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。
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
Go言語
概要:
Go 1.25で新しい実験的ガベージコレクタ「Green Tea」が導入されました。ビルド時にGOEXPERIMENT=greenteagcを設定することで利用でき、多くのワークロードでGC時間が10%短縮、最大40%短縮される場合もあります。Green Teaは既にGoogleで実運用されており、Go 1.26でデフォルトとなる予定です。
従来のGCはオブジェクト単位でグラフ探索を行う「mark-sweep」アルゴリズムが中心でしたが、Green Teaは「ページ単位」で処理することで、メモリキャッシュの効率向上とCPUストールの軽減を図ります。これにより、現代のマルチコアCPUやベクタ命令（AVX-512など）にも最適化されています。
さらにGreen Teaは並列処理やベクタ命令を活用し、ページごとにローカルメタデータを管理することで高速化を実現。不規則なヒープ構造にも対応でき、場合によっては従来方式より効率が落ちるケースもありますが、ほとんどのワークロードで性能向上が見込まれます。
Go 1.25で試すことができ、Go 1.26では更なる最適化とフィードバックをもとに改善が加えられる予定です。
.NET
概要:
.NET Aspireは、分散システム開発の複雑さを大幅に軽減する新しいツールで、構成やインフラ設定の手間を減らし、開発者が本質的な機能開発に集中できる環境を提供します。Jason Taylorのデモでは、ASP.NET Coreアプリへの自動リトライ、サービス検出、ヘルスチェックが瞬時に追加され、ローカル開発やチームの新規参加者にも優れた体験を提供。さらに、データベースやメッセージングシステムの移行、Azureへのクラウド展開も手軽に実現できます。
Visual Studio Code
GitHub Copilotを活用したAIエージェント開発向け「AI Toolkit」がVisual Studio Codeでパブリックプレビュー公開。自然言語プロンプトから手軽にエージェント構築ができ、モデル選定や動作トレース、品質評価も統合。開発とCI/CD連携が加速します。
AI
Microsoft
MicrosoftのAIエージェントは、顧客フィードバックの膨大な情報から重要なインサイトを抽出し、即時対応を可能にします。Azure AI Foundryによるマルチエージェント構成とTeams連携で、優先度付けやアクション提案も自動化し、人の意思決定を支援します。
概要:
Google DeepMindとGoogle.orgは、「AI for Math Initiative」を発表しました。この取り組みは、世界有数の研究機関（インペリアル・カレッジ・ロンドン、プリンストン高等研究所、IHES、UCバークレー・シモンズ研究所、TIFR）と連携し、数学分野でAIの力を活用・拡張することを目指します。Googleからは資金提供やGemini Deep Think、AlphaEvolve、AlphaProofといった最先端AI技術が提供されます。これらは数理オリンピックで金メダル水準の解答を達成するなど、近年急速に進化を遂げています。AlphaEvolveは50以上の未解決問題に取り組み、既存の記録を塗り替える成果も上げました。今後は世界的数学者の知識とAIの力を融合し、新しい研究の道筋を切り開き、大きな科学的ブレークスルーに貢献することが期待されています。
NotebookLMは、チャット機能の大幅な強化とカスタム目標設定機能を新たに追加しました。背後のGeminiモデルの進化により、1ミリオン・トークンの巨大な文脈処理や6倍の会話履歴保存が可能となり、回答品質も大きく向上しています。加えて、会話の目的やスタイル、ロールをユーザーが自由に設定でき、自分のニーズや用途に最適化したAI体験が実現しました。会話履歴の自動保存や柔軟な削除・管理もサポートし、プロジェクトごとの生産性と創造性の向上が期待できます。
Vertex AI Trainingに新機能が追加され、数百～数千のAIアクセラレータを使った大規模モデルのトレーニングが容易に。マネージドなSlurm環境、データサイエンスツール、最適化レシピなどが活用可能となり、柔軟かつ迅速な開発が可能です。
2025年、生成AIは自律的タスク処理が可能なAIエージェントへ進化。Gemini Enterpriseなどの新技術を活用し、国内100社以上で顧客体験や生産性向上に貢献した事例が多数紹介されています。
Anthropic
Anthropic社がアジア太平洋地域初の東京オフィスを正式開設し、日本AI安全研究所と協力覚書を締結。高市首相との会談やLDP本部委員会での講演を実施。日本企業はClaudeを人間の能力を置き換えるのではなく拡張するツールとして活用し、楽天やパナソニックなど主要企業で生産性向上を実現。森美術館との継続的パートナーシップも発表し、今後ソウルやベンガルールへも展開予定。
GitHub Copilot
概要:
