Vitest の `isolate: false` オプションを有効にすることで、テストの実行時間を大幅に短縮できましたが、その際に大規模なコードの修正が必要でした。Claude Code の `/goal` コマンドを活用することで、最終的なゴールを達成するために必要なステップを自律的に判断して実行させることができます。この記事ではその経験について紹介します。 あるプロジェクトではフロントエンドのテストの実行時間が非常に長く、開発の生産性に大きな影響を与えていました。テストの実行時間が長いと、CI の待機時間が増えてしまったり、コードを書いてからフィードバックを得るまでのサイクルが遅くなり、特に AI エージェントにコードを書かせている場合には大きなボトルネックになっていました。プロジェクトの構成を大まかに説明すると、フロントエンドは React で構築されており、Vitest と Te

はじめに 本題でいう「頭が良くなる」「頭が悪くなる」は、先天的な知能そのものが上下するという意味ではありません。問題になっているのは、AIを使うことで 判断主権 を自分の手元に残す人と、外へ渡してしまう人の差が拡大することです。2025年のMicrosoft Researchの調査でも、生成AIへの信頼が高いほど批判的思考は減りやすく、自分で課題をこなす自信が高いほど批判的思考は増えやすいという方向が示されています。 したがって、AIは一律に人を賢くする道具でも、一律に人を駄目にする道具でもありません。もともと深く考える人には思考の回転数を上げる装置として働き、もともと考えなくて済ませたい人には思考の外部委託装置として働きます。AIの危険性も有用性も、この非対称性を見ずに論じると必ず浅くなります。 ここで重要なのは、差が出る場所は「知識量」よりも 停止条件 だということです。頭が良い人は、

昔は自分がプログラマとして成長するためには何が必要なのかを悩み、悩みはするが深く考えずに思いつきで奇行に走るということをよくしていました。今になって振り返る微笑ましくて面白かったので、いくつかを紹介します。十中八九読者の今後の人生に役立たないですが、失笑しながら読んでもらえれば幸いです。 gzipコマンドの全オプションを丸暗記しようとする 最初からプログラミングとあんまり関係ない話です。 Linuxを触り始めた頃にgzipコマンドの存在を知り、「全てのオプションを暗記して完全理解したい」と思いました。今覚えば、やるとしても他にもっと別のコマンドがあるだろうとは思いますが、たまたま目の前にあったgzipに飛びついてしまいました。 gzipのオプションは見たことがある人なら知っていると思いますが、めちゃくちゃ多いです。しかも圧縮アルゴリズムの名前は、少なくとも当時の私には理解できない謎の文字列

実験に使った後、廃棄予定だった小麦。手前中央の株だけ、水をやっていないのに元気だった＝妻鹿良亮・神戸大准教授提供 水もやらず、枯れるままにしていた小麦。その中に一つだけ、葉を青々と伸ばす株があった。不思議に思って調べてみると――。 【写真まとめ】どうなった?　20日間水やりを停止し、再開14日たった小麦の姿 神戸大などの研究チームは、英国産の代表的な小麦品種の変異体が、一般的な小麦とは異なる仕組みで乾燥への強い耐性を持っていることを突き止めたと国際専門誌に発表した。 神戸大の妻鹿（めが）良亮准教授（植物遺伝学）らのチームは、実験に使ったあと廃棄する予定で放置していた複数の小麦の中に、一つだけ枯れずに元気な葉を茂らせている株を発見し、「WS1」と名付けた。 乾燥に強い理由を探ろうと、WS1と通常の小麦にそれぞれ20日間水を与えず、その後水やりを再開する実験をした。その結果、WS1は水やり再開

はじめに 前回、なぜ今「オントロジー」が AI データ基盤において重要なのか、その概念について書きました。 「概念はわかった。で、どう実装して、どんなアウトプットになるの？」と思ったので、今回は Python を使って、Palantir Foundry のような 「 Supply Chain Control Tower 」 のミニマム版を実際に作ってみました。 「データを見る → AI が文脈を理解する → 意思決定してアクションする」という一連の流れを、手元のコードで体験できます！ 作るもの：Supply Chain Control Tower 今回作成したデモアプリの完成形はこんな感じです。 主な機能： Ontology Explorer : 製品・工場・サプライヤーなどの「オブジェクト」を管理。 Semantic Graph : オブジェクト間のつながり（関係性）を可視化。異常箇所は

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 好きな文字化け発表ドラゴンが好きな文字化けを発表します あわせて、好きな文字化け解説人間が好きな文字化けを解説します。 Pok駑on 【個人的暫定読み: ポクドオン】 大半が正常な英字で構成された文字列の中にたまに漢字などが混じるのは、ほぼ全体がASCII内の文字で書かれた欧文からの文字化けである。ASCII文字はあまり化けないので、わずかに混じった特殊文字のみ化けることで特徴的な見た目になる。 中でも化け部が主に漢字1文字なのはLatin-1→Shift_JIS。 Latin-1は俗称で正式にはISO/IEC 8859-1だったり実際

