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。
明日からMicrosoft Igniteが始まるということで、なんか年の瀬を感じています。
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。
プログラミング
.NET
C# 14は.NET 10とともに提供され、開発者の生産性向上とパフォーマンス最適化を目的に、多くの新機能を搭載しています。目玉の「extension members（拡張メンバー）」は、これまでの拡張メソッドの概念を広げ、拡張プロパティや静的拡張メンバー、演算子オーバーロードなども可能にしました。既存のコードやアセンブリとも互換性があり、徐々に機能追加ができます。
生産性向上関連では、プロパティのアクセサごとに必要な最低限のロジックだけを記述できる「fieldキーワード」が導入され、ボイラープレートコードが削減。nameofで未束縛ジェネリック型名も取得できるため、型名取得の記述も簡単になりました。ラムダ式ではoutやrefなどの修飾子が簡潔な記法で指定でき、nullチェックを伴う代入も「null-conditional assignment」で短く書けるように。部分クラスではコンストラクタやイベント定義も分割記述でき、コード生成やソース分割が柔軟になりました。
パフォーマンス面では、スパン型（Span/ReadOnlySpan間）の暗黙的変換により配列や部分スライス操作が簡単になり、メモリアロケーションや冗長な型変換を削減。数値やベクトル型のユーザー定義複合代入演算子にも対応し、ループ内演算がより効率的になりました。これらの新機能はランタイムや標準ライブラリでも活用されており、独自に新記法を使わなくても.NET 10利用時はアプリのパフォーマンスも向上します。
C# 14は、拡張性・生産性・性能向上を各所で実現しつつ、既存コードとの互換性も重視した進化となっています。
F# 10は.NET 10やVisual Studio 2026と共にリリースされた、F#言語の改良版です。主な特徴は「可読性・一貫性・パフォーマンスの強化」で、日常的なコーディングを快適にする地味ながら実用的な改善が盛り込まれています。
新機能として「スコープ付き警告抑制」（#nowarn/#warnonで区間を限定）、「自動プロパティのアクセサへの細かいアクセス修飾子指定」、「ValueOption型によるオプションパラメータでのヒープ割当回避」が追加されました。また「計算式内での末尾呼び出し最適化対応」や「型注釈の括弧省略」、「use! バインディングでの _（捨て）利用」など、記法の統一や使い勝手の向上も特徴です。
さらに型の継承関係を高速判定する「type subsumption cache」が導入され、コンパイルやIDEの動作が改善。タスク計算式での and! サポートや、トリミング（不要アセンブリ除去）の自動化も盛り込まれています。全体として、F# 10は現場開発者の要望を反映しつつ、静かな進化を続けています。
JetBrains Riderは、IDE内でデータベースを扱うための強力な機能をDataGrip連携で提供しています。Riderでは、Databaseプロジェクト(.sqlproj)の作成が可能になり、各種SQLやNoSQLデータベース（PostgreSQL、MySQL、SQL Server、MongoDB等）と接続できます。データベースオブジェクトはGUIで直感的に管理・編集でき、SQLスクリプトの作成やAIアシスタントによるクエリ支援、コード補完、即時フィードバックも利用可能です。これにより、データ駆動型アプリ開発が効率化されます。
C/C++
MSVCのC++ Build Toolsで、ARM64向けにAddressSanitizer（ASan）がプレビュー対応されました。ASanはランタイムのメモリエラー検出ツールで、x64/x86に加えARM64ターゲットもサポートします。クロスコンパイルも可能ですが一部制限があり、現在はバグ報告やフィードバックを歓迎しています。
Python
この記事は、Python 3.14で追加される新機能「テンプレート文字列リテラル（t-string）」と、その結果得られるTemplate型について解説しています。t-stringはf"..."の代わりにt"..."を使い、最終結果の文字列ではなく「固定文字列部分」と{}内の式を分離して保持するTemplateオブジェクトを返します。これにより、SQLやHTML生成時にプレースホルダ化やエスケープ処理を後段ライブラリ（t-sqlやtdomなど）で安全に行えるようになり、SQLインジェクションやXSSといったセキュリティリスクを軽減できます。記事ではTemplateやInterpolationの属性構造、イテレーションの挙動、conversion・format_spec・=表記の扱い、Template同士の連結などを具体例で説明し、今後ライブラリ対応が進むことでt-stringの活用が広がるだろうとまとめています。
