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。
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。
AI
この記事は、2025年を「激動のAIイヤー」と位置づけ、特に開発者視点から1年を総括しつつ、直近の重要記事・ポストをジャンル別に整理した週刊AIの特別回です。 前半はGPT‑5系やGemini 3など大型モデルの登場、後半はIDE連携・エージェント・ツール群といった「AIを活かす環境」の整備が一気に進んだ年だったとまとめています。 とくにコーディング領域では、モデル性能の向上に加え、GitHubや各種IDEとの統合、Tools/Skills、エージェント基盤などを通じて「AIが開発フローに常駐する」状態が現実になりつつあると指摘しています。
本文では、GoogleのAIブラウザ「Disco」や、NotebookLMのGemini 3ベース化・スライド生成テクニック、Anthropic Claude CodeのLSP対応といったプロダクトアップデートを紹介しています。 さらに、GPT‑5.2とGemini 3 Pro比較、AI時代でもUIが生き残る理由、marimoなど次世代Notebook、ChatGPTの4層メモリアーキテクチャ、AI時代の異常系テスト、Anthropic SkillsやClaude Codeを活用した開発事例といった読み応えのある技術記事に多くリンクしています。 また、予約処理の結果整合性パターン、FastAPI＋htmxの開発スタック、SQLModel紹介、シニアエンジニアのキャリア論、ブラウザ拡張マルウェアや大規模サービス停止事例など、一般的なWeb/インフラ・キャリア・セキュリティ系の記事もあわせてキュレーションされています。 最後に、筆者が所属する医療×AI領域「AI技術開発室」でのエンジニア採用告知が添えられ、AI実務に関わりたい読者に向けた呼びかけで締めくくられています。
OpenAI
Agent Skillsは、AIエージェントが特定タスクを遂行するための手順やスクリプト、リソースをまとめたフォルダ群であり、Codexで再利用可能な能力パッケージとして扱われます。
.system配下のスキルは最新のCodexで自動インストールされ、.curatedや.experimental配下のスキルはCodex内の$skill-installerコマンドで名前やGitHubディレクトリURLを指定して導入し、インストール後にCodexを再起動して反映させます。
この記事は、GoogleのNotebookLMの最新機能を網羅的に紹介し、情報整理からスライド生成まで1ツールで完結できる点を解説している。 ノートとソースという基本構造を軸に、Web・Google Drive検索、ハルシネーションの少ないチャット、音声ポッドキャストや動画、マインドマップ、レポート、クイズ、インフォグラフィック、NanobananaPro搭載による高品質スライドなど多様なスタジオ機能を説明し、Chrome拡張やスマホアプリでWebやYouTubeをワンクリック取り込みできる利便性も紹介している。 また、AI時代はコンテンツの形式をユーザー側が選ぶようになり、NotebookLMは情報を「考えやすい塊」に整理する思考の相棒として進化しているとまとめている。
論文・その他
LLMによる履歴書スクリーニングは、履歴書や求人票に紛れ込ませた「見えない指示」や職務要件の書き換えなどの攻撃に弱く、特に求人条件を書き換える攻撃は成功率が高いことが示されている。
防御策としては、履歴書をプレーンテキスト化してHTML/CSSを除去する前処理や、システムプロンプトで不正指示を無視するルールの追加、さらにFIDSによる「紛れ込んだ指示検出」を訓練で組み合わせることが有効だが、防御を強めるほど正当な応募者の誤拒否も増える点が課題とされる。
プログラミング
SQLite AI
SQLite AIは、既存のSQLiteを拡張し、エッジ側でAI推論やベクター検索、JavaScriptロジックを実行しつつ、クラウド側ではグローバルスケール・バックアップ・リアルタイム更新・同期を提供するプラットフォームです。
SQLite-AI/Vector/Sync/JS/Cloudといった拡張で、ローカルファーストかつオフラインでも動作する知能的なアプリを、SQLベースのシンプルな開発体験のまま実現することを目指しています。
