IT技術ニュース要約 - 2025-06-19

Posted at 2025-06-19

IT技術ニュース要約 - 2025-06-19

本日 2025-06-19 の IT 技術ニュースの要約をお届けします。

1. DNPが2台目の広幅コーティング装置稼働光学機能性フィルム生産能力を15％向上

大日本印刷（DNP）は、2025年9月に稼働予定の新たな工場において、2つのロール・ツー・ロール（R2R）方式のフレキシブル基板製造ラインを導入し、本格的な量産を開始する。これは、同社が培ってきた印刷技術を応用し、フレキシブルエレクトロニクス分野における事業拡大を目指すものだ。特に、65℃以下の低温で成膜可能なインクを使用することで、プラスチックフィルム基板への直接印刷を可能にし、従来の製造プロセスと比較して環境負荷の低減に貢献する。DNPは、この新ラインの導入により、2026年度には関連事業で1100億円の売り上げを目指す。

このR2R製造ラインは、最大幅2500mmの基板に対応可能であり、これは業界でも最大級の規模となる。DNPは、この大規模な製造能力を活かし、フレキシブルディスプレイ、センサー、エネルギーデバイスなど、幅広い用途に向けた製品を供給する計画だ。また、低温成膜技術を用いることで、基板材料の選択肢が広がり、より高性能かつ低コストな製品開発が可能になる。

DNPは、環境負荷低減にも積極的に取り組んでおり、新ラインの導入により、CO2排出量を30%削減することを目指している。これは、省エネルギー型の製造プロセスや、環境に配慮した材料の使用など、様々な取り組みを通じて実現される。また、DNPは、サプライチェーン全体での環境負荷低減を目指し、材料メーカーや顧客企業との連携も強化していく方針だ。

DNPは、フレキシブルエレクトロニクス分野において、材料開発から製造、販売まで一貫した体制を構築しており、顧客ニーズに合わせた最適なソリューションを提供できる強みを持つ。同社は、今後も積極的に技術開発を進め、フレキシブルエレクトロニクスの可能性を追求していく考えだ。

DNPは、RFID（Radio Frequency Identification）関連技術の開発にも注力しており、より高度なトレーサビリティや認証機能を備えた製品の開発を進めている。これらの技術は、サプライチェーンの効率化や、偽造品対策など、様々な分野での活用が期待される。

さらに、DNPは、最先端の微細加工技術を駆使し、11nmプロセスを用いた半導体デバイスの開発にも取り組んでいる。これらのデバイスは、高性能かつ低消費電力であり、スマートフォンやウェアラブルデバイスなど、様々なモバイル機器への搭載が期待される。DNPは、これらのデバイスの量産化に向け、積極的に設備投資を進めていく方針だ。

DNPは、PET（ポリエチレンテレフタレート）フィルムを用いた高機能フィルムの開発にも力を入れており、ディスプレイやタッチパネルなどの用途に向けた製品を開発している。これらのフィルムは、高い透明性や耐久性を持ち、様々な環境下での使用に適している。

2. No, Andreessen Horowitz didn’t post that crypto scam tweet

出典: TechCrunch Japan

アンドリーセン・ホロウィッツ（a16z）の公式X（旧Twitter）アカウントが一時的にハッキングされ、暗号資産のエアドロップを装った詐欺投稿が行われた。フォロワー数85万1000人を誇る同アカウントに、突如として暗号資産の「エアドロップ」を告知する投稿が現れ、さらに500万ドル相当が既に配布されたという虚偽の情報が拡散された。この事態に、a16zの暗号資産チームのメンバーが即座に反応し、ユーザーに対して詐欺に注意するよう警告を発信した。その後、X社は速やかに問題の投稿を削除した。

エアドロップは通常、暗号資産プロジェクトがプロモーションの一環として行うものであり、今回のケースはそれを悪用した詐欺行為である。a16zはTechCrunchに対し、公式アカウントが一時的に侵害されたことを認め、詐欺投稿は同社とは一切関係がないと声明を発表した。また、アカウントを乗っ取った者たちを「道化師」と呼び、混乱を招いたことについて謝罪した。

アンドリーセン・ホロウィッツは、暗号資産分野への積極的な投資で知られている。そのため、今回の事件は、暗号資産に関心のあるユーザーを標的とした巧妙な詐欺であると認識されている。詐欺投稿に掲載されたリンクをクリックすると、暗号資産ウォレットの中身が盗まれる可能性が高く、ユーザーは警戒を強める必要があった。

今回の事件を受け、X上では、ベンチャーキャピタルが貴重な資産を無償で配布するという話はあり得ない、というジョークや警告が飛び交った。これは、あまりにも良い話には裏があるということを改めて認識させる出来事となった。a16zの公式アカウントに投稿された詐欺ツイートは、暗号資産に関心のあるユーザーを巧みに誘い込むように設計されており、注意深い観察眼を持つことが重要である。

今回のハッキング事件は、ソーシャルメディアアカウントのセキュリティ対策の重要性を改めて浮き彫りにした。特に、暗号資産関連の情報発信を行うアカウントは、常にセキュリティリスクに晒されていることを認識し、二段階認証の設定や、不審なリンクへのアクセスを避けるなどの対策を徹底する必要がある。また、ユーザー自身も、安易にエアドロップなどの情報に飛びつかず、公式な情報源からの情報を確認するなど、慎重な行動を心がけることが重要である。今回の事件は、暗号資産分野におけるセキュリティ意識の向上を促す警鐘となったと言えるだろう。

3. なぜ食虫植物は人間を食べられるほど巨大化しなかったのか？

出典: GIGAZINE

食虫植物は、昆虫や小動物を捕食する多様な種類が存在するが、SF作品に登場するような人間を捕食する巨大なものは確認されていない。この疑問に対し、化石や自然史を専門とする科学ライター、ライリー・ブラック氏がその理由を解説している。

食虫植物が大型化しない理由の一つとして、捕食戦略におけるエネルギー効率の問題が挙げられる。食虫植物は、光合成によってエネルギーを生成する能力を持つ一方で、獲物を捕獲し、消化するためにもエネルギーを消費する。大型の獲物を捕獲するには、より大きなトラップや消化器官が必要となり、それに伴いエネルギー消費も増加する。光合成によるエネルギー生成量と、捕食によるエネルギー消費量のバランスを考えると、人間のような大型の獲物を捕食するには、莫大なエネルギーが必要となり、現実的には維持不可能であると考えられる。

また、食虫植物の進化的な制約も影響している。食虫植物は、栄養の乏しい環境に適応するために、昆虫などを捕食する能力を獲得してきた。しかし、その進化の過程で、大型の獲物を捕食するための構造や消化能力を発達させる必要性がなかった。むしろ、小型の獲物を効率的に捕獲し、消化する能力を進化させる方が、生存戦略として有利であったと考えられる。

さらに、食虫植物の生息環境も大型化を阻む要因となっている。食虫植物は、主に湿地や熱帯雨林などの特殊な環境に生息している。これらの環境は、栄養が乏しい一方で、日照量が多く、湿度が高いという特徴がある。食虫植物は、これらの環境に適応するために、小型で効率的な捕食システムを進化させてきた。大型化するには、より多くの栄養や水分が必要となるが、これらの環境では、それを十分に確保することが難しい。

加えて、食虫植物の構造的な制約も考慮する必要がある。食虫植物は、葉や茎などの構造を利用して獲物を捕獲する。しかし、これらの構造は、大型の獲物を支えるほどの強度を持っていない。例えば、ウツボカズラの筒状のトラップは、ある程度の大きさの昆虫を捕獲することができるが、人間のような大型の獲物を支えることはできない。また、ハエトリグサの二枚貝のような葉も、小型の昆虫を捕獲するには適しているが、人間を捕獲するには小さすぎる。

加えて、食虫植物が大型化するためには、獲物を誘引するための効果的な戦略が必要となる。多くの食虫植物は、色や香り、蜜などを利用して獲物を誘引する。しかし、人間のような大型の獲物を誘引するには、より強力な誘引物質や戦略が必要となる。現状の食虫植物の誘引戦略では、人間を効果的に誘引することは難しい。

また、食虫植物が大型化するためには、獲物を消化するための強力な消化酵素が必要となる。食虫植物は、タンパク質分解酵素やキチン分解酵素などを利用して獲物を消化する。

4. 世界初の無停止杼換式自動織機を構成する豊田佐吉の3つの発明

出典: MONOist

トヨタ自動車の源流を辿る本連載の第7回では、創業者である豊田佐吉が発明した世界初の無停止杼換式自動織機に焦点を当て、その発明を構成する3つの重要な要素を中心に、1900年から1904年という時代背景、特に日本の政治経済状況と世界の自動車産業の発展について考察する。

1900年代初頭の日本は、日清戦争後の賠償金を基に産業革命を推し進めていた時期であり、紡績業は国家経済を支える重要な産業の一つであった。しかし、当時の織機は手動式が主流であり、生産効率の低さが課題となっていた。また、動力織機も存在したが、糸切れや杼の交換の際に機械を停止させる必要があり、連続運転が困難であった。

一方、世界では自動車産業が黎明期を迎えていた。ガソリンエンジンを搭載した自動車が開発され、富裕層を中心に普及し始めていたが、まだ高価で信頼性も低く、実用的な交通手段としては確立されていなかった。自動車の大量生産技術も確立されておらず、手作業による組み立てが中心であった。

このような状況下で、豊田佐吉は織機の自動化に情熱を注ぎ、数々の試行錯誤を重ねた。佐吉が開発した無停止杼換式自動織機は、以下の3つの革新的な発明によって構成されていた。

第一に、無停止杼換機構である。従来の織機では、杼の中の糸がなくなると、機械を停止させて手作業で杼を交換する必要があった。佐吉は、杼の中の糸がなくなる前に自動的に新しい杼に交換する機構を開発し、織機の連続運転を可能にした。この機構は、生産効率を大幅に向上させるだけでなく、作業者の負担を軽減することにも貢献した。

第二に、自動糸切れ停止装置である。織機で糸が切れると、織物の品質が低下するだけでなく、機械の故障の原因にもなる。佐吉は、糸が切れた際に自動的に機械を停止させる装置を開発し、不良品の発生を抑制し、機械の寿命を延ばすことに成功した。この装置は、品質管理の向上に大きく貢献した。

第三に、織布欠点自動停止装置である。織布に欠点が発生した場合、そのまま織り続けると、欠点が拡大し、製品価値が著しく低下する。佐吉は、織布に欠点が発生した場合に自動的に機械を停止させる装置を開発し、不良品の発生を最小限に抑えることを可能にした。この装置は、製品の品質保証に大きく貢献した。

これらの3つの発明により、豊田佐吉の無停止杼換式自動織機は、従来の織機と比較して生産効率、品質、信頼性の全てにおいて飛躍的な向上を達成した。この自動織機は、日本の紡績業の発展に大きく貢献し、豊田佐吉は「日本の発明王」と呼ばれるようになった。

佐吉の自動織機開発における革新的な発想と技術は、後のトヨタ自動車のクルマづくりにも大きな影響を与えた。例えば、自動化、品質管理、不良品の排除といった考え方は、トヨタ生産方式の根幹をなす要素となっている。

5. 三菱電機が2つの技術でエッジ動作可能なLLMを高精度化、2026年度にも製品適用へ

出典: MONOist

三菱電機は、製造業における多様なニーズに対応するため、エッジデバイス上で動作する言語モデルを新たに開発した。この言語モデルは、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）を基盤としており、その最大の特長は、クラウド環境への依存を減らし、製造現場などのエッジ環境で直接利用できる点にある。これにより、リアルタイムなデータ処理や迅速な意思決定が可能となり、製造プロセスの効率化や品質向上に大きく貢献することが期待される。

従来のLLMは、その計算資源の要求度の高さから、主にクラウド環境での利用が一般的であった。しかし、製造現場においては、ネットワーク環境の制約やセキュリティ上の懸念から、クラウドへの接続が難しい場合も少なくない。また、リアルタイム性が求められるタスクにおいては、クラウドとの通信遅延がボトルネックとなることもあった。今回開発された言語モデルは、これらの課題を克服し、エッジデバイス上での動作を可能にすることで、製造現場におけるLLMの活用範囲を大幅に拡大する。

この言語モデルの開発にあたり、三菱電機は、単に既存のLLMをエッジデバイスに移植するだけでなく、製造業特有のタスクに最適化するためのチューニングを施した。具体的には、製造現場で発生する様々な種類のデータ（センサーデータ、画像データ、テキストデータなど）を学習させることで、タスクの正解率を大幅に向上させることに成功した。

性能評価の結果、この言語モデルは、ベースモデルと比較して、タスク正解率を約40ポイント改善し、77.2％という高い精度を達成した。これは、製造現場における具体的なタスク、例えば、異常検知、故障予測、品質管理、作業指示の最適化などにおいて、非常に高い実用性を持つことを示している。ベースモデルの正解率が35.8％であったことを考えると、その改善幅は非常に大きく、三菱電機の技術力の高さがうかがえる。

この言語モデルの応用範囲は非常に広く、例えば、熟練作業者のノウハウを学習させることで、新人作業者の教育を支援したり、設備の異常を早期に検知して、ダウンタイムを削減したりすることが可能になる。また、製造ラインの状況をリアルタイムに把握し、最適な作業指示を出すことで、生産効率を向上させることも期待できる。さらに、顧客からの問い合わせに自動で対応したり、製品の設計段階で潜在的な問題を洗い出したりするなど、様々な業務プロセスを効率化することができる。

三菱電機は、この言語モデルを自社の製造現場で活用するとともに、他の製造業の企業にも提供していくことを検討している。これにより、日本の製造業全体の競争力強化に貢献することを目指している。また、今後は、この言語モデルのさらなる性能向上や、新たな応用分野の開拓にも取り組んでいく方針である。

6. 【祝 1K Star 達成】ccusageの３週間を振り返る

出典: Zenn のトレンド

ccusageプロジェクトがGitHubで1000スターを獲得したというニュースです。このプロジェクトは、わずか20日間で44回のリリースを行い、24,000回を超えるダウンロード数を記録しました。この急速な成長は、Claude Codeという大規模言語モデルの破壊的な変更を乗り越えて達成されたものであり、その技術的な堅牢性と適応力が示されています。

ccusageの成功の背景には、活発なコミュニティの存在があります。コミュニティメンバーからの貢献により、GUIラッパーやRaycast拡張機能といった新たな機能が誕生し、プロジェクトの利便性と適用範囲が拡大しました。これらの機能は、ccusageをより多くのユーザーが利用しやすいものにし、その普及を加速させる要因となっています。

プロジェクトの活発な開発状況は、GitHubのIssueやPull Requestの数からも明らかです。多くのユーザーや開発者が積極的にプロジェクトに関与し、改善提案やバグ修正を行っています。このようなコミュニティの積極的な参加が、ccusageの継続的な成長と進化を支えています。

ccusageの開発チームは、プロジェクトの継続的な開発を支援するために、GitHub Sponsorsでのサポートを呼びかけています。これは、プロジェクトの維持と発展に必要なリソースを確保するための重要な手段です。コミュニティからの経済的な支援は、開発チームがより多くの時間と労力をプロジェクトに投入することを可能にし、新機能の開発や既存機能の改善を加速させます。

ccusageプロジェクトは、その技術的な優位性、活発なコミュニティ、そして継続的な開発努力によって、急速な成長を遂げています。Claude Codeの破壊的な変更を乗り越え、GUIラッパーやRaycast拡張機能といった新たな機能を開発することで、その適用範囲を拡大し、多くのユーザーに利用されるプロジェクトへと成長しました。GitHub Sponsorsでのサポートを通じて、コミュニティはccusageのさらなる発展を支援することができます。プロジェクトの今後の展開が期待されます。

このプロジェクトの成功は、オープンソースソフトウェア開発におけるコミュニティの重要性を示す好例です。多くの開発者やユーザーが協力し、知識やスキルを共有することで、単独の開発では成し遂げられないような成果を生み出すことができます。ccusageプロジェクトは、その活発なコミュニティによって支えられ、継続的な改善と進化を続けています。

また、ccusageがClaude Codeの変更に対応できたことは、プロジェクトの設計の柔軟性と適応力の高さを証明しています。

7. n8n + Claude Code Actionで開発を自動パイプライン化した

出典: Zenn のトレンド

本記事では、AIを活用してソフトウェア開発プロセスを自動化する試みについて解説されている。具体的には、n8nというワークフロー自動化ツールと、ClaudeというAIモデルを組み合わせ、issueの計画立案から実装、レビューまでをAIに実行させるパイプラインを構築した事例を紹介している。このパイプラインは、開発プロセス全体を効率化し、開発者の負担を軽減することを目的としている。

開発者は、n8nの習熟を兼ねてこのパイプラインを構築した。Claudeは、n8nのワークフローを生成する上で非常に有用であり、開発者はその性能に感銘を受けている。Difyという別のツールとの比較も行われており、Claudeの方がより適切なワークフローを生成できるという評価がなされている。

構築されたパイプラインは、GitHubリポジトリ（https://github.com/tesla0225/n8n_claude_code_automation）で公開されている。ただし、リポジトリ内のコードはローカル環境での動作を前提としており、本番環境での利用には追加の初期化や設定が必要となる。特に、API制限への対応やセキュリティ対策など、本番環境に合わせた調整が不可欠である。