JavaScript
Git
Git 2.52では「git last-modified」という新コマンドが追加され、ディレクトリ内の各ファイルが最後に変更されたコミットを高速に特定できるようになりました。さらに、リポジトリのメンテナンスを効率化する「geometric」戦略がgit maintenanceに導入され、大規模リポジトリでもスムーズな運用が可能です。その他、git refsやgit repoの新機能、今後のGit 3.0でのデフォルトブランチ名やSHA-256対応、Rustサポートの追加、Bloomフィルターによるパス指定処理の高速化など、多数の機能強化と最適化が行われています。
Git for Windows v2.52.0.windows.1では、「git svn」のサポートが終了しました。主な更新内容は、Git v2.52.0、PCRE2 v10.47、cURL v8.17.0の採用、インストーラーをInnoSetup v6.6.0でビルドすることで、よりモダンな外観となりました。バグ修正として、git help git-bash コマンドの不具合が解消されています。このリリースには各アーキテクチャ用のバイナリも含まれています。
ツール
この記事は、Windows版の「Zed」エディタを試した体験をまとめたものです。著者はこれまでVSCodeを使用していましたが、Zedの軽量さや標準機能の充実によって、性能の低いPCでも快適に作業できると評価しています。VSCodeに比べてアイコンが少なく、キーボード操作が中心ですが、リモート接続機能が標準で利用可能、拡張機能にも対応しています。一方、画像表示や日本語化など課題も残ります。著者は用途に応じてZedとVSCodeを使い分けるのが有効と感じています。
開発プロセス
日本のソフトウェア開発は、AI支援型開発時代を迎える現在も、多くの組織が変化への備えができていません。ファインディ社によるIT従事者798名への調査では、「ウォーターフォール型」36.8%、「よくわからない」18.2%と、合計55%の現場が柔軟な対応力に欠けている実態が明らかになっています。さらに、VSSやSVNといった旧来のバージョン管理ツールを利用する組織も約3割にのぼり、AIなど最新技術の活用にも遅れが見られます。
この背景には、製造業モデルの成功体験から脱却できず、改善のための反復サイクルや定量的な計測文化が十分に育たなかったこと、多重下請け構造による断絶、リスクを避ける文化などが影響してきました。AI時代の生産性向上にはアジャイルやDevOpsなどの文化的土台が不可欠です。今こそ「自分たちの開発現場を測定・理解・改善できるプロセス基盤」を改めて構築し直し、AI技術を最大限活かした“Reboot Japan”が求められています。
エージェンティックコーディング・仕様駆動開発
PlaywrightとMCP（Model Context Protocol）の統合により、AI駆動のテスト自動化が実現します。Playwrightは多機能なWebテスト自動化ツールで、MCPを組み合わせることでAIを活用したテスト生成や動的データ、スマートなデバッグが可能となります。導入はVS Code上で、Node.jsとPlaywrightの準備後、MCPサーバ拡張をインストールし、AIによるテスト生成機能を利用できます。自然言語によるテスト指示も可能で、テスト開発やデバッグ作業を大幅に効率化します。
この記事では、Claude Codeを使い、わずか5分でシンプルなTODOアプリを開発し、その後30分でGitHub PagesやVercelへデプロイする手順を解説しています。CLI上でターミナルにプロンプト指示するだけで、アプリの計画・実装・公開まで自動化され、特にHTML/CSS/JavaScriptによるローカルストレージ型のTODOアプリが対象です。GitHubとの連携、Vercelでの無料デプロイ方法も紹介。Claude CodeによるAI駆動開発の手軽さと、次世代の開発体験を初心者にもわかりやすく伝えています。
AI
Anthropic
Claudeの「Skills」は、特定分野や業務の手順・ノウハウをまとめた専門的リソースで、AIに一貫性のある専門的なタスク遂行を可能にします。Skillsは、フォルダ単位で指示・スクリプト・リファレンスを格納し、必要な時に自動的に読み込まれます。繰り返し使う作業手順や独自ルールをSkills化することで、毎回指示を打つ手間が省け、全体の業務効率や品質が向上します。