仕様駆動開発とは振る舞いに関する仕様を実装に先立って（ときにAIと共同で）書き、その振る舞い仕様をもとに AI に実装を指示する開発スタイルです。ではそのとき AI とともに作り上げる「振る舞い仕様」はどんな形で書くのがよいのでしょうか。この記事では振る舞い仕様の4つのポイントを易しく解説します： 振る舞い仕様に適したフォーマット 振る舞い仕様をAIと作成する方法 振る舞い仕様が意図に沿っているか AI と確認する方法 実装が仕様通りに振る舞うか AI と確認する方法 仕様とは何か その前に、そもそも仕様とは何でしょうか。この記事では仕様を次のように考えます。 仕様とは、実装の正解・不正解を判定するための成果物である。 ただこれ以外にも仕様にはいろいろな定義があります。しかし仕様駆動開発で使うなら最低でも実装の正しさを判断する材料になっていなければ困ります。また仕様がAI以外にも誰にどう使

本稿は、DDDの集約モデリング手順や、境界の見つけ方そのものを解説する記事ではない。扱うのは、集約境界と単一DBトランザクション境界を混同したときの波及である。RDBのロックや運用上の負担、読み取り側の公開範囲、プロセスマネージャー設計へ、どのような影響が出るのかを見る。つまり、ドメインモデリングの本質論ではなく、不変条件を実装へ落とす過程で表面化する技術的な論点に焦点を当てる。 本稿の内容は、既存文献から学んだことと、筆者自身の設計・運用上の解釈に基づいている。設計に「常にこうすべき」という絶対解はない。ここで述べるのは、筆者が現時点で妥当だと考えている判断軸である。 というか、かなり長くなってしまったのでAIに要約させてた方がよいも…。 複数集約を単一DBトランザクションに束ねたくなるとき ロールバックの誘惑 本稿で単一DBトランザクションと呼ぶのは、RDB上のACIDトランザクション

「AIはアートを作るためではなく，クリエイターのポテンシャルを開放するために」 カプコンがAIで取り組む「ゲーム開発の重さ」という課題 ライター：西田宗千佳 GCN 2026の講演会場の様子 米国時間2026年4月22日から4月24日に，Googleのクラウド部門である「Google Cloud」が米ラスベガスで開催した年次開発者会議「Google Cloud Next 2026」（以下，GCN 2026）で，カプコンはGoogle Cloudと組んで進めてきた「開発へのAI導入」について発表した。 ゲーム開発にAIを使う，という話を聞くと，まず連想されがちなのは画像生成や自動制作の領域だろう。 だが，カプコンが今回示したのは，そういう話ではない。むしろ，単純な生成とは異なる方向性だ。 「表現の代替」という領域ではなく，開発現場に積み上がった確認，調整，共有の負荷について，新しい技術でどう

はじめに 察しの良いチームが、いちばん危ない。 書かなくても通じてきた、その通じ方が、AIには渡らない。書かれていない常識は、書かれていないというだけの理由で、消える。 要件定義は、長く「面倒だが避けて通れない上流工程」と呼ばれてきました。きちんと書こうとすると時間がかかる。書かなくても、チームが察しで埋めてくれる。だから雑にやっても、なんとかなった。たぶん、それが間違っていたわけではないのだと思います。書かない知恵で、私たちはずっと回してきた。 それが、AIで開発するようになって、通じなくなりつつある気がします。AIには「察し」がありません。書かれていないことは、想像で埋められる。その想像は、私たちのチームの常識とはたぶん一致しない。一致するときもあるかもしれませんが、一致しなかったときの代償が大きすぎる。 それも、信じられない速度で起きます。 人間のチームでは、要件の曖昧さは3週間後に

Lint Night #4 https://lintnight.connpass.com/event/385142/

欠陥の少ない割合に仕様漏れや実装漏れを原因とするものがあります。これらを見つける技術はトレーサビリティと呼ばれます。コインチェック株式会社では Gemini を大規模に活用したトレーサビリティ基盤を運用しており、日々の進捗管理や漏れの早期発見、変更管理に活用しています。この発表ではコンテキストウィンドウ…

トップエスイー実践講座 第6巻 並行システムの検証と実装 形式手法CSPに基づく高信頼並行システム開発入門 https://www.kindaikagaku.co.jp/book_list/detail/9784764904354/ スライド内の Communicating Sequential Process (CSP) の読みやすい参考文献です。

ソートはコンピュータサイエンスにおける古典的なタスクですが、これが最先端の LLM と結びつき、新たな研究の潮流が生まれています。 ソートは比較関数さえ定義すれば実行することができます。従来の比較関数は身長・金額・距離のように測定可能な数値の比較を前提としていましたが、この比較関数内で LLM 呼び出しを行うことで「どちらが好みか」「どちらが優れているか」「どちらがクエリに関連するか」といった主観的で曖昧な概念を比較でき、これらの概念に基づいたソートが可能になります。 Python では、二つのオブジェクト a と b を受け取り、a を前に持ってきたければ -1 を、b を前に持ってきたければ +1 を出力する関数 cmp を実装し、functools.cmp_to_key(cmp) をソートのキーに設定すれば任意の基準でソートできます。 まずは雰囲気をつかむために応用例を見てみましょう