パイプラインの具体的な動作フローは以下の通りである。まず、新しいissueが登録されると、その内容がClaudeに送信され、issueの分析と計画立案が行われる。Claudeは、issueの内容を理解し、必要なタスクを洗い出し、具体的な実装計画を生成する。次に、生成された計画に基づいて、Claudeはコードを自動的に生成する。この際、n8nがコード生成のプロセスを制御し、必要なAPI呼び出しやファイル操作を実行する。生成されたコードは、自動的にリポジトリにコミットされ、プルリクエストが作成される。

プルリクエストが作成されると、Claudeはコードレビューを実行する。Claudeは、コードの品質、セキュリティ、パフォーマンスなどを評価し、改善点や修正箇所を指摘する。レビュー結果は、プルリクエストにコメントとして追加され、開発者にフィードバックされる。開発者は、Claudeからのフィードバックを参考に、コードを修正し、プルリクエストを更新する。このプロセスを繰り返すことで、コードの品質が向上し、最終的にプルリクエストがマージされる。

このパイプラインの重要な点は、AIが開発プロセス全体に関与し、自動化を推進していることである。issueの計画立案、コード生成、レビューといった、従来は人間が行っていた作業をAIが代替することで、開発者はより創造的な作業に集中できる。また、自動化によって、開発プロセスのスピードが向上し、より迅速なリリースが可能になる。

8. New code in Spotify’s app references the long-awaited ‘lossless’ tier

出典: TechCrunch Japan

音楽アプリのコードに新たに追加された参照情報から、ロスレスオーディオサービスが少なくとも開発中であり、リリースに近づいている可能性が示唆されている。具体的な詳細については明らかにされていないものの、コード内の変更点は、高音質オーディオ体験を求めるユーザーにとって朗報と言えるだろう。

近年、音楽ストリーミングサービスにおける音質の重要性はますます高まっており、Apple MusicやSpotifyなどの主要プラットフォームも、ロスレスオーディオの提供に力を入れている。ロスレスオーディオとは、CD音質以上の高解像度オーディオを指し、圧縮による音質の劣化を最小限に抑えることで、より原音に近いサウンドを楽しむことができる。

今回のコード変更は、このトレンドを反映したものであり、音楽アプリのユーザーエクスペリエンスを向上させるための重要なアップデートとなる可能性がある。ロスレスオーディオの導入は、特にオーディオマニアや音楽愛好家にとって大きな魅力となり、サービスの競争力を高める上で不可欠な要素と言える。

コード内の具体的な変更点としては、ロスレスオーディオのストリーミングに必要なデータ転送量や、対応するオーディオコーデックに関する記述が含まれていると推測される。また、ロスレスオーディオの再生に必要なハードウェア要件や、ユーザーインターフェースにおける設定オプションに関する情報も含まれている可能性がある。

さらに、コードには、ロスレスオーディオのダウンロード機能に関する記述が含まれている可能性も考えられる。これにより、ユーザーはオフライン環境でも高音質の音楽を楽しむことができるようになり、利便性が向上する。

ただし、現時点では、これらの情報はすべてコード内の参照情報に基づいた推測に過ぎず、公式な発表は行われていない。したがって、ロスレスオーディオサービスの具体的なリリース時期や、提供される機能の詳細については、今後の発表を待つ必要がある。

しかしながら、今回のコード変更は、音楽アプリの開発チームがロスレスオーディオの導入に向けて着実に準備を進めていることを示唆しており、近い将来、高音質の音楽体験が提供される可能性は高いと言えるだろう。

ロスレスオーディオの導入は、音楽業界全体にも大きな影響を与える可能性がある。高音質の音楽がより手軽に楽しめるようになることで、音楽の聴き方や楽しみ方が多様化し、新たな音楽文化が生まれる可能性も考えられる。

また、ロスレスオーディオの普及は、オーディオ機器メーカーにも新たなビジネスチャンスをもたらす可能性がある。高音質の音楽を最大限に楽しむためには、高品質なヘッドホンやスピーカーが必要となるため、これらの製品の需要が高まることが予想される。

さらに、ロスレスオーディオの導入は、音楽制作の現場にも影響を与える可能性がある。

9. そっと“鶴”もつかめる、早大発3軸触覚センサーでロボットハンドに触覚

出典: MONOist

この記事は、製造業における最新技術とトレンド、特にセンシング技術、FA（ファクトリーオートメーション）、AI、IoTなどの融合に焦点を当て、関連する展示会やイベント情報を紹介している。

XELA Roboticsは、「Smart Sensing 2025」というテーマで、2025年6月に開催される展示会に出展し、触覚センシング技術「uSkin」を展示する。uSkinは、柔軟な素材で構成され、物体の形状や状態を正確に検知できる。従来のセンサでは難しかった、対象物の微妙な変化や、複雑な形状の把握が可能になる。これにより、ロボットがより高度な作業を行えるようになることが期待される。uSkinは、産業用ロボットのアームや、人間の肌に装着することで、触覚によるフィードバックを提供し、より安全で効率的な作業環境を実現することを目指している。

記事では、uSkinの具体的な性能についても触れられている。例えば、500Hzの周波数で、0.1Paの微細な圧力を検出できる。また、1500Paの圧力にも対応可能である。これにより、様々な産業用途に対応できる汎用性の高いセンサとなっている。uSkinは、4つの触覚センシング技術を組み合わせることで、高度な触覚認識を実現している。

さらに、FA分野のトレンドとして、デジタル変革（DX）が挙げられている。工場全体の最適化や、生産性の向上を目指し、AIやIoTを活用したソリューションが注目されている。特に、センシング技術とAIを組み合わせることで、設備の異常検知や、品質管理の自動化などが可能になる。

2025年5月には、「Factory Innovation Week 2025」が開催される予定である。この展示会では、FA、ロボット、センシング技術など、製造業における最新技術が一堂に会する。特に、「スマート工場」を実現するためのソリューションや、AIを活用した自動化技術などが注目される。

また、「FOOMA JAPAN 2025」では、食品製造業における自動化技術が展示される。AMR（自律走行搬送ロボット）や、画像認識技術を活用した品質管理システムなどが紹介される予定である。

記事では、これらの展示会を通じて、製造業における最新技術の動向を把握し、自社の課題解決に役立てることを推奨している。特に、センシング技術、AI、IoTなどの融合により、製造業における自動化、効率化、品質向上が加速することが期待される。

記事は、製造業の未来を担う技術革新と、それを推進する展示会やイベント情報を網羅的に紹介しており、関連業界の従事者にとって有益な情報源となるだろう。特に、センシング技術の進化が、製造業の自動化、効率化、品質向上に大きく貢献することが強調されている。

10. Here are the 24 US AI startups that have raised $100M or more in 2025

出典: TechCrunch Japan

2024年は米国のAI業界にとって記録的な年となり、1億ドル以上の資金調達ラウンドを実施したスタートアップが49社に達した。そのうち3社は複数の「メガラウンド」を達成し、7社は10億ドル以上のラウンドを完了した。2025年もその勢いは衰えず、すでに複数の10億ドル規模のラウンドが成立しており、2025年第1四半期には2024年第1四半期を上回る数のAIメガラウンドが米国で完了している。

2025年に入ってから1億ドル以上の資金調達を実施した米国AI企業は以下の通りである。6月には、エンタープライズサーチスタートアップのGleanが、Wellington Management主導でSequoia、Lightspeed Venture Partners、Kleiner Perkinsなどが参加したシリーズFラウンドで1億5000万ドルを調達し、評価額は72億5000万ドルに達した。AIコーディングツールCursorを開発するAI研究ラボのAnysphereは、Thrive Capital主導でAndreessen Horowitz、Accel、DST Globalなどが参加したシリーズCラウンドで9億ドルを調達し、評価額は約100億ドルとなった。

5月には、AIデータラベリングスタートアップのSnorkel AIが、Addition主導でProsperity7 Ventures、Lightspeed Venture Partners、Greylockなどが参加したシリーズDラウンドで1億ドルを調達し、評価額は13億ドルとなった。AIモデルのベンチマークツールであるLMArenaは、Andreessen HorowitzとUC Investmentsが共同で主導し、Lightspeed Venture Partners、Kleiner Perkins、Felicisなどが参加したシードラウンドで1億ドルを調達し、評価額は6億ドルとなった。ラスベガスを拠点とするAIインフラ企業TensorWaveは、Magnetar CapitalとAMD Venturesが共同で主導し、Prosperity7 Ventures、Nexus Venture Partners、Maverick Siliconなどが参加したシリーズAラウンドで1億ドルを調達した。

4月には、SandboxAQがNvidia、Google、Bridgewater Associatesの創業者Ray Dalioなどが参加したシリーズEラウンドで4億5000万ドルを調達し、評価額は57億ドルとなった。

11. 製品のモデリングの勘所～製品は現象と要素の集合体～

出典: MONOist

この記事は、製造業におけるAIやIoTなどの最新技術の活用動向と、それに関連する展示会情報をまとめたものである。特に、製造業におけるデータ活用、FA（ファクトリーオートメーション）、ロボット技術、そしてそれらを支える要素技術に焦点を当てている。

記事では、まず「1D不良解析」という従来の解析手法の限界を指摘し、より高度なデータ解析の必要性を強調している。従来の1D解析では、不良の原因特定が困難な場合が多く、多角的なデータ分析が求められる。そこで、複数の要因を組み合わせた解析や、AIを活用した異常検知などが重要となる。

製造業におけるデータ活用は、生産効率の向上、品質管理の強化、コスト削減など、多岐にわたるメリットをもたらす。例えば、IoTセンサーから収集したデータをAIで分析することで、設備の故障予知や、生産ラインの最適化が可能になる。また、3Dビジョンや画像処理技術を活用することで、外観検査の自動化や、不良品の早期発見が実現する。

FA（ファクトリーオートメーション）の分野では、ロボット技術の進化が著しい。協働ロボットやAGV（無人搬送車）などの導入が進み、省人化や自動化が加速している。また、ロボットにAIを搭載することで、より複雑な作業や、柔軟な対応が可能になる。

記事では、これらの技術動向を踏まえ、関連する展示会情報を紹介している。CEATEC、JIMTOF、IIFES、TECHNO-FRONTIER、EdgeTech+、AUTOMOTIVE WORLDなど、様々な展示会で最新技術やソリューションが展示される。これらの展示会は、製造業の企業にとって、最新技術の情報収集や、ビジネスパートナーとの出会いの場として重要な役割を果たしている。

さらに、記事では、製造業における技術課題や、今後の展望についても触れている。例えば、5GやVR/ARなどの技術を活用した、遠隔監視や、作業支援システムの開発が進んでいる。また、FPGA（Field Programmable Gate Array）や、Windows Embeddedなどの技術は、産業用機器の高性能化や、リアルタイム制御に貢献している。

ISO26262などの規格に対応した、安全性の高いシステム開発も重要な課題である。3Dビジョンや、シミュレーション技術（CAE）を活用することで、製品設計の効率化や、品質向上を図ることができる。インダストリー4.0や、スマートファクトリーの実現に向けて、これらの技術の活用が不可欠となる。

記事では、アルテアエンジニアリングのソリューションや、ebookなどの情報源も紹介している。これらの情報源を活用することで、製造業の企業は、最新技術の導入や、課題解決に向けた取り組みを加速させることができる。

12. ‘Kid-pilled’ Sam Altman ‘constantly’ asked ChatGPT questions about his newborn

出典: TechCrunch Japan

OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏は、同社が新たに開始したポッドキャストに出演し、OpenAIの技術が自身の父親としての経験にどのような影響を与えているかについて語った。生後3か月の子供を持つアルトマン氏は、AI技術の進化が育児を含む日常生活に及ぼす潜在的な影響について、個人的な視点から考察を深めている。

アルトマン氏は、OpenAIが開発した大規模言語モデル（LLM）などのAI技術が、育児における情報収集や意思決定を支援する可能性を指摘した。例えば、子供の健康に関する情報を迅速に検索したり、育児に関するアドバイスを得たりする際に、AIチャットボットが役立つ可能性がある。また、AIを活用して子供の成長記録を整理したり、写真や動画を自動的に分類したりすることも考えられる。

さらに、アルトマン氏は、AIが子供の教育に与える影響についても言及した。AIチューターは、子供の学習進捗に合わせて個別最適化された学習プランを提供し、苦手分野の克服を支援することができる。また、AIを活用した教育ゲームやシミュレーションは、子供の興味を引きつけ、学習意欲を高める効果が期待できる。

一方で、アルトマン氏は、AI技術の利用には慎重な姿勢も必要であると強調した。特に、子供のプライバシー保護や、AIによる偏った情報提供のリスクについては、十分な注意が必要である。AIを育児や教育に活用する際には、倫理的なガイドラインを策定し、保護者や教育者が適切に管理することが重要となる。

アルトマン氏は、OpenAIが開発するAI技術が、社会全体に貢献することを願っていると述べた。育児や教育分野におけるAIの活用は、その一例に過ぎず、医療、環境、経済など、様々な分野でAIが社会課題の解決に貢献できる可能性がある。OpenAIは、AI技術の安全性と倫理性を重視し、社会に貢献できるAIの開発に注力していく方針を示した。

アルトマン氏のポッドキャスト出演は、AI技術が日常生活に浸透しつつある現状を浮き彫りにするとともに、AI技術の潜在的な可能性とリスクについて、改めて考える機会を提供するものとなった。特に、育児という個人的な経験を通して、AI技術の社会的な影響について議論することは、AI技術の発展と社会との調和を考える上で、非常に重要な視点を提供する。

アルトマン氏は、AI技術の進化が、親が子供と過ごす時間をより有意義なものに変える可能性も指摘した。例えば、AIが家事や育児の一部を代行することで、親は子供と遊んだり、話したりする時間を増やすことができる。また、AIを活用して子供の興味や才能を発見し、それを伸ばすためのサポートをすることも可能になる。

しかし、アルトマン氏は、AIに頼りすぎることは避けるべきだと強調した。

13. 【クイズ】「サントリーグリーン水素」製造設備のフル稼働生産量とは？

出典: MONOist

この記事は、製造業における技術トレンドと展示会情報、およびエネルギーマネジメントに関する動向をまとめたものである。特に、2025年6月19日に開催される「N-Tech EXPO」という展示会に焦点を当て、そこで紹介されるであろう技術やソリューションについて解説している。

まず、製造業のトレンドとして、FA（ファクトリーオートメーション）、ロボット技術、IoT（Internet of Things）、5G、AI（人工知能）などが挙げられている。これらの技術は、製造現場の自動化、効率化、高度化に貢献するものであり、CEATEC、JIMTOFといった展示会でも注目されている。また、IIFES、TECHNO-FRONTIER、EdgeTech+、AUTOMOTIVE WORLDといった専門展示会も紹介されており、それぞれの展示会が特定の分野に特化した技術や製品を展示していることがわかる。

記事では、具体的な技術要素として、FPGA（Field-Programmable Gate Array）、組込みシステム、Windows Embedded、ISO26262（自動車向け機能安全規格）、3Dビジョン、CAE（Computer-Aided Engineering）、SOP（System on a Package）、インダストリー4.0などが挙げられている。これらの技術は、製品開発、設計、製造プロセス全体にわたって活用されており、製造業の競争力強化に不可欠な要素となっている。

さらに、エネルギーマネジメントに関する動向も取り上げられている。特に、P2G（Power to Gas）という技術に注目しており、再生可能エネルギーの余剰電力を水素に変換し、貯蔵・利用することで、エネルギーの効率的な利用を目指すものである。この記事では、P2G技術が24時間365日のエネルギー需給バランスの最適化に貢献する可能性を示唆している。

また、CO2排出量削減に関する取り組みも重要視されている。製造業においては、省エネルギー化、再生可能エネルギーの導入、CO2回収・利用技術の開発などが進められており、2030年までに温室効果ガス排出量を大幅に削減する目標が掲げられている。

記事は、展示会情報を通じて、製造業における最新技術トレンドとエネルギーマネジメントの重要性を伝えている。特に、N-Tech EXPOのような展示会は、これらの技術やソリューションを実際に体験し、導入を検討する上で貴重な機会となる。製造業の企業は、これらの展示会や技術動向を参考に、自社の競争力強化に向けた戦略を策定する必要がある。

この記事は、MONOistという製造業向けの専門メディアに掲載されたものであり、読者層は製造業の技術者や経営者などが想定される。

14. Six-month-old, solo-owned vibe coder Base44 sells to Wix for $80M cash

出典: TechCrunch Japan

Base44は、独立企業として設立されてからわずか6ヶ月で、ユーザー数が25万人に達し、月間利益は約20万ドルに達したと報告されています。この急速な成長は、Base44が提供する特定の製品やサービス、または市場における独自のポジショニングによるものと考えられます。独立企業としての成功は、以前の組織構造からの解放、より迅速な意思決定、そして市場ニーズへのより直接的な対応を可能にした可能性があります。25万人のユーザーベースは、Base44が特定のニッチ市場で強い存在感を示していることを示唆しており、その製品やサービスがユーザーにとって価値があることを意味します。月間20万ドルの利益は、Base44が健全な収益モデルを確立しており、事業の持続可能性を確保していることを示しています。