一方、「プロンプト」は会話ごとに使う一時的な指示で、瞬時のリクエストや修正指示に適しています。「Projects」は、会話ごとではなくプロジェクト単位で知識・文書・カスタム指示を永続的に管理できます。さらに「サブエージェント」は、個別のコンテキストやツール権限を持つ専門AIアシスタントを設計でき、分業や並列処理、権限制御が可能です。「MCP」は外部データや業務ツールとAIの安全な接続基盤です。
Skillsは手順ノウハウの移植や再利用性が高く、プロンプトやProjects、サブエージェント、MCPと組み合わせることで高度なAI業務自動化が実現できます。
AWS
Kiro CLIは、AIエージェントを直接ターミナル上で使えるツールです。IDEだけでなく、ターミナルでもAIによる補助を受けながら開発・デバッグ・インフラ管理などを効率化できます。カスタムエージェントの作成やコンテキスト管理、柔軟な認証に対応し、Kiro IDEとの連携も可能。マルチモーダル入力やオートエージェント機能などを備え、コマンドライン上で高度なAI開発支援を実現します。
2025年11月10日週の「週刊生成AI with AWS」では、KiroのリモートMCPサーバーサポートやグローバルステアリング機能など開発効率化の新機能発表、freee社のAIネイティブ組織変革・Berry社によるAmazon Bedrock活用事例、金融機関向け生成AIリファレンスアーキテクチャなど実践的な国内事例を紹介しています。re:Invent 2025に向けてAI駆動オペレーションやオブザーバビリティ分野の最新動向、AWS GameDayでのセキュリティ・AI実践も報告されており、生成AIとAWSの技術活用が多角的に展開されています。
JetBrains
2026年に開発者のワークフローが変わる可能性として、ディフュージョンモデル（特にd-LLM）が注目されています。従来のオートレグレッシブモデルは左から右に順番にトークンを生成しますが、d-LLMは過去と未来の文脈を同時に条件付けし、編集やリファクタリングなどの非直線的なコード作成プロセスに適しています。例えば、DiffuCoderのデモでは関数の途中を先にスキップして後から埋めるなど、実際の開発者の作業スタイルに近い動きを見せます。また、双方向の文脈を活かした推論や、構造上の一貫性を保った複数箇所同時編集が可能になり、IDEとの連携による効率的なリファクタリング支援も期待されています。現状、品質と速度のトレードオフや未成熟なエコシステムなどの課題はありますが、コード補完やコンテキスト編集、構造化テキスト作業などで有用性が発揮されており、今後さらに生産性を高める新たなコーディングアシスタントの基盤として発展が
期待されています。
Googleは新しいAIモデル「WeatherNext 2」を用いた天気予報を発表しました。このモデルは従来の物理ベースのモデルよりも8倍高速で、気温や風など99.9%の変数の予測精度が向上しています。1分未満で予測が可能となり、15日先までの天気や毎時の詳細な予報も作成できます。現在、Google検索やPixelなどで利用が拡大されており、企業向けにはエネルギー、農業、物流などの業界で精度の高い意思決定を支援する期待が寄せられています。他社もAIを活用した天気予報モデルの開発を進めています。
ガードレールを実装する
AIエージェントの安全な運用には、情報漏洩や有害コンテンツ生成といったリスクに備え、「入力」「処理」「出力」の3段階で技術的・運用的なガードレールを設計することが重要です。安全性や法令遵守、倫理性、権限の最小化、人間による監督といった原則に基づき、プロンプトインジェクション対策、API権限制御、人による承認、ログ・監視体制、継続的なテストなどを具体的に組み合わせることで、信頼できるAIエージェントを構築できるとまとめています。
論文・その他
AIの進化により「プロンプト・エンジニアリング」は小手先の技術の時代を終え、体系化・再現性を重視する「コンテクスト・エンジニアリング」、そしてAIの思考プロセス自体を設計する「コグニティブ・プロンプティング」へ移行しています。AIは人の意図を察しないため、文脈や目的などの情報設計が重要となり、効果的な活用には「思考の型」を与える必要があります。今後はテクニックに頼らず、原理や一貫性・人間の責任を重視することが求められる新しい教養の時代に入ったと論じています。
約30万円のPCで構築可能な社内専用AIは、化学プラントの事故分析やリスク予測でクラウドAI並みの性能を発揮できます。クラウドと異なり、完全オフライン運用・モデル固定・シンプルな監査対応が可能で、機密データ漏洩やモデル変更のリスクを回避。実際の事故事例での検証では、オープンウェイトモデルが有用な安全提案や業務手順を示し、高度な分析力を発揮。今後は、個人用PCでも大規模AIモデルが安定運用できる時代が到来します。