openai/skillsは、OpenAI Codex向けのエージェントスキル（特定タスク用の指示・スクリプト・リソース群）を集約したカタログリポジトリです。
.system配下のスキルはCodexに自動インストールされ、.curatedや.experimental配下のスキルはCodex内の$skill-installerコマンドで名前またはGitHubディレクトリURLを指定して導入します。
要件定義
AIがコード生成や要件分析まで行う時代でも、「何を作るか」「何を作らないか」を決め、その結果に責任を持つ要件定義は人間の役割であり続けると論じる。 要件定義の核心は、Why/Who/What/How wellの階層とリザルトチェーンでビジネス価値と機能を結び、利害の異なる関係者間で「腹から納得した」合意を形成することだとする。 AIは要求の整理や影響分析、テスト生成などで強力な道具になるが、リスクを引き受ける決断や優先順位付け、ナラティブの調整は人間に残り、エンジニアはAIとの分担と「痛みを伴う決断力」が価値になると結論づけている。
その他
本稿は、世界500社調査に基づき、メインフレームモダナイゼーションが「一括移行」から段階的で機敏なアプローチへシフトし、高いROI（アプリ288％、移行362％）を生んでいることを示す。 さらに、AI／生成AIがセキュリティ強化やコスト削減などの中心技術となり、今後3年で127億ドルのコスト削減と195億ドルの収益増が見込まれる中、技術者にはAI・クラウド連携・ビジネス理解を含む広範なスキルが求められると論じている。
エージェンティックコーディング・仕様駆動開発
生成AIでコード執筆は高速化した一方、「動くが誰も説明できないコード」が増え、理解負債としてレビュー時間や修正・障害対応コスト、セキュリティリスク、エンジニアの疲弊を招いていると指摘する記事です。
技術負債が「物」の問題なのに対し理解負債は「人」の理解不足の問題であり、AIを有能だが経験の浅い部下とみなして検証と説明責任をプロセスに組み込み、ジュニアの基礎力育成とシニアの役割転換を通じて組織的に向き合う必要性を述べています。
エンジニア
AIとお仕事
記事は、AIエージェントの普及にもかかわらず企業の生産性向上が進まない要因を「AIオンボーディング」に見出し、その解決策としてAI主体＋人の検証から成る「AI BPO」モデルを提案している。
AIがイベントをトリガーに自律実行するZero-touch automationとHuman in the Loopを組み合わせることで、現状の精度限界を人が補完しつつ、運用を通じてAIを継続的に賢くし、自動化範囲とデプロイ速度、営業のしやすさを同時に高めることが狙いである
LayerXは2025年、AIを「Bet AI」として全社戦略の中心に据え、環境整備やLLM活用提案、プロトタイプ作成を通じてAI活用を組織全体に浸透させた。 AI Workforceの大企業導入やバクラクでのAgent機能強化、Bet AI Day開催などにより事業実績と対外的なモメンタムも生まれ、「SaaSのLayerX」から「AIのLayerX」への変化を感じる一年となり、著者は社員や関係者への感謝と来年以降もモメンタムを高め続ける決意を述べている。
CursorのトゥルエルCEOは、コードをほとんど読まずAIに丸投げする「バイブコーディング」は、論理構造がブラックボックス化し、大規模化で破綻すると警告している。
AIによるエンドツーエンド自動化は試作などには有用だが、本格的なシステムではリスクが高く、開発者がコードを理解・制御しつつAIを統合するCursorのようなアプローチが堅牢な開発には重要だと強調している。
感想:
CursorのCEOがこれを言っているのが面白いな。
OS
macOS
macOS 26 TahoeでElectronがAppKitのプライベートAPI「_cornerMask」をオーバーライドしていたことが原因で、WindowServerのGPU使用率が100％超まで跳ね上がる不具合が発生していたが、12月12日リリースのmacOS 26.2でOS側にパッチが入り、古いElectron版を使うアプリでもGPUスパイクは解消されたと報告されている。
ネットワーク
携帯電話網
NECはスマホ向け4G・5G基地局の機器開発から撤退し、通信ソフトウェアに注力する一方、防衛向けや次世代規格の開発は継続することで、基地局国産化の後退と日本勢の存在感低下が懸念されている。