この成功の要因としては、まず、Base44が提供する製品またはサービスの独自性と競争力が挙げられます。市場には多くの競合が存在する中で、Base44が短期間でこれほどのユーザーを獲得し、利益を上げているということは、他社にはない独自の価値を提供している可能性が高いです。例えば、特定の技術的な課題を解決する革新的なソリューション、使いやすいインターフェース、優れた顧客サポートなどが考えられます。

次に、効果的なマーケティング戦略も重要な要素です。Base44がターゲットとする顧客層を正確に把握し、適切なチャネルを通じて製品やサービスを宣伝することで、効率的にユーザーを獲得できた可能性があります。ソーシャルメディア、コンテンツマーケティング、パートナーシップ、広告キャンペーンなどが考えられます。

さらに、Base44のチームの能力と経験も成功に不可欠です。独立企業としてスタートアップを成功させるには、技術、マーケティング、営業、財務など、様々な分野の専門知識を持つ人材が必要です。Base44のチームがこれらの分野で優れた能力を発揮し、協力して事業を推進したことが、急速な成長につながったと考えられます。

また、市場のタイミングも重要な要素です。Base44が提供する製品やサービスが、市場のニーズに合致し、需要が高まっているタイミングでリリースされた場合、より多くのユーザーを獲得しやすくなります。例えば、特定の技術トレンドや社会的な変化に対応したソリューションを提供することで、市場の関心を集めることができます。

加えて、Base44の組織文化も成功に影響を与えている可能性があります。独立企業として、柔軟性、創造性、そして迅速な意思決定を重視する文化を醸成することで、従業員のモチベーションを高め、イノベーションを促進することができます。

今後のBase44の成長戦略としては、まず、既存のユーザーベースを維持し、満足度を高めることが重要です。

15. Multiplier, founded by ex-Stripe exec, nabs $27.5M to fuel AI-powered accounting roll-ups

出典: TechCrunch Japan

2022年後半、元Stripeのアジア太平洋地域ビジネス責任者であったNoah Pepperは、税理士向けのソフトウェア販売を目指すスタートアップ、Multiplierを設立しました。しかし、ChatGPTのリリース後すぐに、AIが専門サービス企業によるテクノロジーの利用方法を変革できることに気づきました。PepperはTechCrunchに対し、「SaaSビジネスを構築しようとするのは見当違いだと気づき、代わりに、これらの人々をより効率的にする方法を見つけるべきだと考えた」と語っています。

Multiplierは、クロスボーダー税務会計サービスのブティックプロバイダーであるCitrine International Taxを買収し、Multiplierが構築したAI機能を導入しました。この戦略が功を奏していることはすぐに明らかになりました。MultiplierのAIツールは、手作業を排除することで、Citrineの利益率を2倍以上に引き上げることに貢献しました。そこでPepperは、会計事務所向けのソフトウェアを構築する代わりに、既存の専門サービス企業を買収し、自社のAIソリューションを導入するという戦略に転換しました。

現在、Multiplier Holdingsと社名を変更したMultiplierは、シードラウンドとシリーズAラウンドで合計2750万ドルの資金調達を発表しました。Lightspeed Venture PartnersがシリーズAラウンドを主導し、Ribbit Capitalが主導し、SV Angelが参加したシードラウンドに続くものです。

Multiplierは、既存のサービス企業を買収し、AIを活用して規模を拡大するという、近年増加しているトレンドの一環です。このPEスタイルのロールアップ戦略は、最近ベンチャーキャピタル（VC）の間で人気を集めており、General Catalyst、Elad Gil、Thrive、Khosla Venturesなどの投資家が、AIソリューションを開発し、既存の人材中心の企業に統合するスタートアップを支援しています。LightspeedのパートナーであるJustin Overdorffは、「AIが存在するまでは、このようなことは不可能だった」と述べています。LightspeedはMultiplierに加え、まだ発表されていないAIを活用したロールアップ企業3社にも投資しています。

Overdorffは、スタートアップが小規模企業を買収する場合、既存のプロセスを変更することに抵抗が少ないため、この戦略が最も効果的だと確信しています。「200人の会計士を抱える会計事務所に行っても、高い割合で採用される可能性は低いでしょう。

16. [日常] 生成AIは『高級言語』の再来か？ - OHPとFORTRANの時代から探る、エンジニアの進化

出典: Qiita トレンド

午後のミーティング準備中、50代ベテラン社員たちの間で生成AIの登場が話題に上った。彼らは、生成AIが自分たちの仕事にどう影響するのか、漠然とした不安を抱いている様子だった。「生成AIの登場って、俺たちの仕事、マジでなくなるんじゃない？」「もうプログラミングとか、若い子しかできなくなるんじゃ…」といった声が聞こえてきた。彼らは、新しい技術に対する抵抗感と、自身のスキルが時代遅れになるのではないかという危機感を抱いているようだった。

一方、20代の若手社員たちは、生成AIに対して非常に前向きな姿勢を示していた。「生成AI、マジで便利っすよね！」「これ使えば、資料作成とか、めっちゃ楽になるじゃん！」と、積極的に業務に取り入れようとしている。彼らは、生成AIを単なる脅威ではなく、業務効率化のための強力なツールとして捉えている。新しい技術を習得し、自身のスキルアップに繋げようという意欲も感じられた。

この世代間の意識の差は、企業にとって大きな課題となる可能性がある。ベテラン社員の不安を解消し、生成AIを有効活用するためには、全社的な取り組みが不可欠である。まずは、生成AIに関する正しい知識を習得するための研修を実施する必要がある。生成AIの仕組みや活用事例を学ぶことで、ベテラン社員の不安を軽減し、抵抗感をなくすことが重要だ。

次に、成功事例を共有することが効果的である。実際に生成AIを活用して業務効率化に成功した事例を紹介することで、ベテラン社員も具体的なイメージを持ちやすくなる。成功事例を通して、生成AIが単なる脅威ではなく、業務をサポートするツールであることを理解してもらうことが大切だ。

さらに、世代間の交流を促進することも重要である。若手社員がベテラン社員に生成AIの使い方を教えたり、共同でプロジェクトに取り組んだりすることで、相互理解が深まる。世代間の知識や経験を共有することで、組織全体のスキルアップに繋がる。

また、経営層は、生成AIの導入目的を明確に伝える必要がある。「人員削減のため」といったネガティブな目的ではなく、「業務効率化による生産性向上」や「新たな価値創造」といったポジティブな目的を強調することが重要だ。従業員が安心して新しい技術を受け入れられるように、経営層は明確なビジョンを示す必要がある。

生成AIの導入は、企業文化を変革するチャンスでもある。従来のやり方に固執するのではなく、新しい技術を積極的に取り入れ、変化に対応できる柔軟な組織を構築することが重要だ。そのためには、従業員の学習意欲を刺激し、新しいスキルを習得するための支援体制を整える必要がある。

企業は、生成AIを単なるツールとして捉えるのではなく、従業員の成長を促進し、組織全体の競争力を高めるための戦略的な投資として捉えるべきである。

17. Midjourney launches its first AI video generation model, V1

出典: TechCrunch Japan

Midjourneyは、待望のAI動画生成モデルV1を水曜日に発表し、今後のリリースに向けたロードマップを公開しました。この発表は、テキストプロンプトから高品質な動画を生成するAI技術の進歩における重要な一歩を示しています。

V1モデルは、Midjourneyの既存の画像生成AI技術を基盤としており、ユーザーはテキストによる指示を通じて、数秒から数十秒程度の短い動画クリップを作成できます。初期のデモンストレーションでは、V1モデルは、複雑なシーン、多様なスタイル、そして一定の整合性を持つ動画を生成する能力を示しており、その潜在的な応用範囲はエンターテイメント、教育、マーケティングなど多岐にわたります。

Midjourneyは、V1モデルのリリースにあたり、いくつかの重要な制約を設けています。まず、生成される動画の長さは比較的短く、現時点では長編動画の制作には適していません。また、モデルは、特定の種類のコンテンツ、例えば暴力的なものや露骨な性的描写を含むコンテンツの生成を制限するように設計されています。これは、AI技術の倫理的な使用を促進し、悪用を防ぐための措置です。

今後のロードマップにおいて、Midjourneyは、動画生成モデルの性能向上に重点を置くことを明らかにしています。具体的には、生成される動画の長さ、解像度、そしてリアリズムの向上を目指しています。また、より高度な制御オプション、例えばカメラアングルや照明の調整、そしてキャラクターの一貫性を維持する機能などを追加する予定です。

さらに、Midjourneyは、API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）の提供を計画しており、これにより開発者は、Midjourneyの動画生成技術を自身のアプリケーションやプラットフォームに統合できるようになります。APIの提供は、Midjourneyの技術の普及を加速させ、新たな創造的な可能性を開くことが期待されます。

Midjourneyの動画生成AI技術は、コンテンツ制作の民主化を促進する可能性を秘めています。従来、動画制作には専門的なスキルと高価な機材が必要でしたが、Midjourneyの技術を利用することで、誰でも簡単に高品質な動画を作成できるようになります。これは、個人クリエイター、中小企業、そして教育機関にとって大きなメリットとなります。

しかし、Midjourneyの技術は、いくつかの課題も抱えています。まず、AIによって生成されたコンテンツの著作権の問題があります。誰が動画の著作権を所有するのか、そしてAIによって生成されたコンテンツの利用に関するルールをどのように定めるのかは、重要な検討課題です。

また、AIによって生成されたコンテンツの信頼性も懸念されています。

18. Voi CEO says he’s open to acquiring Bolt’s micromobility business

出典: TechCrunch Japan

VoiのCEO、フレデリック・イェルム氏は、ライドヘイリングで知られるヨーロッパのモビリティスーパーアプリ、Boltのスクーターおよび自転車事業の買収に道筋が見えると述べている。マイクロモビリティ業界は、厳しい経済状況と規制環境の変化に直面しており、事業統合や買収が活発化している。Voiは、ヨーロッパにおける主要なマイクロモビリティ事業者の一つであり、Boltのスクーターおよび自転車事業を買収することで、市場における地位をさらに強化し、事業規模を拡大することを目指している。

イェルム氏は、Boltのマイクロモビリティ事業がVoiの事業戦略と合致すると考えており、買収によって両社のシナジー効果が期待できると述べている。具体的には、Voiが持つマイクロモビリティに関する専門知識や技術と、Boltが持つ広範なユーザーベースやブランド力を組み合わせることで、より効率的で持続可能なマイクロモビリティサービスを提供できる可能性がある。また、両社の事業統合によって、コスト削減や運営効率の向上も期待できる。

マイクロモビリティ業界は、近年急速に成長してきたが、同時に多くの課題も抱えている。例えば、スクーターや自転車の放置問題、安全性の問題、規制の不確実性などが挙げられる。これらの課題に対処するためには、事業者間の連携や技術革新が不可欠であり、VoiによるBoltのマイクロモビリティ事業の買収は、業界全体の発展に貢献する可能性がある。

Voiは、Boltのマイクロモビリティ事業の買収に向けて、具体的な交渉を進めていると見られる。買収が実現すれば、Voiはヨーロッパにおけるマイクロモビリティ市場において、より強力な地位を確立することになるだろう。また、Boltにとっても、マイクロモビリティ事業をVoiに譲渡することで、ライドヘイリング事業に経営資源を集中させることができるというメリットがある。

マイクロモビリティ業界は、都市部の交通渋滞の緩和や環境負荷の低減に貢献する可能性を秘めており、今後も成長が期待される分野である。VoiによるBoltのマイクロモビリティ事業の買収は、マイクロモビリティ業界の再編を加速させ、より効率的で持続可能なマイクロモビリティサービスの実現に貢献する可能性がある。

今回の買収の可能性は、マイクロモビリティ業界における競争環境の変化を示唆している。これまで、多くのスタートアップ企業がマイクロモビリティ市場に参入してきたが、競争激化や規制強化により、事業継続が困難になっている企業も少なくない。Voiのような大手事業者が、Boltのような他のモビリティプラットフォームのマイクロモビリティ部門を買収することで、市場の寡占化が進む可能性もある。

19. OpenAI drops Scale AI as a data provider following Meta deal

出典: TechCrunch Japan

OpenAIが、Metaとの契約締結を受けて、データプロバイダーであるScale AIとの関係を解消することを発表した。この決定は、Scale AIのビジネスモデルに疑問を投げかけるものであり、AI業界におけるデータ調達のあり方に影響を与える可能性がある。

Scale AIは、AIモデルのトレーニングに必要な高品質なデータセットを提供する企業として知られている。特に、画像認識、自然言語処理などの分野において、アノテーション（ラベル付け）されたデータは、AIモデルの性能向上に不可欠である。Scale AIは、このアノテーション作業を効率的に行うためのプラットフォームと、大規模な労働力ネットワークを有しており、多くのAI開発企業にデータを提供してきた。

OpenAIは、大規模言語モデル（LLM）の開発において、Scale AIのデータを利用してきた主要な顧客の一つである。GPTシリーズなどの高性能モデルの開発には、膨大な量のデータが必要であり、そのデータ品質がモデルの性能を大きく左右する。OpenAIは、Scale AIの提供するデータとサービスを活用することで、モデルのトレーニングを加速させ、競争力を維持してきた。

しかし、MetaがScale AIとの契約を締結したことで、OpenAIはScale AIとの関係を見直す必要に迫られた。Metaは、FacebookやInstagramなどのプラットフォームを運営しており、大量のユーザーデータを保有している。MetaがScale AIと提携することで、自社のAIモデル開発に必要なデータを効率的に調達し、競争力を強化することが期待される。

OpenAIがScale AIとの関係を解消した背景には、いくつかの要因が考えられる。まず、競合企業であるMetaがScale AIと提携したことで、OpenAIはScale AIからデータを入手することが困難になる可能性がある。Metaは、Scale AIとの契約において、独占的なデータ提供を求める可能性があり、OpenAIは必要なデータを確保できなくなるリスクがある。

次に、OpenAIは、データ調達戦略の見直しを進めている可能性がある。大規模言語モデルの開発競争が激化する中で、OpenAIは、より高品質で多様なデータを確保するために、独自のデータ収集・アノテーション体制を構築することを検討していると考えられる。Scale AIへの依存度を下げることで、データ調達の柔軟性を高め、競争優位性を確立しようとしている可能性がある。

さらに、OpenAIは、データプライバシーやセキュリティに関する懸念を考慮している可能性もある。

20. Azure MCP Server で始めるインシデント対応の自動化

出典: Zenn のトレンド

近年、AIを活用したインシデント対応の自動化が、IT業界において重要なテーマとして浮上している。これは、AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）と呼ばれる分野であり、学術界と産業界の両方で研究と応用が積極的に進められている。背景には、インシデント対応における効率化のニーズの高まりがある。従来、インシデント対応は、担当者が手動で問題を特定し、解決策を見つけ、実行する必要があり、時間と労力を要する作業であった。しかし、AIを活用することで、これらのプロセスを自動化し、迅速かつ効率的な対応を実現することが期待されている。

Microsoftをはじめとする多くの企業が、AIOpsの導入に力を入れている。Microsoftの事例では、チケットの自動解決、自動トリアージ、レポートの自動生成などが挙げられる。チケットの自動解決は、過去のインシデントデータに基づいて、AIが自動的に解決策を提案し、問題を解決するものである。自動トリアージは、インシデントの内容をAIが分析し、優先度を判断して適切な担当者に割り当てるプロセスである。レポートの自動生成は、インシデントに関する情報をAIが収集し、分析して、必要な情報をまとめたレポートを自動的に作成するものである。これらの自動化により、担当者の負担を軽減し、より重要な業務に集中できるようになる。

AIの活用には、通常、機械学習モデルのトレーニングやデータの収集・分析など、多くの準備と手間が必要となる。しかし、近年、事前学習済みで推論能力に優れた言語モデル（LLM/エージェント）が登場し、この状況に変化をもたらしている。これらの言語モデルは、大量のテキストデータから学習しており、自然言語処理の能力に優れているため、インシデントの内容を理解し、適切な対応策を提案することができる。また、言語モデルは、既存のシステムやツールと連携することで、インシデント対応のプロセス全体を自動化することも可能にする。

さらに、言語モデルを活用したインシデント対応の自動化は、ナレッジマネジメントの強化にも貢献する。過去のインシデントとその解決策を言語モデルに学習させることで、ナレッジベースを構築し、担当者がいつでも必要な情報を検索できるようにする。これにより、担当者のスキルや経験に依存せずに、安定した品質のインシデント対応を提供することが可能になる。また、言語モデルは、ナレッジベースを常に最新の状態に保つことができるため、変化の激しいIT環境にも対応できる。

しかし、AIを活用したインシデント対応の自動化には、いくつかの課題も存在する。まず、AIの精度を向上させるためには、大量の高品質なデータが必要となる。

21. マイクロソフトCEOが言った”AIでSaaSアプリの消滅する”に関して

出典: Qiita トレンド

マイクロソフトのサティア・ナデラCEOは、SaaSアプリケーションの未来について重要な見解を示した。彼の発言は、SaaSが単なるソフトウェア提供モデルから、より高度なインテリジェントなプラットフォームへと進化していく可能性を示唆している。ナデラ氏は、SaaSアプリケーションが、AI、機械学習、そしてデータ分析といった最先端技術と融合することで、ビジネスのあり方を根本的に変革すると強調した。