この記事では、LLM（大規模言語モデル）に人間のような「エピソード記憶」を持たせるRAG（Retrieval-Augmented Generation）の新しいテクニックを紹介しています。従来のRAGは長文や時系列変化を扱うのが苦手ですが、今回の手法は人間の脳の記憶を参考に、役割や状態の時間的変化や時空間的文脈の追跡を可能にします。特に、ビジネス文書など「エピソード的な記憶」が要となる利用シーンでの課題解決に役立つ技術です。
この記事は、厳しい就職市場の中で新卒者がAIをどのように活用しているかを、イギリスの名門大学の修士課程生へのインタビューを通じて分析しています。
彼らは多くの求人に応募せざるを得ず、AIを使うことでレジュメやカバーレター作成作業を効率化し、応募数を増やしています。しかし、AIを単なる手抜きの道具としてではなく、自分の「情熱値」に応じて使い分けており、本当に志望度の高い企業には人力で深くリサーチ・作成しています。また、AIが生む無味乾燥な表現や誇張、事実誤認にも気を配り、自分の言葉で修正を加える慎重さも見せています。
精神的な負担の緩和や、短時間で多くの応募を可能にするためのAI利用は主流ですが、一部の学生は人間らしさやリアルなネットワークを重視し、AIを使わない選択もしています。
最終的にAI利用は「手抜き」ではなく、現代特有のデジタル労働環境への適応戦略であると強調しています。
このエピソードでは、ArmのAIディレクターLaurence Moroneyが、ベン・ローリカと共にAIの現状と未来について語ります。主にディープラーニングフレームワークの進化や、PyTorchとTensorFlowの現状、JAXの特徴、そしてエッジデバイスでのAI活用について詳しく紹介。特に「ポストトレーニング」（RAG、ファインチューニング、量子化など）が今後の重要なスキルだと強調し、個別文化向けモデルやプライバシー・低レイテンシの観点からオンデバイスAIの重要性を解説しています。また、小規模モデルによる現実的な組込みAIの可能性や、最新ツール（ExecuTorchやLiteRTなど）の展望にも触れています
エンジニア
問題解決の方法
本記事は、筆者がSREとして大規模メール配信システムの障害に直面した実体験から、「問題解決」と「知識のつなげ方・断ち方」について深く考察しています。
はじめに、解決不能に見えた障害を突破できたきっかけは、Webサービスやネットワークといった一見別分野の知見（バックプレッシャーやバッチ処理概念等）を応用したことでした。「異なる分野の知識をつなげる」ことで新しい解決策が生まれ、複雑な問題を乗り越えることができた体験が紹介されます。
筆者はこの経験を元に、問題解決のプロセスを8段階に整理し解説します。各段階は「問いの明確化」「問題分解」「関係者の望み理解」「知識収集」「組合せの試行」「無意識への委託」「アイデアの出現待ち」「他者視点での検証と実践」です。これらは単なる直線的な流れではなく何度も螺旋的に往復しながら洗練されます。また、プロセスは人ごとに最適化すべきもので、個々人の解決様式があることも強調されています。
しかし一方で、知識を「つなげすぎて」しまう失敗例（過度な複雑さ、文脈にそぐわないパターンの適用）についても述べられています。真に価値ある解決策を生み出すには、「不要なつながり・思い込みを意識的に断つ」＝"アンラーン"の技術が不可欠であり、それは一種の訓練や姿勢であると説かれます。
現代AIの時代についても議論されており、AIは知識の「点」としては有用だが線や構造（知識と知識のつながりや文脈）までは与えてくれないこと、書籍等と組み合わせ自ら問い・分解・検証・断捨離の往復運動を意識する重要性を説いています。
総じて、問題解決には分野横断的な知識の「つなげる力」と同時に断つ能力・アンラーンの意識が不可欠であり、AI時代も主体的な問い直しや選択・検証こそが真に活きた思考となると結ばれています。
感想:
相変わらず長いなｗ
問題解決への思考方法。あと広い分野の知識を積み上げることによって得られる広い視野を持つことの重要性。
クラウド
Azure
Azure Updates (2025-11-18) | ブチザッキ
2025年11月18日のAzure関連アップデートまとめ。App ServiceではPython 3.10のサポート終了時期が告知され、Logic AppsでRabbitMQコネクタがGAに。AKSではPod CIDR拡張やeBPFホストルーティングがプレビュー、AI FoundryでGPT-5.1登場。Virtual Network Managerの複数機能がGAとなり、Azure MonitorやSite Recovery、Arcにも新機能追加やプレビュー/GA発表。Power BIやMicrosoft Fabric、Windows 11 Insider Previewなど複数プロダクトで新情報やリリースも。Microsoft Copilot StudioでもGPT-5.1が利用可能になるなど、最新技術・サービスの発表が盛りだくさん。
