回答を生成させることで、数学、プログラミング、API制御など幅広いタスクで標準的なCoTを安定して上回る精度を実現している。
さらに、初回の回答を「仮の答え」として再度検証・再生成させる反復的な利用により、Self-CorrectionやBest-of-Nといった既存のテスト時スケーリング手法より少ない計算量で高い性能を達成できることが示された。このアプローチは、前回の「思考過程」ではなく「答え」だけを引き継ぐマルコフ的な設計のため、長文脈による誤り蓄積を避けやすい点も特徴である。商用のブラックボックス型LLM（GPT-4o-miniやo1-miniなど）に対しても、「まず検証してから答える」と明示的に指示するだけで精度が向上し、トークン増加も2〜5割程度にとどまることから、実務で導入しやすい現実的な手法として位置付けられている。
の記事は、OCR技術の歴史的な変遷を整理しつつ、日本語に対応した代表的なモデルの性能を、LayerXが自作した難易度の高い請求書風サンプルで比較検証したレポートである。
従来の「文字起こし」中心のテキスト認識型（Tesseract、CRNN、TrOCR、PP‑OCRv5）から、検出・認識・レイアウト解析を組み合わせたドキュメント解析パイプライン（YomiToku、Donut）、さらにVLMベースでMarkdownなどへの構造化も行う最新手法（PaddleOCR‑VL、DeepSeek‑OCR、Chandra、HunyuanOCR）までを網羅的に紹介している。
検証では、汚れ・印影・縦横混在・アーチ状文字・複雑な表・図表などを一枚に詰め込んだ画像を用い、各モデルの日本語認識、縦書き、グラフ／表構造理解、ハルシネーション有無などを比較している。
結果として、単純なテキスト認識ではPP‑OCRv5やYomiTokuが実用的で、日本語精度も高い一方、レイアウトを含む高度な構造理解やVQA的な情報抽出では、ChandraとHunyuanOCRが特に優れた性能を示し、請求書からの金額・日付抽出などへの応用可能性が示唆された。
この記事は、技術ブログの自己レビューが「面倒で続かない」という課題に対し、生成AIエージェントとClaude CodeのCommands機能を使って、ブログレビューをワンコマンドで回せる環境を構築した事例を紹介している。 ブログの評価基準を「防御力」「思考整理力」「実践応用性」など6つの観点で定義し、それらをMarkdownベースのコマンドとしてGit管理することで、レビューを標準化・自動化している点が特徴である。
まず、「/deep-thinking-prompt」「/structural-thinking」で執筆前にテーマの原体験や前提、構造を深掘りし、「なぜ書くのか」を明確にするフェーズを設ける。 次に、「/blog-quality-review」「/beginner-feedback」「/ai-humanity-check」などのコマンドで、品質スコア付け、初学者視点からの指摘、AIっぽさの評価を行い、記事の強みと弱みを数値とコメントで可視化する。 さらに「/textlint-polish」「/redundancy-check」で日本語表現のゆれや冗長さを削り、情報密度と読みやすさを高める仕上げフェーズが続く。
これら多数のコマンドを都度実行する手間をなくすために、「/full-review」という総合コマンドを用意し、textlint的校正→初学者フィードバック→品質レビュー→AIらしさチェックを一括実行できるようにしている。 筆者は、この仕組みを「AIへの丸投げ」ではなく、人間が体験や感情といった身体性を提供し、AIが構造化・整理を担う協働関係として位置づけており、結果として「書くこと」以外のノイズを減らし、継続的にブログ品質を高められる環境を目指している。
クラウド
Azure
Azure Database for PostgreSQL Flexible ServerでPostgreSQL 18がGAとなり、全リージョン展開、PostgreSQL 11〜17からのインプレースメジャーバージョンアップ、Microsoft Entra ID連携、Query Store＋自動インデックスチューニングに対応し、AIOによる性能向上や拡張機能80種超など最新機能をマネージド環境で利用可能になったことを紹介する記事です。
2025/12/01時点で公開されている Microsoft の情報から、Azure 関連トピックをピックアップして紹介している記事です。 主な内容は、機密性の高いワークロード向けに Azure Confidential VM のバックアップを Recovery Services Vault とプライベートエンドポイントで安全に構成する方法、Azure Linux Web Apps でローカルでは動くがデプロイ後に失敗しがちな典型的な原因と対策、Microsoft Defender for AI を用いたAIレッドチームによる脅威検証と安全性向上のアプローチなどです。 また、ADCS オフラインルートCA構成の記事も紹介しつつ、Official Microsoft Blog や Azure Blog など他の主要チャネルにはこの日時点では特筆すべき更新がないことも記載されています。
AWS
2025年11月24日週の「週刊AWS」では、Aurora PostgreSQLの動的データマスキングやCloudFrontのVPC IPAM連携によるBYOIP対応、Claude Opus 4.5のBedrock対応など多数のアップデートが紹介されています。
Glue Data Qualityの前処理クエリやzero-ETLのセルフマネージドDB対応、Glue 5.1のリリース、Quick Suite Embedded ChatやQuick Flowsのスケジューラ、EC2中断可能キャパシティ予約、Route 53高速復旧オプション、Bedrock Reservedティア、Network Firewall Proxyプレビューなどが発表されました。
11/27と11/28は祝日等で更新はなく、段階的廃止予定だったCodeCommitの一般提供再開もあわせて案内されています。
OS
macOS
macOS 26.1 TahoeやmacOS 15.7.2 Sequoia、14.8.2 SonomaでinstalldとPackageKitの仕様変更により動かなくなっていたMac App Store用CLI「mas」のget/purchase、install、lucky、update/upgradeコマンドが、最新版のmas v4.0.0で再び利用可能になったことを紹介している記事です。 また、この対応のためにmasはroot権限が必須となり、必要なコマンド実行時のみsudoでmasを呼び出すzshラッパー方式を採用している点も説明されています。
ハードウェア
Apple
Appleは、2016年3月発売の初代iPhone SEとApple Watch Series 4のHermes/Nike各モデルをオブソリート製品に指定し、ハードウェア修理サービスの提供を終了した。あわせて、2017年発売の12.9インチiPad Pro（第2世代）をビンテージ製品に追加し、Beats Pill 2.0もオブソリート製品に移動した。オブソリート製品は供給停止から7年以上経過したもので、今後Appleによるハードウェア修理は受けられないため、対象製品のユーザーには大切に扱うよう注意喚起している。