具体的には、ナデラ氏は、SaaSアプリケーションが持つデータの重要性を指摘した。SaaSアプリケーションは、顧客データ、販売データ、マーケティングデータなど、企業活動に関する膨大なデータを収集・蓄積している。これらのデータをAIや機械学習と組み合わせることで、企業はこれまで以上に深い洞察を得ることが可能になる。例えば、顧客の行動パターンを分析し、個々の顧客に最適化されたマーケティングキャンペーンを展開したり、サプライチェーンのボトルネックを予測し、事前に対応策を講じたりすることができる。

さらに、ナデラ氏は、SaaSアプリケーションが、異なるシステムやデータソースを統合する役割を担うと述べた。従来の企業システムは、サイロ化されており、データが部門間で共有されにくいという課題があった。しかし、SaaSアプリケーションは、API（Application Programming Interface）を通じて、様々なシステムと連携し、データを一元的に管理することができる。これにより、企業は、より包括的な視点からビジネスを把握し、迅速かつ的確な意思決定を行うことが可能になる。

ナデラ氏はまた、ローコード/ノーコード開発プラットフォームの重要性も強調した。これらのプラットフォームは、プログラミングの専門知識を持たないビジネスユーザーでも、SaaSアプリケーションをカスタマイズしたり、独自のアプリケーションを開発したりすることを可能にする。これにより、企業は、より迅速に変化するビジネスニーズに対応し、競争優位性を確立することができる。

さらに、ナデラ氏は、SaaSアプリケーションが、セキュリティとコンプライアンスを確保するための重要な役割を担うと述べた。SaaSプロバイダーは、セキュリティ対策に多大な投資を行っており、最新の脅威から顧客データを保護している。また、SaaSアプリケーションは、GDPR（General Data Protection Regulation）やCCPA（California Consumer Privacy Act）といったデータプライバシー規制への準拠を支援する機能を提供している。

22. 最先端の大規模言語モデル(LLM)が難解なコーディング問題を1発で正解する確率はゼロ％、競技プログラマーなどの熟練スキルを持つ人間には依然として歯が立たないことが明らかに

出典: GIGAZINE

大規模言語モデル（LLM）の急速な進化は、プログラミングの世界に大きな変革をもたらしつつあります。テクノロジー業界のリーダーたちが「AIがコードを書く時代が来た」と宣言し、プログラミング学習の必要性を疑問視する声も上がるほど、LLMのコーディング能力は目覚ましい進歩を遂げています。実際に、Microsoft製品のコードの約30%が既にAIによって生成されているという事実は、LLMが実用的なコーディングタスクにおいて重要な役割を果たしていることを示しています。

しかし、LLMの能力には限界も存在します。特に、高度な論理的思考力や問題解決能力を必要とする複雑なコーディングタスク、例えば競技プログラミングで出題されるような難解な問題においては、LLMは人間の熟練したプログラマーには及ばないことが明らかになっています。これらの問題は、単に既存のコードを組み合わせたり、パターンを認識したりするだけでなく、創造的な発想や深いアルゴリズム理解を必要とするため、現在のLLMの能力では対応が難しいと考えられます。

LLMが生成するコードの品質についても注意が必要です。LLMは大量のコードデータを学習していますが、その中にはバグや脆弱性を含むコードも含まれています。そのため、LLMが生成したコードをそのまま使用すると、セキュリティ上のリスクや予期せぬエラーが発生する可能性があります。したがって、LLMが生成したコードは、必ず人間の専門家によるレビューとテストを受ける必要があります。

さらに、LLMは常に最新のプログラミング言語やフレームワークに対応しているとは限りません。新しい技術が登場した場合、LLMが学習データを持っていないため、適切なコードを生成できない可能性があります。そのため、LLMを活用する際には、その知識の範囲と限界を理解しておく必要があります。

LLMは、プログラミングの分野において強力なツールとなり得ますが、人間のプログラマーを完全に代替するものではありません。LLMは、反復的なタスクや定型的なコード生成を効率化し、開発者の生産性を向上させるのに役立ちます。しかし、複雑な問題解決や創造的なコーディングにおいては、依然として人間の専門知識と経験が不可欠です。

今後のプログラミング教育においては、LLMの活用方法を学ぶことが重要になります。学生やプログラマーは、LLMを効果的に利用してコードを生成、分析、改善する方法を習得する必要があります。また、LLMが苦手とする分野、例えば高度なアルゴリズム設計やセキュリティ対策などについては、より深く学習する必要があります。

LLMの進化は、プログラミングの未来を大きく変える可能性を秘めています。しかし、LLMは万能ではなく、人間のプログラマーとの協調が不可欠です。

23. 【コピペOK】個人開発でApple風デザインルールを作ったら統一感のあるカッコいいUIにできた話

出典: Qiita トレンド

この記事は、AI駆動開発ツール「Cursor」を活用して、プログラミング学習サイトを1ヶ月で構築した経験とノウハウをまとめたものである。著者は、プログラミング経験が浅いながらも、Cursorの強力な支援によって短期間で開発を成功させた。Cursorは、GPT-4をベースとしたAIアシスタント機能を搭載しており、コード生成、編集、デバッグ、ドキュメント作成など、開発プロセス全体を効率化できる。

著者はまず、Cursorの基本的な使い方として、コード生成におけるプロンプトの重要性を強調している。具体的な指示を与えることで、AIはより正確で目的に合ったコードを生成できる。例えば、「〇〇機能を実装するPythonのコードを書いて」といった具体的な指示が有効である。また、生成されたコードをそのまま使用するのではなく、必ずレビューし、必要に応じて修正することが重要であると述べている。AIが生成したコードには、バグや非効率な部分が含まれている可能性があるため、人間の目で確認し、改善する必要がある。

次に、Cursorの編集機能について解説している。Cursorは、コードの特定の部分を選択し、AIに修正指示を与えることで、簡単にコードを修正できる。例えば、「この関数のパフォーマンスを改善して」といった指示で、AIが自動的にコードを最適化してくれる。また、Cursorは、コードのドキュメントを自動生成する機能も備えている。これにより、コードの可読性が向上し、他の開発者との連携がスムーズになる。

さらに、著者は、Cursorのデバッグ機能についても言及している。Cursorは、コードのエラーを自動的に検出し、修正提案を行うことができる。これにより、デバッグ作業にかかる時間を大幅に削減できる。また、Cursorは、コードのテストを自動生成する機能も備えている。これにより、コードの品質を向上させることができる。

プログラミング学習サイトの構築においては、フロントエンドにReact、バックエンドにFirebaseを採用した。Cursorを活用することで、Reactコンポーネントの作成やFirebaseとの連携を効率的に行うことができた。例えば、Cursorに「〇〇コンポーネントを作成して、Firebaseからデータを取得するようにして」といった指示を与えることで、必要なコードを自動生成することができた。

具体的な開発プロセスとしては、まず、サイトの要件定義を行い、必要な機能を洗い出した。次に、Cursorを使って、各機能に対応するコードを生成し、必要に応じて修正を加えた。そして、生成されたコードをテストし、バグを修正した。最後に、サイトをFirebaseにデプロイし、公開した。

24. CVE Foundationが取締役会と今後の計画を明らかに。安定性のために複数の収入源による財務基盤を確立など

出典: Publickey

CVE（Common Vulnerabilities and Exposures）プログラムを運営する非営利団体として、2025年4月にCVE Foundationが設立された。CVEプログラムは、ソフトウェアの脆弱性に対して固有の識別番号を付与するもので、過去25年間、米国国土安全保障省の資金提供を受けたMitre社が中心となって運営されてきた。しかし、2025年4月15日に米国国土安全保障省はMitre社への資金提供を打ち切り、CVEプログラムの運営をより広範なコミュニティに委ねることを決定した。この決定を受けて、CVEプログラムの継続的な発展と中立性を確保するために、CVE Foundationが設立された。

CVE Foundationの設立目的は、CVEプログラムの運営、維持、改善を通じて、ソフトウェアのセキュリティ向上に貢献することである。具体的には、CVE番号の割り当て、CVEレコードの管理、CVE関連情報の公開、CVEプログラムの普及活動などを行う。また、CVE Foundationは、ソフトウェアベンダー、セキュリティ研究者、政府機関、一般ユーザーなど、幅広いステークホルダーが参加できるオープンな組織を目指している。

CVE Foundationの運営体制は、理事会と技術諮問委員会によって構成される。理事会は、CVE Foundationの戦略的な方向性を決定し、組織運営を監督する。技術諮問委員会は、CVEプログラムの技術的な側面について理事会に助言を行い、CVE関連の技術標準の策定や改善を推進する。理事会と技術諮問委員会のメンバーは、ソフトウェアベンダー、セキュリティ研究者、政府機関など、様々な分野の専門家によって構成される。

CVE Foundationの設立は、CVEプログラムの将来にとって重要な転換点となる。Mitre社による長年の運営を経て、CVEプログラムは成熟期を迎え、より多くのステークホルダーが参加するコミュニティベースの運営へと移行することで、さらなる発展が期待される。CVE Foundationは、CVEプログラムの透明性、公平性、中立性を確保し、ソフトウェアのセキュリティ向上に貢献していくことを目指している。

CVE Foundationの設立によって、CVEプログラムはよりオープンで透明性の高い運営体制へと移行することが期待される。これまでMitre社が中心となって運営してきたCVEプログラムは、一部のステークホルダーからは透明性や公平性に欠けるという批判もあった。CVE Foundationは、幅広いステークホルダーが参加できるオープンな組織として、CVEプログラムの透明性を高め、より公平な運営を実現することを目指している。

25. コードレビューの質を高める！〜Looks Good To Me を添えて〜

出典: Qiita トレンド

コードレビューは、ソフトウェア開発における品質向上、知識共有、チームコミュニケーションの促進に不可欠なプロセスである。レビュイー（レビューを受ける側）として意識すべき点は多岐にわたるが、本記事では特に重要なポイントを抽出し、解説する。

まず、コードレビューの目的を明確に理解することが重要である。単なる誤字脱字の指摘やコーディングスタイルの統一だけでなく、潜在的なバグの発見、設計上の問題点の洗い出し、パフォーマンス改善の余地を見つけるなど、より深いレベルでの品質向上を目指すべきである。レビュイーは、レビューアがこれらの目的を達成しやすいように、コードの意図や背景を明確に伝える必要がある。

次に、レビューしやすいコードを書くことを心がけるべきである。具体的には、以下の点が挙げられる。

コードの可読性: 変数名、関数名、クラス名などを適切に命名し、コードの意図が容易に理解できるようにする。マジックナンバーの使用は避け、定数として定義する。
コードの構造: 関数やクラスの責務を明確にし、単一責任原則に従う。複雑な処理は細かく分割し、可読性の高いコードにする。
コメント: コードの意図や背景、複雑な処理の説明などを適切に記述する。ただし、コメントはコードを補完するものであり、コード自体が理解しやすいように書くことが重要である。
テスト: 単体テストや結合テストを記述し、コードの動作を保証する。テストコードは、レビューアがコードの動作を理解する上で非常に役立つ。

レビュー依頼時には、レビューアに十分な情報を提供することが重要である。具体的には、以下の点を意識する。

変更内容の説明: 何を変更したのか、なぜ変更したのかを明確に説明する。変更の背景や意図を伝えることで、レビューアはより的確な指摘をすることができる。
関連する情報: 関連するドキュメントやチケット、設計書などを共有する。レビューアが変更内容をより深く理解するのに役立つ。
レビューのポイント: 特に注意して見てほしい箇所や、懸念点などを伝える。レビューアの負担を軽減し、効率的なレビューを促進する。

レビューアからの指摘に対しては、建設的な姿勢で対応することが重要である。指摘を受け入れるだけでなく、なぜ指摘されたのかを理解し、今後の開発に活かすことが重要である。

感謝の気持ち: 指摘してくれたレビューアに感謝の気持ちを伝える。
質問: 指摘の意味が理解できない場合は、遠慮なく質問する。
議論: 指摘に納得できない場合は、根拠を示して議論する。ただし、感情的にならず、建設的な議論を心がける。

26. アイリスオーヤマの政府備蓄米「和の輝き 5kg」が届いたので食べてみた、国産古古米100％の匂いや味はどうなのか？

出典: GIGAZINE

日本政府は、米の品不足と価格高騰に対処するため、備蓄米を民間業者に随意契約で売り渡す措置を講じている。これにより、様々な民間業者から令和4年産の古古米が市場に出回るようになった。その一例として、生活用品メーカーであるアイリスオーヤマが政府備蓄米を「和の輝き 5kg」として販売を開始した。この記事では、実際にこの「和の輝き」を購入し、その味や匂いについて検証した結果を報告する。

まず、外観についてだが、精米された米粒は、一般的に想像される新米のような光沢や透明感にはやや欠ける印象を受けた。古米特有の、わずかに白濁したような色合いが見られる。ただし、著しい変色や異物の混入などは認められなかった。炊飯前の匂いについては、新米のような芳醇な香りというよりは、やや控えめで、かすかに古米特有の匂いが感じられた。しかし、不快な臭いではなく、許容範囲内であると言える。

炊飯器で炊き上げた後の状態について検証する。炊き上がり直後の見た目は、新米と比較すると、やや水分量が少ないように感じられた。米粒一つ一つがふっくらと膨らむというよりは、やや硬めに仕上がっている印象である。実際に口にしてみると、食感はやはり硬めで、粘り気も少ない。新米のようなもちもちとした食感や、口の中に広がる甘みは期待できない。しかし、古米であることを考慮すれば、十分に食べられるレベルである。

味については、新米のような強い甘みや旨味は感じられないものの、米本来の風味は残っている。おかずと一緒に食べる分には、特に問題なく美味しくいただける。ただし、塩むすびなど、米そのものの味を楽しむような食べ方には、あまり向いていないかもしれない。古米特有の匂いについては、炊飯後にはほとんど気にならなくなった。

総合的に判断すると、アイリスオーヤマの「和の輝き」は、価格を考慮すれば十分に納得できる品質であると言える。新米のような美味しさを求める人には物足りないかもしれないが、普段使いの米として、あるいは価格を重視する人にとっては、良い選択肢となるだろう。特に、カレーや丼物など、味の濃い料理と一緒に食べる場合には、古米特有の食感や風味が気になりにくい。

今回の検証を通じて、政府備蓄米が一定の品質を保っていることが確認できた。米の価格高騰が続く中、このような備蓄米の活用は、消費者にとって貴重な選択肢となる。ただし、古米であるという点を理解した上で、購入を検討する必要がある。また、炊飯方法を工夫することで、より美味しく食べられる可能性もある。例えば、炊飯前に長めに浸水させたり、水を少し多めに加えたりすることで、硬さを軽減することができる。

さらに、今回の検証では、アイリスオーヤマの「和の輝き」だけでなく、他の民間業者から販売されている備蓄米についても、同様の品質であるとは限らない点に注意が必要である。

27. 女性は男性より職場でAIを使う割合が25％も低いという調査結果

出典: GIGAZINE

複数の調査結果に基づき、女性は男性よりもAIに代替されやすい職種に就いている傾向があり、同時にAIの利用率が男性より25％低いという現状が浮き彫りになっている。国連の報告書によれば、AIによる自動化リスクが高い職種は、秘書やアシスタントなど伝統的に女性が担ってきたものが多く、特に事務・管理職においてその傾向が顕著である。男性が多い職種のリスクが3.5％であるのに対し、女性が多い職種では9.6％と約3倍の割合を示している。職種全体では25％がAIの影響を受ける可能性があり、高所得国では34％にまで上昇すると予測されている。

一方、アメリカ、スウェーデン、中国などで行われた18件の研究を分析した結果、2023年から2024年にかけて生成AIを利用した男性が全体の半数であったのに対し、女性は約3分の1にとどまった。多くの調査で、AI利用者の女性割合は男性より10～40％少なく、ハーバード・ビジネス・スクールのコーニング氏は、この差を約25％と推定している。コーニング氏によれば、女性はAIの倫理的な側面をより懸念し、AI技術の使用が不正行為とみなされたり、AIツールへの依存が知性の疑念を招いたりすることを懸念している可能性がある。

ただし、サンフランシスコ周辺の技術系労働者を対象とした調査では、女性のAI利用率が男性より3％高いという結果も存在する。また、コーニング氏らがChatGPTの利用状況を調査したところ、ウェブサイト版の月間平均ユーザー数2億人のうち女性は42％、スマートフォンアプリ版のダウンロード数では27％にとどまった。

この格差の原因として、コーニング氏らは女性のAIツールへの馴染みの薄さを指摘し、ケニアの男女起業家約1万7000人を対象にChatGPTの利用を促し、情報を提供する試みを行った。しかし、男女格差は解消されず、女性がAIを試す可能性は男性より約13％低いことが判明した。コーニング氏は、ChatGPTの利用機会が平等になっても女性の利用意欲が低いことに衝撃を受け、この状況が続けば企業は生産性向上の機会を逃し、女性は必要なスキル習得で遅れを取る可能性があると警告している。誰もがAIを試し、使用しても批判されない環境を整備することが重要だと結論付けている。