2025年11月17日時点で公開されたMicrosoft Azure関連情報をまとめた記事です。今回は大きな公式発表はなく、Microsoft Tech Communityから4つの最新情報が紹介されています。主な内容は、Ignite 2025でのMicrosoft Sentinel新コネクタ、Azure Databricksコスト最適化ガイド、Azure Native Dell PowerScaleのパブリックプレビュー、非永続VDI向けMDEの実装・ベストプラクティスです。他は特にピックアップなしでした。
OS
ゲームデバイス
Valveは新型小型ゲーミングPC「Steam Machine」を2026年初頭に発売予定と発表しました。本製品は約6インチ立方体サイズで、AMD製Zen 4 CPUやRDNA 3 GPUを搭載、Steam Deckの6倍超の性能を持ちます。SteamOS（Linuxベース）を採用し、Windows向けゲームも動作可能。性能設計ではSteamハードウェア調査のデータを活用し、Steamユーザーの70％以上のPCと同等以上の性能を実現。幅広い最新ゲームに対応しつつ、エントリーモデルとして価格も重視されています。発売日や価格は後日発表予定です。
Microsoft、Xboxプラットフォームのオープン化に向け20年来の壁を破壊：「Steam化」を目指す野望と開発者にもたらす真の革命
Microsoftは2025年11月、これまで非公開だったXboxゲームパブリッシングガイドを誰でも自由にアクセスできる形で完全公開し、NDA（秘密保持契約）の撤廃も実施しました。これにより小規模開発者や学生もXboxでのゲームリリース手順を透明に把握でき、コミュニティでの自由な情報共有が可能になります。目的は開発者層の拡大とエコシステム強化であり、Steamのようなオープンなプラットフォームを目指しています。ただし参入障壁の低下により、発見性の競争も激化することが予想されます。
2つ合わせた感想:
現状XBoxもPS5もハードウェアアーキテクチャは限りなくPCなのですが、今後ゲームコンソールとゲーミングPCの垣根は根本的になくなっていき、もはや勝負は配布・販売プラットホームの競争ということになりそうです。
Windows
Microsoft CopilotのWindows向け新機能「Copilot Actions」がWindows Insider向けに展開開始されました。Copilot Actionsは、エージェントワークスペースと呼ばれる分離された環境上で、ローカルファイルの整理や変換、PDFから情報抽出などを自然言語で指示することで実行できる機能です。実験的な「Copilot Labs」として導入されており、操作内容の監視やフィードバックが推奨されています。現在はInsider Channelで段階的に配信されており、一部地域では除外されています。安全性やプライバシーに配慮しつつ、ユーザーからの意見を元に改善を進めています。
macOS/Apple
Appleは2025年11月17日、開発者向けに「macOS 26.2 Tahoe」や「iOS/iPadOS 26.2」などのBeta 3を公開しました。主な変更点はAirDropの不具合やXcode 16.4との互換性問題が含まれています。
その他
本記事は、日本型学歴社会がAI時代に直面する課題について論じています。日本の教育は「受験秀才」を重視し、与えられた問題に正解を出す力が過度に評価される一方、「問題を発見する力」が養われません。このため、AIが進化する現代では、答えを出す役割はAIに代替されやすく、人間には意味のある問いや課題そのものを見出す能力がますます求められています。一方、米国では大学や大学院で研究テーマ選定など「問題発見力」を重視し、またキャリアの再評価機会も多く、学歴だけでなく実績やスキルが重要視されます。日本でも学び直しや職能評価など「学歴社会から学力社会」への大転換が必要であり、企業の採用制度や評価指標も見直すべきだと提言しています。
ガートナーは「2026年の戦略的テクノロジートレンド」として、AIネイティブ開発プラットフォーム、AIスーパーコンピューティング、コンフィデンシャルコンピューティング、マルチエージェントシステム、ドメイン特化型言語モデル、フィジカルAI、先制型サイバーセキュリティ、デジタル属性、AIセキュリティプラットフォーム、ジオパトリエーションの10項目を挙げた。これらは企業の効率化・安全性・競争力向上に大きな影響を与えると予測されている。