「Claude Code」は、CLI上で動くLLMによるAIエージェントツールです。本連載は12月5日に発売された『Claude CodeによるAI駆動開発入門』に書ききれなかった応用的な内容や最新のアップデートについて解説します。書籍をあわせて読むとさらに理解が深まることでしょう。 今回は知っているようで知らない、Claude Codeの「CLAUDE.md」について深掘っていきます。 CLAUDE.mdとは記憶である 前提としてClaude Codeは、立ち上げた際、つまりセッション間で、そのコードベースやユーザーとの過去のやり取りを基本的に覚えていません。しかしセッションを立ち上げるたびに、膨大なコードベースを毎回走査して理解していくのも現実的ではありません。 そのため、コードやルールなどを理解する起点として存在しているのがCLAUDE.mdです。 これはエンジニアにとってのREAD

OS とデフォルトバージョンのリストを見ると、現在主要な OS は ed25519 鍵に対応しているし、 OpenSSH 7.3 以上であれば、今回紹介する方法は実現できる。のでどれか一つでも試してみましょう。 ファイル構造 ¶複数の端末を使う場合、 dotfiles にして Git で管理することになる。 この場合管理対象が増えてくると構造化して案件やプロジェクトが終了したら ~/.ssh/conf.d/nodes/ の設定ファイルで Include をやめるか conf.old のように名前を変えれば接続先には出ず、不用意にアクセスすることを防止するが設定は保管しておくことができる。(結構、廃止したプロジェクトでも過去のアクセス情報を探すのに ssh/config を確認するケースは多い) $ tree ~/.ssh ~/.ssh ├── conf.d conf はすべてここに入れる

AI Solution EngineerをやっているKeisuke Kamata (X: olachinkei) です。LLMのための強化学習手法を一気に理解する記事を書きました！構成を書きながら「万里の長城よりなげーよ」と思ったのですが、一気に理解するのも悪くないと考え、詰め込みました。お好きなペースで読んでください。 なぜ今、LLMの強化学習なのかLLMの学習プロセスは、事前学習と事後学習の2段階に分かれます。事前学習で言語能力の土台を作り、事後学習でユーザーにとって有用な振る舞いを身につける。2022年のChatGPT以降、この事後学習において強化学習（RL）が重要な役割を果たすようになりました。 Beyond Pipelines: A Survey of the Paradigm Shift toward Model-Native Agentic AIより参照まず最初に注目するべき

この記事はコインチェック株式会社（以下、コインチェック）のアドベントカレンダー4日目の記事です。 こんにちは。Kuniwak です。 最近は Software Engineer in Test の殻を破り（？）、PMO 的な役割でプロジェクトのプロセスを設計し、マスタースケジュールを計算しています。 みなさんはプロジェクトのスケジュールをどのように決めていますか？ この記事ではスケジュール策定の背後にある理論とマスタースケジュールの作成方法を説明します。 また紹介するスケジュールの理論に基づいたツールである pfd-tools を紹介します。 TL;DR PFD と要素表を書けばマスタースケジュールを機械的に計算できる（pfd-tools の pfdplan & planmaster コマンド） スケジュールの理論を使うと改善すべき箇所がピンポイントでわかる（pfd-tools の cri

Slack や GitHub など、何かとテキストコミュニケーションを行う場面は多いのだが、自分なりに気をつけていることを書いてみたい。 まず、前提として自分は文字を読むのが嫌いだ。昔から本が嫌いで読むのが遅く、国語の成績はずっと低かった。流石に小中高の時よりはマシになっていて技術書などはまあ読むのだが、それでも得意になったわけではなく、できることなら１文字でも少なく読みたい。そして、自分がそこに認知負荷を感じるがゆえに、他人に読ませるテキストには気を遣う。なるべくシンプルかつ簡潔に要点を伝えるためにアンチパターン（と思うもの）を避けている。 以下では、個人的に気をつけている認知負荷を下げるための具体的な工夫を挙げていく。（認知負荷にも色々あるが、ここでは「読むのが疲れる」くらいの意味だと思ってほしい。） 「読んでおいて」...リンクの丸投げを避ける ちょいちょい見かける「これを読んでおい

人工知能（AI）開発の新興企業オルツ=8月に上場廃止=の不正会計問題は、東京地検特捜部が同社元社長の米倉千貴容疑者（48）や前社長の日置友輔容疑者（34）ら4人を金融商品取引法違反（有価証券報告書の虚偽記載など）容疑で逮捕する刑事事件に発展した。同社の不正会計について、公認会計士の資格を持つ経営企画部長が2022年9月段階で気付き、米倉氏や日置氏ら経営陣に不正を止めるよう進言していたことが日本経