28. LED式街灯の色が青や紫に変わってしまう原因は何なのか？

出典: GIGAZINE

アメリカとカナダで広範囲に報告されているLED街路灯の変色現象、すなわち白色光から紫色光への変化は、深刻な問題として認識されつつあります。この現象は、単なる見た目の変化に留まらず、安全性や視認性にも影響を及ぼす可能性があるため、その原因究明が急務となっていました。

この変色の主な原因は、LED街路灯に使用されている特定の種類のLEDチップの劣化によるものであることが判明しました。具体的には、LEDチップに含まれる蛍光体の劣化が、光の色を変化させる根本的な要因です。LEDは、通常、青色LEDチップと蛍光体を組み合わせて白色光を生成します。青色LEDから放出された光が蛍光体を励起し、蛍光体が黄色光を放出することで、青色光と黄色光が混ざり合い、結果として白色光として認識されます。しかし、蛍光体が長期間にわたる紫外線照射や熱、湿気などの環境要因にさらされると、その化学構造が変化し、光を変換する効率が低下します。特に、黄色光を生成する蛍光体の劣化が進むと、白色光に含まれる黄色成分が減少し、相対的に青色光の割合が増加します。その結果、光の色が青みがかった色、最終的には紫色に見えるようになるのです。

この蛍光体の劣化は、LED街路灯の製造に使用される材料の品質や製造プロセスにも大きく依存します。低品質の蛍光体や不適切な製造プロセスは、蛍光体の劣化を加速させ、早期の変色を引き起こす可能性があります。また、LED街路灯の設計も重要な要素です。適切な放熱設計がなされていない場合、LEDチップの温度が上昇し、蛍光体の劣化を促進する可能性があります。さらに、紫外線対策が不十分な場合も、蛍光体の劣化を加速させる要因となります。

変色したLED街路灯は、道路の視認性を低下させ、交通事故のリスクを高める可能性があります。特に、夜間や悪天候時には、視認性の低下が顕著になり、歩行者や自転車利用者の安全を脅かす可能性があります。また、紫色光は、人間の目に認識されにくい波長を含んでいるため、ドライバーの注意力を散漫にする可能性も指摘されています。さらに、変色したLED街路灯は、都市景観を損ねるだけでなく、住民の不安感を煽る可能性もあります。

この問題に対処するため、LED街路灯の製造業者や自治体は、いくつかの対策を講じる必要があります。まず、高品質の蛍光体を使用し、適切な製造プロセスを導入することが重要です。また、LED街路灯の設計においては、適切な放熱設計や紫外線対策を施す必要があります。さらに、定期的な点検やメンテナンスを実施し、変色したLED街路灯を早期に交換することが重要です。

一部の自治体では、変色したLED街路灯の交換プログラムを実施しており、住民からの苦情に対応しています。また、LED街路灯の品質基準を強化し、変色しにくいLED街路灯の導入を推進しています。

29. Xがニューヨーク州を提訴、SNS運営企業にヘイトスピーチ対策開示を義務付ける州法は憲法違反だと主張

出典: GIGAZINE

X（旧Twitter）は、ニューヨーク州が新たに制定したSNS規制法が憲法に違反するとして、同州を提訴しました。この法律は、SNS運営企業に対し、ヘイトスピーチ、誤情報、その他の有害なコンテンツをどのように定義し、それらに対していかなる対策を講じているかを州に報告することを義務付けるものです。Xは、この法律が言論の自由を保障するアメリカ合衆国憲法修正第1条に抵触すると主張しています。

問題となっている法律は、SNSプラットフォームに対し、コンテンツモデレーションに関する詳細なポリシーを公表し、州政府に定期的に報告することを義務付けています。具体的には、ヘイトスピーチや誤情報といった特定の種類のコンテンツをどのように定義し、それらをプラットフォームから削除または抑制するためにどのような措置を講じているかを明らかにすることが求められます。さらに、これらのポリシーの実施状況に関するデータも報告する必要があります。

Xの訴状によれば、この法律は曖昧で広範にわたるため、同社はどのコンテンツが「有害」とみなされるかを正確に判断することが困難であると主張しています。また、法律が求める詳細な報告義務は、Xのコンテンツモデレーション戦略を競合他社や悪意のある第三者に公開することになり、プラットフォームのセキュリティとユーザーのプライバシーを脅かす可能性があると指摘しています。

Xは、この法律が言論の自由を侵害するだけでなく、プラットフォームがどのようなコンテンツを許可または禁止すべきかについて、州政府が不当な影響力を行使することを可能にすると主張しています。同社は、言論の自由は、政府による検閲や不当な規制から保護されるべきであり、SNSプラットフォームがコンテンツをどのように管理するかについて、政府が詳細な指示を与えることは許されないと訴えています。

さらに、Xは、この法律が他の州でも同様の規制を導入するきっかけになることを懸念しています。もし他の州も同様の法律を制定すれば、SNSプラットフォームは、各州の異なる要件に対応するために、コンテンツモデレーションポリシーを大幅に変更する必要が生じ、言論の自由が著しく制限される可能性があると警告しています。

Xの訴訟は、SNSプラットフォームのコンテンツモデレーションに関する議論において、重要な法的問題を提起しています。言論の自由と、有害なコンテンツからユーザーを保護する必要性のバランスをどのように取るべきかという問題は、ますます重要になっています。この訴訟の結果は、SNSプラットフォームがコンテンツをどのように管理し、政府がプラットフォームのコンテンツモデレーションにどの程度介入できるかについて、重要な先例となる可能性があります。

30. エンジニアのキャリアパス　〜王道３パターンとその先〜

出典: Qiita トレンド

この記事は、元Yahoo!エンジニアで株式会社PRUM代表の岩本氏が、エンジニアのキャリアパスについて、主要な3つのパターンと、そこから派生する多様な未来の可能性について解説する内容である。エンジニアのキャリアパスは多岐にわたるが、ここでは特に一般的な「スペシャリスト」「マネジメント」「起業」という3つの王道パターンに焦点を当て、それぞれの特徴、必要なスキル、そしてその後の展開について詳しく掘り下げている。

まず、「スペシャリスト」としてのキャリアパスは、特定の技術領域を深く追求し、その道の専門家として高度な知識やスキルを磨き続けることを目指す。スペシャリストは、特定の技術スタック、プログラミング言語、あるいは特定の分野（例えば、フロントエンド、バックエンド、データベース、セキュリティなど）において、卓越した能力を発揮する。彼らは、コードの品質向上、パフォーマンス最適化、複雑な問題解決など、技術的な課題に対して深い洞察力と解決能力を提供する。スペシャリストとして成功するためには、継続的な学習意欲、最新技術への関心、そして問題解決能力が不可欠である。また、チームメンバーへの技術的な指導やサポートも重要な役割となる。スペシャリストのキャリアパスは、技術顧問、アーキテクト、シニアエンジニアなど、より高度な専門性を追求する道へと繋がることが多い。

次に、「マネジメント」としてのキャリアパスは、エンジニアリングチームを率い、プロジェクトを成功に導くことを目指す。マネージャーは、チームメンバーの育成、タスクの割り当て、進捗管理、そしてチーム全体のパフォーマンス向上に責任を持つ。技術的な知識はもちろんのこと、リーダーシップ、コミュニケーション能力、問題解決能力、そして組織運営能力が求められる。マネージャーは、チームメンバーのモチベーションを高め、円滑なコミュニケーションを促進し、チーム全体の目標達成を支援する。また、ステークホルダーとの連携や調整も重要な役割となる。マネジメントのキャリアパスは、プロジェクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー、CTO（最高技術責任者）など、より上位の管理職へと繋がることが多い。

最後に、「起業」というキャリアパスは、自身のアイデアや技術力を活かして、新しいビジネスを創造することを目指す。起業家は、技術的な知識だけでなく、ビジネスセンス、マーケティング能力、資金調達能力、そしてリスクを恐れないチャレンジ精神が求められる。起業は、成功すれば大きなリターンを得られる可能性がある一方で、失敗するリスクも伴う。起業家は、市場のニーズを的確に捉え、革新的な製品やサービスを開発し、顧客を獲得する必要がある。また、優秀なチームを組成し、資金を調達し、事業を成長させるための戦略を立案する必要がある。

31. なぜアウトプットし続けるべきなのか？エンジニアが発信すると、未来が変わる理由

出典: Qiita トレンド

この記事は、Qiita Tech Festa 2025への参加記事であり、株式会社うるるの人事部でエンジニア採用を担当する筆者が、同社のエンジニア採用に関する現状と課題、そして今後の展望について述べている。記事の冒頭で、うるるが今年のQiita Tech Fesに力を入れていることが強調されている。

うるるは、BPO事業、クラウドソーシング事業、地方創生事業など、多岐にわたる事業を展開しており、それぞれの事業においてエンジニアの役割が重要になっている。特に、BPO事業においては、業務効率化のためのシステム開発やRPA導入、クラウドソーシング事業においては、プラットフォームの機能改善や新規機能開発、地方創生事業においては、地域課題解決のためのシステム開発などが求められている。

しかし、うるるのエンジニア採用は、いくつかの課題を抱えている。まず、企業としての知名度が、大手IT企業と比較して低いことが挙げられる。そのため、優秀なエンジニアにうるるの魅力を効果的に伝える必要がある。次に、うるるの事業領域が多岐にわたるため、エンジニアにどのようなキャリアパスが用意されているのかを明確に示す必要がある。さらに、うるるの技術スタックや開発環境について、より詳細な情報を発信する必要がある。

これらの課題を解決するために、うるるは様々な取り組みを行っている。まず、採用広報の強化として、Qiita Tech Fesへの積極的な参加や、技術ブログの開設、SNSでの情報発信などを行っている。これらの活動を通じて、うるるの技術力や開発文化を広くアピールし、エンジニアの認知度向上を目指している。

次に、キャリアパスの明確化として、エンジニアのスキルアップを支援する制度や、様々なプロジェクトに挑戦できる機会を提供している。具体的には、技術研修の実施、資格取得支援、社内勉強会の開催などを行っている。また、エンジニアが自身のキャリアプランに合わせて、様々な部署やプロジェクトに異動できる制度も導入している。

さらに、技術スタックや開発環境の情報公開として、技術ブログやGitHubなどを活用し、うるるで使用している技術や開発プロセスを公開している。これにより、エンジニアがうるるの技術力を理解しやすくなり、入社後のイメージを持ちやすくなる。

記事では、うるるがエンジニア採用において、技術力だけでなく、カルチャーフィットも重視していることが述べられている。うるるは、「みんなでハッピーを追求する」という理念を掲げており、エンジニアにも、チームワークを重視し、積極的にコミュニケーションを取りながら、課題解決に取り組む姿勢を求めている。そのため、面接では、技術的なスキルだけでなく、コミュニケーション能力や協調性なども評価している。

32. 2025年6月18日のヘッドラインニュース

出典: GIGAZINE

すき家は2025年6月24日午前9時より、新メニュー「ぷりぷりエビのビスクソースカレー」を販売開始する。この新メニューは、すき家の定番カレーにぷりぷりとした食感のエビをトッピングし、さらにエビ、香味野菜（ニンニク、タマネギ）、トマトなどをベースとした濃厚なビスクソースをかけた、贅沢な味わいが特徴のカレーである。

ビスクソースは、エビの殻や香味野菜をじっくりと煮込むことで、エビの旨味を最大限に引き出した濃厚な味わいに仕上がっている。これにより、カレーのスパイシーさとエビの風味、そしてビスクソースのコクが絶妙に調和し、これまでにない新しいカレー体験を提供する。

すき家は、これまでにも様々な期間限定カレーを提供してきたが、今回の「ぷりぷりエビのビスクソースカレー」は、特に素材の組み合わせとソースの濃厚さにこだわった点が特徴である。エビの食感とビスクソースの風味を最大限に活かすため、カレーとの相性も徹底的に追求されている。

この新メニューの登場は、すき家のカレーメニューの幅を広げるとともに、顧客に新たな選択肢を提供することを目的としている。すき家は、これまでも顧客のニーズに応えるため、様々な食材や調理法を取り入れたメニュー開発に力を入れてきた。今回の「ぷりぷりエビのビスクソースカレー」も、その一環として開発されたものであり、多くの顧客に満足してもらえることを期待している。

また、すき家は、新メニューの販売開始に合わせて、期間限定のキャンペーンや割引などを実施する可能性もある。これらのキャンペーンは、新メニューの認知度を高めるとともに、顧客の来店を促進することを目的としている。キャンペーンの詳細については、すき家の公式サイトやSNSなどで告知される予定である。

すき家は、今後も顧客のニーズに応えるため、様々なメニュー開発やサービス向上に努めていく方針である。今回の「ぷりぷりエビのビスクソースカレー」の販売開始は、その取り組みの一環であり、今後のすき家のメニュー展開にも注目が集まる。

この新メニューは、すき家の既存の顧客だけでなく、これまでカレーをあまり食べなかった層にもアピールできる可能性を秘めている。エビの風味とビスクソースの濃厚さが、カレーの新しい魅力を引き出し、幅広い層に受け入れられることが期待される。

すき家は、今回の新メニューを通じて、より多くの顧客に満足してもらい、ブランドイメージの向上を目指している。また、新メニューの販売状況や顧客の反応を分析し、今後のメニュー開発に活かしていく方針である。

「ぷりぷりエビのビスクソースカレー」は、すき家の新たな看板メニューとなる可能性を秘めており、今後の販売動向が注目される。すき家は、この新メニューを通じて、カレー市場における競争力をさらに高めていくことを目指している。

33. 【実体験】Claude CodeとCursor、1週間使い倒して分かった本当のコスパ

出典: Qiita トレンド

AIコーディングアシスタントの選択肢が増える中、エンジニアの間で最適なツール選びが課題となっている。本記事では、複数のAIコーディングアシスタントを実際に使用し、その使用感や機能、得意分野などを比較検証した結果をまとめている。検証対象は、GitHub Copilot、Codeium、Amazon CodeWhispererといった主要なAIコーディングアシスタントである。

GitHub Copilotは、その精度の高さと幅広い言語への対応が特徴である。特に、既存のコードを解析し、文脈に沿った提案を行う能力に優れている。ただし、利用料金が発生するため、コストパフォーマンスを考慮する必要がある。また、提案されるコードが必ずしも最適とは限らず、エンジニア自身による検証が不可欠である。

Codeiumは、無料プランが提供されている点が大きな魅力である。基本的なコーディング支援機能に加え、コードの自動補完やドキュメント生成機能も備えている。GitHub Copilotと比較すると、提案の精度はやや劣るものの、無料で使用できる範囲としては十分な機能を提供していると言える。特に、個人開発者や予算が限られているプロジェクトにとっては有力な選択肢となるだろう。

Amazon CodeWhispererは、AWS環境との連携に強みを持つAIコーディングアシスタントである。AWSの各種サービスに関するコードの提案や、AWSのベストプラクティスに基づいたコーディング支援を行うことができる。AWSを利用している開発者にとっては、非常に有用なツールとなるだろう。ただし、AWS以外の環境では、その強みを十分に活かすことができない可能性がある。

検証の結果、AIコーディングアシスタントの選択は、開発者のスキルレベル、プロジェクトの規模、使用する言語、予算など、様々な要因によって左右されることが明らかになった。例えば、経験豊富なエンジニアであれば、GitHub Copilotのような高機能なツールを使いこなすことで、生産性を大幅に向上させることができる。一方、初心者エンジニアであれば、Codeiumのような無料のツールから始めることで、AIコーディングアシスタントの基本的な使い方を学ぶことができる。

また、プロジェクトの規模や使用する言語によっても、最適なツールは異なる。大規模なプロジェクトや、複数の言語を使用するプロジェクトでは、GitHub Copilotのような幅広い言語に対応したツールが適している。一方、特定の言語に特化したプロジェクトや、小規模なプロジェクトでは、CodeiumやAmazon CodeWhispererのような、より特化したツールが適している場合もある。

さらに、予算も重要な考慮事項である。

34. Flutter で発表資料作ってみた

出典: Qiita トレンド

Flutterは、モバイル、Web、デスクトップアプリケーションを開発できるクロスプラットフォームフレームワークであり、近年、プレゼンテーション資料作成ツールとしての利用が注目されている。従来のPowerPointなどのツールと比較して、Flutterを用いることで、より柔軟でインタラクティブなプレゼンテーションが可能になる。

Flutterでプレゼンテーション資料を作成する主な利点として、まず、高度なカスタマイズ性が挙げられる。既存のスライドテンプレートに縛られることなく、独自のUIデザインやアニメーションを実装できるため、ブランドイメージに合わせた、あるいは発表内容を効果的に伝えるための視覚表現を追求できる。例えば、複雑なデータ可視化や、インタラクティブなグラフ表示などを容易に組み込むことが可能である。

次に、Flutterのホットリロード機能は、開発効率を大幅に向上させる。スライドの修正やデザインの変更をリアルタイムで確認できるため、試行錯誤を繰り返しながら、より洗練されたプレゼンテーション資料を作成できる。また、Flutterは宣言的なUI記述を特徴としており、UIの状態管理が容易であるため、複雑なアニメーションやトランジションも比較的容易に実装できる。