GitHubが2025年GitHub Universeで発表した「Agent HQ」は、AIエージェントをワークフローに統合する新しいプラットフォームです。Copilot有料サブスクリプション利用者向けに、Anthropic、OpenAI、Googleなど複数社のエージェントが直接使えるようになります。Agent HQでは、開発者がコマンドセンター「ミッションコントロール」で複数エージェントのタスク割り当て・監視・管理が可能となり、VS Codeからも利用できます。新機能として「Planモード」や、エージェント行動のカスタマイズ・管理機能、各種業務ツールとの連携、品質・ガバナンス強化の仕組みが追加されました。コード品質管理やCopilotの利用メトリクスの可視化、エンタープライズ向けの管理機能も提供され、より安全かつ効率的なAI×開発の環境を目指しています。
GitHub MCP Serverは、「サーバーインストラクション」機能を追加し、モデルがより効果的にワークフローを実行可能になりました。複数ツールの統合による操作の簡素化や、defaultキーワードによる設定の容易化も実現しています。
GitHub Copilot coding agentがSlackのGitHubアプリで利用可能となり、Slack上で@GitHubをメンションしてプルリクエストを生成できるようになりました。バグ修正や機能追加などの作業を効率化し、複雑な問題に集中できます。
GitHubがLinear向けの統合機能をパブリックプレビューで提供開始。LinearのissueをCopilot coding agentに割り当てると、自動でドラフトPRを作成し、独立した開発環境でコード変更やテストを実行、進捗をLinearのタイムラインに更新してPRレビューまで要請する。バグ修正やリファクタリングなどの反復作業を自動化可能。
Copilot coding agentを、既存のプルリクエストでもコメントで「@copilot」と指定することで利用可能になりました。Copilotは別のPRを作成し提案を行い、元のPRはそのまま管理が可能です。Business以上は管理者の有効化が必要です。
OpenAI
大日本印刷はChatGPT Enterpriseを複数部門へ導入し、生産性や業務効率を大幅に向上。特許調査や製造現場の知識継承、Python未経験者による自動化などで成果を挙げ、AI活用による企業変革を推進しています。
OpenAIは「gpt-oss-safeguard」というオープンウェイトの安全性分類モデル（120b/20b）を公開しました。開発者がカスタムの安全ポリシーを推論時に提供でき、柔軟かつ説明可能な安全判断が可能です。モデルは無料で利用・改変でき、コミュニティと連携し継続的な改善を目指します。
gpt-oss-safeguard-120bと20bは、gpt-ossモデルに基づきポリシーに従った内容ラベリングが可能な公開モデルです。安全性評価や多言語性能も報告されており、分類用途向けで、エンドユーザー直接利用には元モデルが推奨されています
論文・その他
概要:
この記事は、LLM（大規模言語モデル）がプログラムコードの「読みやすさ（可読性）」をどこまで評価できるかを、約140万回の実験結果をもとに詳細に検証しています。主なポイントは下記の通りです。
- 10種類のLLMでJava/Python/CUDAの実コード656個を評価。LLMは人間より甘めで「読みやすい」と判定しやすい傾向がある（LLM 65%、人間 43.7%）。
- 人間とLLMの評価一致度は言語ごとに異なり、Javaでは多少一致するが、PythonやCUDAではほぼ一致しない。
- シンプルなZero-Shotプロンプト戦略（例を与えず直接評価）で最も人間に近い結果になり、複雑なプロンプトはかえって人間とズレやすい。
- 評価基準を明示したガイド付きプロンプトは説明文の質や焦点を改善するが、評価のバラつきも増える。
- モデル規模が大きいほど人間に近い慎重な評価をしやすい。小規模モデルは評価が甘くなりやすい。
- コードの種類や評価観点（構造、ネスティング、命名、インデント等）をプロンプトで丁寧に指示すると、テストコードなどは精度が上がる場合もある。
- ペルソナ（初心者/シニアなど）の設定はほとんどLLMの出力に影響しない。
- 総じて、LLMは完全な置き換えにはまだ難しいが、プロンプト設計を工夫すれば実務サポートや教育など多様な場面で活用可能との示唆を与えている。
要約すると、「LLMはコード可読性の簡易評価ツールとして実用ポテンシャルがあるが、人間の判断基準や言語特有のニュアンスを完全再現するのは難しく、プロンプトや活用場面に応じた調整が重要」と結論づけています。
感想:
現状はまだ無理と。
クラウド
Azure
Azure Updates (2025-10-30) | ブチザッキ
2025年10月30日のAzure関連最新情報まとめ。Azure FunctionsでPython＋orjsonのスケーリングや、App ServiceのLinuxでのPython 3.14サポート、AI FoundryにNVIDIA NIM追加と新モデルの投入など多様なアップデート有り。Power BI、Fabric、Windows 11 Insider、Copilot、Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilot、OpenAIの新しい推論モデルリリースも取り上げています。また、Azure Localで最新GPU対応も発表。KB5065789の品質注意やFront Door障害速報も言及。
OS
Apple
macOS
macOS 26 TahoeにアップグレードしたMacで発生するスピーカーのクラックリング／ポップ音は、XcodeやiOSシミュレーターによるCoreAudioの負荷が原因とされ、利用しないシミュレーターの削除や事前起動の無効化で改善可能。macOS 26.1で修正予定です。