さらに、Flutterはクロスプラットフォーム対応であるため、作成したプレゼンテーション資料は、Webブラウザ、デスクトップアプリケーション、モバイルアプリケーションなど、様々な環境で実行できる。これにより、発表場所やデバイスに依存することなく、一貫したプレゼンテーション体験を提供できる。例えば、Webブラウザ上でインタラクティブなデモを実行したり、モバイルアプリケーションとして配布したりすることが可能になる。

技術的な側面では、Flutterでプレゼンテーション資料を作成するために、様々なパッケージやライブラリが利用できる。例えば、スライドのレイアウトやトランジションを容易にするためのパッケージや、グラフやチャートを表示するためのパッケージなどが存在する。これらのパッケージを活用することで、開発者は、プレゼンテーション資料のコンテンツ作成に集中できる。

また、FlutterのWidgetシステムは、プレゼンテーション資料のコンポーネント化を容易にする。スライド、タイトル、テキスト、画像、グラフなどの要素をWidgetとして定義し、それらを組み合わせてプレゼンテーション資料を構築できる。これにより、再利用性の高いコンポーネントを作成し、効率的な開発が可能になる。

さらに、Flutterはアニメーションの実装に優れている。

35. 横浜港で水素を燃料とする荷役機械の稼働実証を開始

出典: MONOist

この記事は、製造業における最新技術の動向と、それらが示す将来の展望についてまとめている。特に、FA（ファクトリーオートメーション）、ロボット技術、IoT（Internet of Things）、5G、AI（人工知能）といった要素技術が、製造現場の効率化や自動化、そして新たなビジネスモデルの創出にどのように貢献していくかを詳細に解説している。

まず、2025年以降を見据えた製造業の変革として、サプライチェーン全体の最適化や、より柔軟で効率的な生産体制の構築が重要になると指摘している。そのため、CEATECやJIMTOFといった展示会で紹介される最新技術が、これらの課題解決に役立つ可能性を示唆している。具体的には、IoTを活用したデータ収集・分析、AIによる異常検知や予測、5Gによる高速・低遅延な通信などが挙げられる。

また、自動化技術の進化も重要なテーマとして取り上げられている。例えば、RTG（Rubber Tired Gantry crane）と呼ばれるコンテナクレーンの自動化技術であるARTG（Automated RTG）は、港湾物流の効率化に大きく貢献すると期待されている。さらに、NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）が推進するプロジェクトでは、ロボット技術を活用した生産ラインの自動化や、熟練技能者のノウハウをAIに学習させることで、生産性の向上を目指している。

環境への配慮も重要な要素として強調されている。HEV（ハイブリッド自動車）やEV（電気自動車）といった電動車両の普及に伴い、自動車部品の軽量化や高効率化が求められている。そのため、HKSのような企業は、次世代自動車向けの高性能部品の開発に力を入れている。また、省エネルギー化やCO2排出量の削減に貢献する技術も、今後の製造業において不可欠になると指摘している。

さらに、デジタル技術の活用も重要なテーマとして取り上げられている。例えば、3Dプリンターを活用した試作や、CAE（Computer Aided Engineering）によるシミュレーション、そしてインダストリー4.0に代表されるような、製造現場のデジタル化が進んでいる。これらの技術を活用することで、製品開発のスピードアップや、品質の向上、そしてコスト削減が可能になる。

この記事では、技術的な詳細にも触れている。例えば、29.4MPaという高圧水素に対応した部品や、FPGA（Field Programmable Gate Array）を活用した高速処理技術、そしてISO26262に準拠した自動車向けソフトウェアの開発などが紹介されている。これらの技術は、安全性や信頼性が求められる分野において、重要な役割を果たすと期待されている。

36. [入門] Pythonを10倍高速化する実践テクニック集

出典: Qiita トレンド

Pythonの実行速度に対する一般的な認識、すなわち「Pythonは遅い」という認識と、それによってPythonの利用を諦めてしまう状況に対して、この記事は問題提起を行っている。多くの開発者がPythonの遅さを認識しつつも、その原因を深く追求せず、あるいは改善策を知らないまま、他の言語への移行を検討してしまう現状を指摘している。しかし、Pythonが遅いとされる理由は、必ずしも言語そのものの性能に起因するものではなく、多くの場合、実装方法や利用するライブラリ、そしてハードウェア環境に依存する。

記事では、Pythonの遅さを克服するための具体的なアプローチとして、まずプロファイリングの重要性を強調している。プロファイリングとは、プログラムのどの部分が最も時間やリソースを消費しているかを特定するプロセスであり、これによってボトルネックとなっている箇所を特定し、集中的な最適化が可能になる。Pythonには、cProfileやline_profilerといった強力なプロファイリングツールが用意されており、これらを活用することで、コードのどの行が実行時間の大部分を占めているかを詳細に分析できる。

次に、NumPyやPandasといった科学技術計算ライブラリの活用が推奨されている。これらのライブラリは、C言語で実装された高度に最適化された関数を提供しており、Pythonのループ処理をこれらの関数に置き換えることで、劇的な速度改善が期待できる。特に、NumPyのベクトル演算は、Pythonの標準的なループ処理と比較して、数十倍から数百倍の速度向上が見込める場合もある。また、Pandasはデータ分析に特化したライブラリであり、大量のデータを効率的に処理するための機能が豊富に用意されている。

さらに、CythonやNumbaといったコンパイラの利用も有効な手段として紹介されている。Cythonは、PythonのコードをC言語に変換し、コンパイルすることで、ネイティブコードに近い実行速度を実現する。Numbaは、JIT（Just-In-Time）コンパイラであり、実行時にPythonのコードを機械語に変換することで、高速化を実現する。これらのコンパイラは、特に数値計算やデータ処理において、大きな効果を発揮する。

また、並列処理の活用も重要なポイントとして挙げられている。Pythonには、multiprocessingやthreadingといった並列処理を行うためのモジュールが用意されており、複数のCPUコアを有効活用することで、処理時間を大幅に短縮できる。ただし、PythonのGIL（Global Interpreter Lock）という制約があるため、CPUバウンドな処理においては、multiprocessingを利用することが推奨される。

37. 約23.7万個の電極で細胞活動を高精度に可視化するMEAシステムを開発

出典: MONOist

この記事は、SCREENホールディングスのグループ会社であるSCREENアドバンストシステムズ（SCREEN）とVitroVoが共同開発した、23.7mm角の小型CMOS-MEA（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor Microelectrode Array）を用いたMEA（Microelectrode Array）評価装置に関するニュースである。この装置は、従来のMEA評価装置と比較して、より微小な電気信号を高精度に捉え、生体電気活動の評価を高度化することを目的としている。

従来のMEA評価では、電極からの信号が微弱であるため、ノイズの影響を受けやすく、正確な評価が困難であった。しかし、今回開発されたCMOS-MEAは、半導体技術を用いることで、電極の微細化と高密度化を実現し、微弱な信号を高感度に検出することが可能になった。これにより、従来は検出が難しかった微細な電気信号や、細胞間の相互作用をより詳細に解析できるようになった。

この装置の主な用途として、創薬研究における薬剤の効果評価や、再生医療における細胞の機能評価などが挙げられる。例えば、新薬候補物質が神経細胞に与える影響を評価する際に、この装置を用いることで、より正確なデータを得ることができ、開発の効率化に貢献できる。また、iPS細胞から作製した神経細胞の機能評価にも応用でき、再生医療の進展に寄与することが期待される。

VitroVoは、MEA評価装置のUI（ユーザーインターフェース）を開発しており、操作性の向上に貢献している。これにより、研究者はより簡単にデータを取得し、解析することが可能になる。また、SCREENは、半導体製造技術を応用し、CMOS-MEAの製造を担当している。両社の技術を結集することで、高性能なMEA評価装置が実現した。

記事では、この装置が、従来のMEA評価装置と比較して、より高感度で、より詳細なデータを提供できることが強調されている。これにより、創薬研究や再生医療などの分野において、新たな発見や技術革新が期待される。また、この装置の普及により、生体電気活動の研究がさらに進展し、医療分野への貢献が期待される。

さらに、記事では、他の技術トレンドについても触れられている。例えば、AI（人工知能）を活用した画像解析技術や、3Dプリンターを用いた細胞培養技術などが紹介されている。これらの技術とMEA評価装置を組み合わせることで、より高度な生体電気活動の解析が可能になり、創薬研究や再生医療の分野に新たな可能性をもたらすことが期待される。

また、記事では、女性の健康を支援するアプリケーションや、高齢者の健康管理を支援するAI技術など、社会的なニーズに応える技術開発の重要性も指摘されている。

38. GeminiでSQLクエリを書くのを爆速にした話

出典: Zenn のトレンド

ラブグラフにビジネス職として新卒入社したarawi氏は、非エンジニアのメンバーもデータ分析や業務効率化のためにSQLクエリを日常的に記述している状況を説明しています。arawi氏自身もSQLの知識はあるものの、複雑なクエリの作成には時間と労力を要していました。そこで、AIを活用したSQLクエリ生成を試みていましたが、AIがラブグラフのドメイン知識を持たないため、期待通りの正確なクエリを生成できないという課題に直面していました。この記事では、その課題を解決するためにGeminiにDBスキーマを学習させ、SQL生成AIを構築した取り組みについて解説します。

従来のAIによるSQL生成の課題は、AIがデータベースの構造やデータの意味を理解していないことにありました。そのため、自然言語で指示を出しても、AIは適切なテーブルやカラムを選択できず、誤ったクエリを生成してしまうことが頻繁にありました。この問題を解決するために、arawi氏らはGeminiにDBスキーマを学習させるというアプローチを採用しました。具体的には、DBスキーマ情報をGeminiに投入し、データベースの構造、テーブル名、カラム名、データ型、テーブル間のリレーションシップなどを学習させました。

GeminiへのDBスキーマ学習は、プロンプトエンジニアリングを通じて行われました。まず、Geminiに対して、データベースの構造を理解させるための詳細な説明文を作成しました。この説明文には、各テーブルの役割、カラムの意味、データの種類、そしてテーブル間の関連性などが含まれています。次に、具体的なSQLクエリの生成を指示する際に、この説明文をプロンプトに含めることで、Geminiがデータベースの構造を考慮した上でクエリを生成できるようにしました。

さらに、より複雑なクエリに対応するために、Few-shotプロンプティングという手法も導入されました。これは、Geminiに対して、いくつかのSQLクエリの例とその結果を事前に学習させることで、Geminiがより高度な推論を行い、複雑なクエリを生成できるようにするものです。Few-shotプロンプティングによって、Geminiは、複数のテーブルを結合するクエリや、特定の条件を満たすデータを抽出するクエリなどを、より正確に生成できるようになりました。

この取り組みの結果、GeminiはラブグラフのDBスキーマを理解し、ビジネス職のメンバーが求めるSQLクエリを高い精度で生成できるようになりました。これにより、SQLの知識が少ないメンバーでも、AIのサポートを受けながら、効率的にデータ分析や業務効率化を進めることができるようになりました。また、複雑なクエリの作成にかかる時間も大幅に短縮され、より多くの時間を他の業務に充てることができるようになりました。

39. 「Nintendo Switch 2」に採用されたWebKitベースのブラウザコンポーネント

出典: MONOist

ACCESSは、2025年6月5日に、WebKitベースのブラウザエンジン「NetFront Browser NX」が、次世代ゲーム機「Nintendo Switch 2」に採用されたと発表した。NetFront Browser NXは、組み込み機器向けに最適化されたHTML5対応のブラウザエンジンであり、高度なセキュリティと高速なレンダリング性能を特徴とする。

NetFront Browser NXは、HTML5、CSS3、JavaScriptなどの最新のWeb標準をサポートし、多様な組み込み環境で高品質なWeb体験を提供する。特に、ゲーム機、セットトップボックス（STB）、車載インフォテインメント（IVI）システム、デジタルサイネージなど、リソースが限られた環境での利用を想定して設計されている。

今回のNintendo Switch 2への採用は、NetFront Browser NXの性能と信頼性が高く評価された結果と言える。ACCESSは、NetFront Browser NXがNintendo Switch 2のWebブラウジング体験を向上させ、ユーザーに快適な操作性を提供すると期待している。

NetFront Browser NXは、過去にも多くの任天堂製品に採用されてきた実績がある。具体的には、ニンテンドー3DS、Wii U、Nintendo Switchなどのプラットフォームで、Webブラウザ機能を提供するために利用されてきた。今回のNintendo Switch 2への採用は、ACCESSと任天堂との長年にわたる協力関係を示すものであり、NetFront Browser NXが任天堂のゲーム機にとって重要な技術パートナーであることを改めて示している。

ACCESSは、NetFront Browser NX以外にも、組み込み機器向けの様々なソフトウェアソリューションを提供している。例えば、ファイルシステムソリューション「PrFILE2 exFAT」は、Nintendo Switch Liteに採用されており、exFAT形式のストレージデバイスへのアクセスを可能にしている。また、リアルタイムOSであるITRONは、Nintendo Switchに採用されており、システムの安定性とリアルタイム性を確保している。

さらに、ACCESSは、組み込みLinux向けのWebViewコンポーネント「flutter_linux_webview」を開発し、FlutterアプリケーションでのWebコンテンツ表示を容易にしている。このコンポーネントは、産業用制御システムやIoTデバイスなど、幅広い分野での利用が期待されている。

40. Adobeが画像生成AI「Firefly」のAndroid・iOS用アプリを公開、Googleの画像生成AI「Imagen」・動画生成AI「Veo」・OpenAIの画像生成AIも利用可能

出典: GIGAZINE

Adobeが、生成AI「Firefly」のモバイルアプリ版をAndroidおよびiOS向けにリリースした。これにより、ユーザーはスマートフォンやタブレット上で、テキストプロンプトから画像や動画を生成したり、Photoshopに搭載されている生成塗りつぶしや生成拡張といった高度なAI機能を活用したりすることが可能になった。モバイルアプリ版Fireflyの登場は、クリエイティブワークフローにおける柔軟性と利便性を大幅に向上させるものと期待される。

Fireflyモバイルアプリの最大の特徴は、そのアクセシビリティの高さにある。これまでデスクトップ環境での利用が中心だった生成AI機能を、場所を選ばずに手軽に利用できるようになったことで、アイデアの創出から具体的な制作までを、よりシームレスに行えるようになった。移動中や外出先など、時間や場所に制約されることなく、創造的な活動に取り組むことができるため、プロのクリエイターだけでなく、趣味で創作活動を行う一般ユーザーにとっても大きなメリットとなる。

アプリのインターフェースは直感的で使いやすく設計されており、AIに関する専門的な知識がなくても、簡単に高品質なコンテンツを生成できる。テキストプロンプトを入力するだけで、イメージ通りの画像を生成したり、既存の画像を拡張したり、不要な部分を自然に塗りつぶしたりすることができる。生成されたコンテンツは、ユーザーのCreative Cloudアカウントに自動的に同期されるため、ウェブブラウザやAdobeのデスクトップアプリなど、他の環境での作業もスムーズに行える。例えば、モバイルアプリで作成した画像を、デスクトップ版Photoshopでさらに細かく編集したり、Illustratorでベクターデータに変換したりといった連携が可能になる。

Fireflyモバイルアプリのリリースは、Adobeが推進する「クリエイティビティの民主化」戦略の一環と位置づけられる。これまで専門的なスキルや高価なソフトウェアが必要だった画像や動画の生成を、AIの力を活用することで、より多くの人々が手軽に利用できるようにすることを目指している。これにより、表現の可能性が広がり、新たなクリエイティブコミュニティの形成にも貢献することが期待される。

さらに、AdobeはFireflyの機能を継続的に拡張していく計画を示している。今後は、動画生成機能の強化や、3Dモデルの生成、オーディオ編集機能の追加など、より高度な機能が搭載される予定である。また、企業向けのカスタマイズ機能や、APIの公開なども検討されており、Fireflyは単なるクリエイティブツールとしてだけでなく、ビジネスにおける様々な課題解決にも貢献できる可能性を秘めている。

41. Threads、「フェディバース」フィードとフェディバースアカウントの検索機能を追加 ——別途、ネタバレ注意機能やDM機能も一部アカウントでテスト中

出典: gihyo.jp

Threadsは、6月17日に「フェディバース」フィードの追加と、Fediverseアカウントの検索機能の導入を発表した。これにより、ThreadsユーザーはFediverseのコンテンツをより容易に閲覧し、Fediverse上のアカウントをフォローすることが可能になった。

「フェディバース」フィードは、Threadsの通常の「フォロー中」フィードとは異なり、他のFediverseサーバーに存在するフォローしているアカウントの公開投稿のみを集約して表示する専用のフィードである。PC版では、新しいフィードを追加する際に「フェディバース」フィードを選択できる。モバイルアプリ版では、「フォロー中」フィードの上部に「フェディバース」フィードへのリンクが追加されており、これをタップすることでアクセスできる。

Fediverseアカウントの検索機能では、Threadsの検索バーに正確なFediverseユーザーのアカウント名（例：@Flipboard@flipboard.social）を入力することで、そのアカウントを検索し、直接フォローすることが可能になった。ただし、検索文字列を入力して検索結果画面に移行すると、入力した文字列が消えてしまう点には注意が必要である。

これらの機能を利用するためには、Threadsの設定メニューにある「アカウント」セクションから「フェディバースでのシェア」を有効にする必要がある。

ThreadsのFediverse対応から1年が経過したことを受け、Threadsの開発者であるPeter Cottle氏へのインタビューが行われた。インタビューの中で、Cottle氏は現在の「フェディバース」フィードでは、Fediverseサーバーからの公開投稿（スレッドのトップレベルの投稿）のみが表示され、公開投稿への返信が表示されない理由について説明した。これは技術的な制約ではなく、フィードが重複投稿や返信で埋め尽くされるのを防ぐための設計上の判断であるとのこと。

Cottle氏は、今後の実装において、Fediverseの投稿や返信に対してThreadsからも返信できる機能の追加を検討していることを明らかにした。初期段階ではThreadsからFediverseへのコンテンツ配信に注力し、現在はFediverseからThreadsへの取り込みがMVP（Minimum Viable Product）として完成度を高めている。返信機能の拡充は、次のステップとして自然な流れであると考えている。

Fediverseの仕組みや利点については、アプリ内での案内、プライバシーセンターのガイド、ヘルプセンターのガイドを通じて、ユーザーへの啓蒙活動を進めている段階である。

42. Nintendo Switch 2でゲームコピーツール「MIG SWITCH」や「MIG FLASH」を使うとゲームを起動できなくなり任天堂のオンラインサービスにもアクセス不能になる

出典: GIGAZINE

GIGAZINEはサーバー運営が苦しい状況にあり、読者へ支援を呼びかけている。一方、ゲーム業界では、Nintendo Switch 2におけるゲームコピーツール「MIG SWITCH」および「MIG FLASH」の使用が問題視されている。複数のユーザーから、これらのツールを使用した結果、ゲームが起動できなくなり、任天堂のオンラインサービスへのアクセスも遮断されたという報告が相次いでいる。

MIG SWITCHは、Nintendo SwitchおよびNintendo Switch 2のゲームカートリッジと類似した形状のデバイスであり、複数のゲームデータを1枚のカードに保存し、ゲーム機で読み込ませることを謳っている。オンラインストアを通じて販売されており、「改造不要」「すべてのモデルに対応」といった宣伝文句が用いられている。ユーザーは、自身で購入したゲームソフトからデータを抽出して保存することも可能だが、実際にはインターネット上に公開されている海賊版ゲームデータを使用しているケースが多いと見られている。

問題となっているのは、Nintendo Switch 2でMIG SWITCHを使用した場合に発生するエラーである。ユーザーの報告によると、MIG SWITCHを一度でもセットすると、「2124-4007」または「2124-4508」というエラーコードが表示される。この状態になると、MIG SWITCHを取り外しても、ゲームの起動やオンラインサービスへのアクセスが不可能になる。

任天堂のサポートページには、「2124-4007」および「2124-4508」のエラーコードは、任天堂の利用規約に違反した場合に表示されると明記されている。これらのエラーコードが表示されたデバイスは、インターネットへの接続を永久に禁止される。

検証の結果、MIG SWITCHをセットしたことがないNintendo Switch 2では、問題なくゲームをプレイしたり、オンラインサービスにアクセスしたりできることが確認されている。このことから、任天堂によるBANは、アカウントではなくゲーム機自体を対象に行われている可能性が高い。

同様の現象は、MIG SWITCHの類似ツールであるMIG FLASHを使用したユーザーからも報告されている。Redditユーザーが投稿した証拠写真には、Nintendo Switch 2とMIG FLASHが写っており、エラーコード「2124-4508」が表示され、ゲームのプレイやオンラインサービスへのアクセスが不可能になっている様子が確認できる。

これらの事例は、任天堂がNintendo Switch 2における不正なゲーム利用に対して、断固たる措置を講じていることを示唆している。

43. 製造／物流現場のバーコード読み取り、90％がAIによる改善に期待

出典: MONOist

コグネックスが発表した「Industrial Barcode Reading Survey Report」は、産業用バーコード読み取りにおける課題と、AI技術への期待を明らかにした。この調査は、製造、物流、小売など、様々な業界の企業を対象に実施され、バーコード読み取りの現状と将来展望に関する貴重なデータを提供している。

調査結果の最も重要なポイントは、バーコード読み取りにおける課題を抱える企業において、AI技術の導入に対する期待が非常に高いことである。回答者の90%が、バーコードの読み取りが困難な場合に、AIを導入することで精度、使いやすさ、デコード率などの向上に期待していると回答した。この数字は、AI技術が産業用バーコード読み取りの分野において、大きな変革をもたらす可能性を示唆している。

具体的に、企業がバーコード読み取りで直面している課題としては、以下のような点が挙げられる。まず、バーコードの品質劣化や損傷による読み取り不良である。製造現場や物流倉庫など、過酷な環境下で使用されるバーコードは、汚れ、傷、印刷不良などにより、読み取りが困難になる場合がある。また、高速で移動する物体に印刷されたバーコードや、複雑な形状の物体に貼り付けられたバーコードの読み取りも、技術的な課題となる。さらに、多様な種類のバーコードが存在することも、読み取りシステムの複雑化を招き、運用コストの増加につながる。

これらの課題に対し、AI技術は様々な解決策を提供する。例えば、AIを活用した画像処理技術は、品質が劣化したり損傷したバーコードでも、そのパターンを認識し、正確にデコードすることを可能にする。また、AIは、バーコードの歪みや傾きを補正し、高速移動するバーコードや複雑な形状の物体に貼り付けられたバーコードでも、安定した読み取りを実現する。さらに、AIは、様々な種類のバーコードを自動的に識別し、最適なデコードアルゴリズムを選択することで、読み取りシステムの汎用性と効率性を向上させる。

調査レポートでは、AI技術の中でも、特にディープラーニング（深層学習）が、産業用バーコード読み取りの分野で注目されていることが強調されている。ディープラーニングは、大量のデータから特徴を自動的に学習し、高度なパターン認識能力を発揮する。このため、ディープラーニングを活用することで、従来の画像処理技術では困難だった、複雑なバーコードの読み取りや、ノイズの多い環境下での読み取りが可能になる。

さらに、AI技術は、バーコード読み取りシステムの使いやすさの向上にも貢献する。例えば、AIを活用した自動調整機能は、カメラの設定や照明条件を自動的に最適化し、ユーザーによる手動調整の必要性を減らす。

44. 生のターミナルから卒業しませんか？【oh-my-zsh】

出典: Qiita トレンド

この記事は、Macのターミナル環境を現代の開発者向けに最適化する方法について解説している。従来のターミナルも良いが、より快適な開発環境を構築するための具体的なツールと設定を紹介し、ターミナル体験を向上させることを目的としている。

まず、より高機能なターミナルエミュレータの導入を推奨している。標準のターミナルアプリの代わりに、iTerm2などの代替アプリを使用することで、タブ機能、分割ペイン、検索機能、カスタマイズ性など、多くの利点が得られる。iTerm2は、外観のカスタマイズも豊富で、テーマやカラースキームを変更することで、好みの環境を構築できる。

次に、シェルの強化について触れている。macOSのデフォルトシェルであるBashも利用可能だが、zshのようなよりモダンなシェルへの移行を推奨している。zshは、プラグインやテーマのサポートが充実しており、カスタマイズ性が高い。特に、oh-my-zshというフレームワークを利用することで、zshの機能を簡単に拡張できる。oh-my-zshは、多くのプラグインとテーマを提供しており、gitの操作を効率化するプラグインや、ターミナルのプロンプトを美しく装飾するテーマなどが利用可能である。

プロンプトのカスタマイズも重要な要素として挙げられている。デフォルトのプロンプトは情報が少なく、使いにくい場合があるため、Powerlevel10kのようなツールを使用して、プロンプトをカスタマイズすることを推奨している。Powerlevel10kは、高速かつ柔軟なプロンプトテーマであり、gitのブランチ名、現在のディレクトリ、実行時間などの情報を表示できる。これにより、ターミナルでの作業効率が向上する。

さらに、ターミナルでの作業を効率化するためのツールとして、fzf（fuzzy finder）を紹介している。fzfは、あいまい検索を可能にするコマンドラインツールであり、ファイルやディレクトリを素早く検索できる。fzfを導入することで、cdコマンドやlsコマンドの代わりに、より効率的にファイルシステムをナビゲートできる。

ターミナルマルチプレクサであるtmuxの利用も推奨している。tmuxは、一つのターミナルウィンドウ内で複数のセッションを管理できるツールであり、セッションの永続化、ウィンドウの分割、ペインの分割などの機能を提供する。tmuxを使用することで、複数のタスクを同時に実行したり、リモートサーバーとの接続を維持したりできる。tmuxは、特にリモート開発やサーバー管理において非常に有用である。

また、コマンドライン補完の強化についても触れている。zshの補完機能は強力だが、さらにautocompletionのようなツールを使用することで、補完機能を拡張できる。

45. GitHub で自律的に動く Copilot Coding Agent を使い issue 対応(実装からPR作成まで)を丸投げしよう #意識低いAICodingチュートリアル #03

出典: Qiita トレンド

この「5分で試す！意識低いAI codingチュートリアル」シリーズは、AIを活用して業務や人生に全く役に立たないものを作ることを目的としています。AI技術を遊び心を持って体験し、その可能性を広げることを目指しています。

シリーズの最初のプロジェクトは、AIを使って「意識低い社畜判別機」を作成することです。これは、与えられたテキストが社畜的な内容であるかどうかをAIが判定するというものです。このプロジェクトでは、OpenAIのAPIを利用し、GPTモデルを活用します。GPTモデルは、大量のテキストデータを学習しており、自然言語処理において高い性能を発揮します。

具体的な手順としては、まずOpenAIのAPIキーを取得し、Pythonの環境を構築します。次に、OpenAIのPythonライブラリをインストールし、APIキーを設定します。そして、GPTモデルに与えるプロンプトを作成します。プロンプトは、AIにどのようなタスクを実行させたいかを指示するテキストです。この場合、「以下のテキストが社畜的かどうか判定してください」といったプロンプトを作成します。

次に、GPTモデルにテキストを入力し、その応答を取得します。GPTモデルは、入力されたテキストに基づいて、社畜的である確率を出力します。この確率に基づいて、テキストが社畜的であるかどうかを判定します。

このプロジェクトでは、テキストの入力方法として、Webインターフェースを使用します。具体的には、FlaskというPythonのWebフレームワークを使用し、簡単なWebアプリケーションを作成します。このWebアプリケーションには、テキストを入力するためのテキストボックスと、判定結果を表示するための領域があります。

ユーザーがテキストを入力し、送信ボタンをクリックすると、FlaskアプリケーションはGPTモデルにテキストを送信し、その応答を取得します。そして、取得した応答に基づいて、判定結果をWebページに表示します。

このプロジェクトの重要なポイントは、プロンプトの設計です。プロンプトは、GPTモデルの性能を大きく左右します。適切なプロンプトを作成することで、より正確な判定結果を得ることができます。例えば、「以下のテキストが、過剰な労働時間、低い給与、不当な扱いなど、社畜的な特徴を含んでいるかどうか判定してください」といった、より具体的なプロンプトを使用することで、判定精度を向上させることができます。

また、GPTモデルのパラメータ調整も重要です。GPTモデルには、様々なパラメータがあり、これらのパラメータを調整することで、応答の品質を制御することができます。例えば、temperatureパラメータは、応答のランダム性を制御します。

46. Gemini 2.5 Proは手持ちのポケモンが瀕死になるとパニックに陥る

出典: GIGAZINE

GoogleのAIモデル「Gemini 2.5 Pro」を用いて、人気ゲーム「ポケットモンスター緑」をプレイさせるという実験が、有志の研究者によって実施され、約813時間という長時間をかけてゲームクリアに成功した。この実験は、AIのゲームプレイにおける能力と限界を探求することを目的としており、GoogleのAI研究者もその進捗に強い関心を示している。実験の詳細はレポートとしてまとめられ、AIがゲーム内で遭遇する様々な状況に対して、どのように学習し、適応していくのかが詳細に記述されている。

実験の初期段階では、AIは基本的な操作を理解するのに苦労し、しばしば意図しない行動をとることがあった。例えば、キャラクターを壁にぶつけ続けたり、同じ場所を何度も往復したりといった行動が見られた。しかし、実験が進むにつれて、AIは徐々にゲームのルールや目的を理解し始め、より効率的なプレイをするようになった。特に、AIは試行錯誤を通じて、どの行動がゲームの進行に役立つかを学習し、成功体験を繰り返すことで、その行動を強化していった。

レポートの中で特に注目されるのは、AIが人間のように「パニック」を起こしているような様子が観察されたという点である。具体的には、AIが特定の状況下で、通常とは異なる異常な行動をとることがあった。例えば、敵のポケモンに遭遇した際に、本来であれば有利な技を選択すべき場面で、全く効果のない技を連発したり、回復アイテムを無駄に使用したりといった行動が見られた。研究者たちは、これらの行動をAIがプレッシャーを感じ、冷静な判断力を失っている状態であると解釈している。

この「パニック」状態は、AIが複雑な状況に対処する能力の限界を示唆している。AIは、事前に学習したパターンやルールに基づいて行動するが、予測不可能な状況や、経験したことのない状況に直面すると、適切な対応ができなくなることがある。特に、「ポケットモンスター」のような戦略性の高いゲームでは、状況に応じて最適な判断を下す必要があるため、AIにとっては大きな課題となる。

実験では、AIがゲームの進行に合わせて、様々な戦略を学習していく様子も観察された。例えば、AIは特定のタイプのポケモンに対して、どのタイプの技が効果的であるかを学習し、戦闘で有利な状況を作り出すことができるようになった。また、AIはアイテムの効果や、ポケモンの進化条件なども学習し、より効率的にゲームを進めるための知識を蓄積していった。

しかし、AIは依然として、人間のような直感や創造性を持つことはできない。例えば、AIは特定の場所で隠されたアイテムを見つけることができなかったり、特定のキャラクターとの会話で、適切な選択肢を選ぶことができなかったりすることがあった。

47. たった一晩の睡眠不足が脳の食事に対する認識を変えて食べ過ぎにつながる

出典: GIGAZINE

現代社会において、SNSの利用、漫画の閲覧、仕事のメールチェックなど、様々な要因により睡眠時間が不足しがちな状況が蔓延している。一晩程度の睡眠不足は軽視されがちだが、実は脳の食事に対する認識を変化させ、過食や肥満を招く可能性があるという。ピッツバーグ大学神経学准教授のJoanna Fong-Isariyawongse氏が、睡眠不足が脳に及ぼす影響について解説している。

睡眠不足は、脳内の報酬系と呼ばれる領域に影響を与える。報酬系は、快感や満足感を得る行動を促す神経回路であり、食欲のコントロールにも深く関わっている。睡眠不足になると、この報酬系の感受性が高まり、高カロリーな食品や加工食品に対する欲求が増大する。これは、脳がエネルギー不足を補おうとする自然な反応と考えられるが、現代社会においては、容易に高カロリーな食品を入手できるため、過食につながりやすい。

さらに、睡眠不足は、脳の前頭前皮質の機能低下を引き起こす。前頭前皮質は、意思決定や自制心、計画性などを司る脳の領域であり、食欲を抑制する役割も担っている。睡眠不足によって前頭前皮質の機能が低下すると、食欲をコントロールする能力が低下し、目の前の誘惑に負けやすくなる。その結果、高カロリーな食品を摂取する頻度が増え、体重増加や肥満のリスクが高まる。

睡眠不足が脳に及ぼす影響は、単に食欲を増進させるだけではない。睡眠不足は、代謝機能にも悪影響を及ぼすことが知られている。睡眠不足になると、インスリン感受性が低下し、血糖値が上昇しやすくなる。インスリンは、血糖値を下げるホルモンであり、インスリン感受性の低下は、糖尿病のリスクを高める。また、睡眠不足は、ストレスホルモンであるコルチゾールの分泌を促進する。コルチゾールは、血糖値を上昇させる作用があり、長期的なストレスは、インスリン抵抗性を悪化させる。

睡眠不足は、腸内環境にも影響を与える可能性がある。腸内細菌は、消化吸収や免疫機能、神経伝達など、様々な生理機能に関与しており、腸内環境の乱れは、肥満や糖尿病などの生活習慣病のリスクを高める。睡眠不足は、腸内細菌のバランスを崩し、炎症を引き起こす可能性がある。

睡眠不足による脳への影響は、個人差がある。遺伝的な要因や生活習慣、ストレスレベルなどによって、睡眠不足に対する感受性は異なる。しかし、一般的に、慢性的な睡眠不足は、脳の機能低下を招き、食欲のコントロールを困難にする。

睡眠不足による過食を防ぐためには、まず十分な睡眠時間を確保することが重要である。成人の場合、1日に7〜8時間の睡眠が推奨される。睡眠時間を確保するためには、就寝前にリラックスできる環境を整え、カフェインやアルコールの摂取を控えることが効果的である。また、規則正しい生活リズムを心がけ、毎日同じ時間に寝起きすることも重要である。

48. Amazonのアンディ・ジャシーCEOがAIによる業務効率化によって今後数年で人員削減が進むと言及

出典: GIGAZINE

Amazonのアンディ・ジャシーCEOが従業員に向けて公開したメッセージ「生成AIについてのいくつかの考え」において、生成AIとAIエージェントの進化が業務効率を向上させ、結果として人員削減につながる可能性を示唆した。ジャシーCEOは、AI技術の進展がAmazonの事業運営に根本的な変革をもたらすと予測しており、特に生成AIの能力が、顧客体験の向上、コスト削減、そして新たなビジネスチャンスの創出に貢献すると強調している。

メッセージの中で、ジャシーCEOは、生成AIがソフトウェア開発、コンテンツ制作、顧客サービスなど、多岐にわたる分野で既に大きな影響を与えていると指摘。例えば、ソフトウェア開発においては、AIがコード生成やテストを自動化することで、開発者の生産性を大幅に向上させることができる。コンテンツ制作においては、AIがテキスト、画像、動画などを生成することで、コンテンツ制作のスピードと効率を飛躍的に高めることができる。顧客サービスにおいては、AIチャットボットが顧客からの問い合わせに24時間365日対応することで、顧客満足度を向上させることができる。

さらに、ジャシーCEOは、AIエージェントの進化にも注目しており、AIエージェントがより複雑なタスクを自律的に実行できるようになることで、業務プロセスの自動化が進み、人間の介入が少なくなることを示唆している。AIエージェントは、例えば、サプライチェーンの最適化、在庫管理、価格設定など、高度な意思決定を必要とする業務を自動化することができる。これにより、企業はコストを削減し、競争力を高めることができる。

しかし、ジャシーCEOは、AI技術の導入が人員削減につながる可能性についても言及しており、AIによる業務効率化が進むことで、一部の職務が不要になる可能性があることを認めている。特に、ルーチンワークや単純作業に従事する従業員は、AIによって代替されるリスクが高い。そのため、Amazonは、従業員がAI時代に適応できるよう、リスキリングやアップスキリングの機会を提供し、新たなスキルを習得できるよう支援していく方針を示している。

ジャシーCEOは、AI技術の導入は、Amazonだけでなく、社会全体に大きな影響を与えると考えており、AI技術の恩恵を最大限に享受するためには、倫理的な問題や社会的な課題にも真摯に向き合う必要があると強調している。例えば、AIのバイアス、プライバシー保護、雇用の喪失など、AI技術の発展に伴って生じる可能性のある問題に対して、適切な対策を講じる必要がある。

Amazonは、AI技術の開発と導入において、常に倫理的な原則を遵守し、社会的な責任を果たすことを重視している。

49. 【Claude Code Tips】私のマイCLAUDE.mdを解説します

出典: Zenn のトレンド

橋田至氏が紹介するClaude Codeは、ターミナル上で動作するエージェント型コーディングツールであり、その高い生成能力が特徴である。特に、CLAUDE.mdという仕組みを用いることで、Claude Codeの性能を最大限に引き出すことが可能になる。CLAUDE.mdは、プロジェクトのコンテキストをClaude Codeに効果的に伝えるための設計書であり、これを用いることで、より複雑なタスクや大規模なプロジェクトへの対応が容易になる。

CLAUDE.mdの記述には、プロジェクトの概要、技術スタック、ファイル構成、APIエンドポイント、データベーススキーマ、実行手順、テスト方法など、Claude Codeがプロジェクトを理解し、適切にコーディングするために必要なあらゆる情報を含めることが推奨される。これにより、Claude Codeは、単なるコード生成ツールとしてではなく、プロジェクト全体を理解し、開発プロセスを支援するインテリジェントなアシスタントとして機能する。

CLAUDE.mdの具体的な記述例として、プロジェクトの概要では、プロジェクトの目的、機能、ターゲットユーザーなどを記述する。技術スタックでは、使用するプログラミング言語、フレームワーク、ライブラリ、データベースなどを明示する。ファイル構成では、プロジェクトのディレクトリ構造と各ファイルの説明を記述し、Claude Codeがコードの配置場所を理解できるようにする。APIエンドポイントでは、APIのURL、メソッド、リクエストパラメータ、レスポンス形式などを記述し、Claude CodeがAPI連携を適切に行えるようにする。データベーススキーマでは、テーブル名、カラム名、データ型などを記述し、Claude Codeがデータベース操作を正確に行えるようにする。実行手順では、プロジェクトの起動方法、設定方法などを記述し、Claude Codeがプロジェクトを実際に動作させられるようにする。テスト方法では、テストの実行方法、テストケースなどを記述し、Claude Codeがコードの品質を検証できるようにする。

CLAUDE.mdを作成する際のポイントとして、まず、プロジェクトの全体像を把握し、Claude Codeに伝えるべき情報を明確にすることが重要である。次に、情報を構造化し、Claude Codeが理解しやすいように記述する必要がある。具体的には、Markdownの記法を用いて、見出し、リスト、表などを適切に活用することが推奨される。また、専門用語や略語を使用する場合には、必ず説明を加え、Claude Codeが文脈を理解できるように配慮する必要がある。さらに、CLAUDE.mdは、プロジェクトの進行に合わせて常に最新の状態に保つことが重要である。

50. NTTコムとIIJ、OTシステム向けの統合セキュリティ管理ソリューションを共同開発

出典: MONOist

NTTコミュニケーションズ（NTT Com）は、2025年6月5日より、製造業向けのOT（Operational Technology）セキュリティ運用支援サービス「OTセキュリティ運用支援サービス」の提供を開始する。これは、IIJ（インターネットイニシアティブ）との協業によるもので、NTT Comが9月1日に発表した。2026年にはASEAN地域への展開も視野に入れている。

このサービスは、NTT Comのセキュリティ運用基盤「OsecT」と、IIJのセキュリティインテリジェンス基盤「IIJ Safous」を組み合わせたもの。OsecTは、IIJ Safousの脅威インテリジェンスを活用し、より高度なセキュリティ運用を実現する。特に、OT環境におけるセキュリティリスクの可視化と対応を強化する。

OT環境は、従来のIT環境とは異なり、専門的な知識や技術が必要となる。このサービスでは、OT環境特有のセキュリティ課題に対応するため、IIJ Safousの持つ豊富な脅威情報と、NTT Comのセキュリティ運用ノウハウを融合。これにより、OT環境におけるセキュリティインシデントの早期発見と迅速な対応を可能にする。

具体的には、OsecTのインシデント検知機能と、Safousの脅威分析機能を連携させることで、OT環境における異常な通信や不正アクセスを検知。さらに、Safousの持つ詳細な脅威情報に基づいて、インシデントの原因や影響範囲を特定し、適切な対応策を講じることができる。また、ファクトリーオートメーション（FA）などの制御システムに対する攻撃を検知し、被害を最小限に抑えるための対策を提供する。

このサービスの導入により、製造業は自社のOT環境におけるセキュリティリスクを低減し、安定した生産活動を維持することが可能になる。また、セキュリティ対策にかかるコストや労力を削減し、より効率的な運用を実現することができる。NTT ComとIIJは、今後もOTセキュリティに関する技術やノウハウを蓄積し、より高度なセキュリティサービスを提供していく方針である。

さらに、このサービスは、OT環境のセキュリティ対策だけでなく、IT環境との連携も考慮されている。IT環境とOT環境を統合的に管理することで、より包括的なセキュリティ対策を実現し、企業全体のセキュリティレベルを向上させることができる。

NTT Comは、このサービスを通じて、製造業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を支援し、より安全で効率的な生産活動をサポートしていく。また、IIJとの協業を通じて、OTセキュリティ分野におけるリーディングカンパニーとしての地位を確立することを目指す。

近年、製造業におけるサイバー攻撃は増加傾向にあり、OT環境を標的とした攻撃も高度化している。

51. ＃01 PyCon US 2025カンファレンス開幕まで/1日目レポート ―初めてのトーク登壇へ

出典: gihyo.jp

鈴木たかのり氏が、2025年5月14日から22日にかけてアメリカ・ピッツバーグで開催されたプログラミング言語Pythonの国際カンファレンス「PyCon US 2025」に参加し、その模様をレポートしている。PyCon USは毎年アメリカの各都市で開催されるPythonに関するカンファレンスで、2025年は前年に続きピッツバーグで開催された。イベントはチュートリアル、カンファレンス、スプリントで構成され、David L. Lawrence Convention Centerが会場となった。鈴木氏は過去にもPyCon USに参加しており、今回で4回目の現地参加となる。

カンファレンス前日には、会場で受付を済ませ、名札にリボンを付けてデコレーションした。その後、Opening Receptionに参加し、企業ブースを回った。Python Asia Organizationもブースを出展しており、寺田さんがGuido van Rossum氏にブースを宣伝する様子も見られた。夜にはスポンサー企業であるAnacondaのハッピーアワーに参加し、アジア料理を楽しんだ。

カンファレンス1日目は、会場で朝食が提供され、ベーグル、フルーツ、ヨーグルトなどが用意されていた。ディスプレイボードには各部屋のトークスケジュールが表示され、鈴木氏の発表「How to learn Japanese with Python」も掲載されていた。オープニングでは、Conference ChairのElaine Wong氏が歓迎の挨拶を行い、イベント関係者への感謝を述べた。オープンスペースとライトニングトークの申し込みが電子化されたことが報告された。NVIDIA、Metaのスポンサートーク、Alpha-Omegaプロジェクトのトークに続き、PSFのExecutive DirectorであるDeb Nicholson氏がPSFの活動や助成金プログラムについて説明した。その後、「Weird」をキーワードにしたトークが行われ、PyCon JP 2024のライトニングトークの写真が紹介された。

最初の基調講演はCory Doctorow氏によるもので、テクノロジー企業がプラットフォームを劣化させている現状を「Enshittification」という言葉を使って批判した。Google、Facebook、AmazonといったPyCon USのスポンサー企業を名指しで批判する内容は、聴衆に強い印象を与えた。

鈴木氏は「How to learn Japanese with Python」というテーマで発表を行った。日本語の難しさ（3種類の文字、単語間のスペースがない、漢字に複数の読みがある）を紹介し、PythonのNLPライブラリを使ってこれらの問題を解決する方法を説明した。

52. 日本企業のオープンソース／クラウドネイティブへの関心の高まりと、CNCFのこれまでと現在 ——KubeCon + CloudNativeCon Japan 2025 記者発表会より

出典: gihyo.jp

KubeCon + CloudNativeCon Japan 2025の記者発表会で、Linux Foundationの福安徳晃氏とCNCFのChris Aniszczyk氏が、日本におけるオープンソースとクラウドネイティブ技術の現状と展望について語りました。福安氏は、高額な参加費にもかかわらずチケットが完売し、スポンサーシップ枠も埋まったことから、日本企業のこれらの技術への関心の高まりを強調しました。Linux FoundationとCNCFのメンバーシップ数も増加しており、特にパナソニックオートモーティブシステムズ、三菱電機、LINEヤフーといった日本企業のゴールドメンバーシップが増加していることは、日本企業がエコシステムへの積極的な参加とコミュニティでの影響力向上を目指していることを示唆しています。

一方で、日本のクラウド市場は、パブリッククラウド上でのワークロード実行率がグローバル平均を下回り、クラウドエンジニアの数も不足しているという課題も指摘されました。Linux Foundationのレポートによれば、日本の組織の70%以上が主要な技術分野で人材不足に直面しており、AIスキルも十分ではありません。このため、日本企業の94%がアップスキリングを重要視しており、社内人材の育成が戦略的に進められています。

福安氏は、クラウドネイティブ技術が世界的なデファクトスタンダードとなり、日本企業の収益増加に伴い戦略的な投資が行われていることが、日本企業がクラウドネイティブやOSSへの関心を高めている背景にあると分析しました。また、これまでベンダー主導だったオープンソースへの取り組みが、エンドユーザー企業主導へと変化していることも指摘しました。Cloud Native Community Japan（CNCJ）の活動により、Kubernetes認定試験の受験者数が増加した事例を紹介し、コミュニティがエンジニアの育成に不可欠であると述べました。企業がオープンソースコミュニティとより良く関わるためには、OSPOやOSCCの立ち上げが重要であり、日本でも大手企業が導入を進めていると紹介しました。

Aniszczyk氏は、クラウドネイティブの開発者数が920万人に達し、クラウドネイティブ技術の導入が過去最高水準にあることを紹介しました。Kubernetesの利用率は93%に達し、GitOpsも広く採用されています。CNCFは設立10周年を迎え、KubernetesはLinuxに匹敵する勢いのあるプロジェクトとして成長しています。新しいプロジェクトは、Day2運用に焦点を当て、AIワークロードのような新しい種類のワークロードをより良く実行するための技術や、大規模なコンテナを実行可能にする機能に注力しています。

53. 第867回　「後で読む」サービスのWallabagをUbuntuでセルフホストする

出典: gihyo.jp

この記事は、2025年7月8日にサービス終了する「Pocket」の代替として、オープンソースの「後で読む」サービスである「Wallabag」の導入方法を解説しています。Pocketユーザーは代替サービスを早急に探す必要があり、Wallabagはその有力な候補となります。

Wallabagは、Webページを保存して後で読むためのツールであり、SNSなどで見かけた興味深い記事をクリップし、効率的に情報を整理するのに役立ちます。記事では、Ubuntu 24.04 LTSサーバー版にWallabagを構築する手順を、コンテナ技術であるDockerを用いて解説しています。

まず、Wallabagのインストールには、PHP 7.4以上、composer、MySQL/PostgreSQL/SQLiteなどのデータベースサーバーが必要です。しかし、個別にインストールするのは煩雑なため、Dockerコンテナを利用する方法が推奨されています。Dockerとdocker-composeをUbuntuにインストール後、必要なディレクトリを作成し、compose.yamlファイルを作成します。このファイルには、Wallabagのイメージ、環境変数（ドメイン名、ユーザー登録設定など）、ポート、ボリュームなどが定義されています。compose.yamlの設定後、docker compose up -dコマンドでコンテナを起動し、ブラウザからサーバーの8080番ポートに接続することで、Wallabagのログイン画面が表示されます。

次に、HTTPSによる安全な通信を確立するために、SSL証明書を取得し、nginxをリバースプロキシとして設定します。certbotを用いてSSL証明書を発行し、nginxの設定ファイルを編集して、HTTPSへのリダイレクトとSSL終端を行います。compose.yamlのドメイン設定をHTTPSに変更し、コンテナを再起動することで、HTTPS経由でWallabagにアクセスできるようになります。

アカウント作成後、初期状態では誰でもアカウントを作成できるため、compose.yamlの設定を変更してサインアップ機能を無効化します。これにより、個人利用におけるセキュリティを強化できます。

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54. ダイセルが設計者CAE活用に本腰　流体解析ソフト導入でDX推進を加速

出典: MONOist

長瀬産業とダイセルは、製造現場における混合・撹拌工程の設計効率化を目指し、協業を開始した。この協業では、長瀬産業が開発した流体解析ソフトウェア「ミキシングコンシェルジュ」をダイセルの製造拠点に導入し、現場主導での設計支援体制を構築することを目的としている。

従来の製造現場における混合・撹拌工程の設計は、経験豊富な技術者による試行錯誤に頼る部分が大きかった。しかし、熟練技術者の高齢化や人材不足といった課題が顕在化する中で、より効率的かつ客観的な設計手法の確立が求められている。そこで、CAE（Computer Aided Engineering）を活用し、設計段階でシミュレーションを行うことで、試作回数を減らし、開発期間の短縮やコスト削減につなげることが期待されている。

「ミキシングコンシェルジュ」は、混合・撹拌工程に特化した流体解析ソフトウェアであり、複雑な形状の撹拌翼や容器内の流れを詳細にシミュレーションすることができる。これにより、設計者は、実際に試作を行う前に、様々な設計案の性能を予測し、最適な設計を選択することが可能となる。また、解析結果を可視化することで、流れの偏りやデッドスペースといった問題点を早期に発見し、改善策を検討することができる。

今回の協業では、単にソフトウェアを導入するだけでなく、ダイセルの製造現場の技術者が「ミキシングコンシェルジュ」を使いこなせるよう、長瀬産業が技術的なサポートを提供する。具体的には、ソフトウェアの操作方法に関するトレーニングや、解析結果の解釈に関するアドバイスなどを行う。これにより、ダイセルの技術者は、自ら設計案を評価し、改善策を検討することができるようになり、設計プロセスの内製化が進むことが期待される。

ダイセルは、これまでにもCAEを活用した設計に取り組んできたが、汎用的なソフトウェアを使用していたため、混合・撹拌工程に特化した詳細な解析を行うには、高度な専門知識が必要であった。しかし、「ミキシングコンシェルジュ」は、混合・撹拌工程に特化しているため、比較的容易に操作することができ、専門知識を持たない技術者でも、ある程度の解析を行うことができる。これにより、設計プロセスにおけるボトルネックが解消され、より多くの技術者が設計に関与できるようになる。

今回の協業により、ダイセルは、製造現場における混合・撹拌工程の設計効率を大幅に向上させることができると期待している。具体的には、試作回数の削減による開発期間の短縮、コスト削減、製品品質の向上などが期待される。また、設計プロセスの内製化が進むことで、技術者の育成にもつながり、企業の競争力強化に貢献すると考えられる。

長瀬産業にとっても、今回の協業は、「ミキシングコンシェルジュ」の導入事例を増やすとともに、製造現場のニーズを把握する上で貴重な機会となる。

IT技術ニュース要約 - 2025-06-19

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