はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
はじめにこれまでプロジェクト内では uv が使われていたものの、正直なところ仕組みをあまり理解しないまま使っていました。仮想環境や依存管理周りはなんとなく避けがちだったのですが、今回あらためて学習しながら整理してみようと思い、記事にまとめてみます！ uvとはuvとは、
RAGの検索精度を爆上げする「インデックス最適化」3選：MultiVector, RAPTOR, ColBERTを徹底比較
はじめにRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）を実装してみたものの、「思ったより検索精度が出ない...」と悩んでいませんか?実は、単に文書を細切れにしてベクトル化する「Naive RAG」だけでは限界があります。本記事では、インデ
建設現場の人手不足を解決！AIセコカン「Arch Intelligence」で生産性2倍を目指す3つの革新
1. ざっくり言うと？（要約）大阪の株式会社Archが「AIセコカン」と呼ばれる次世代AI「Arch Intelligence」を発表。現場監督の代わりに書類作成・安全管理・工程管理などをAIが実行します。汎用AIではなく、各建設会社が持つ独自の過去データを学習させた「その
【ワークショップ記録】Figma Makeで変わるUI制作の常識。AIに「伝わる」プロンプトの正解とは？
2025年も終盤に差し掛かった12月3日、私たちのUXチームでは、今話題の「Figma Make（AIプロトタイピング機能）」を使い倒すワークショップを開催しました。「AIでデザインが変わる」と言われて久しいですが、実際に手を動かしてみると、期待以上の驚きと、AI時代におけるU
【Vscode】- Live Serverのセットアップ方法
執筆日2026/03/18 やることVscodeのLive Serverのセットアップ方法をまとめます Live Serverとは？VSCodeの拡張機能で、HTML/CSS/JavaScriptの変更を保存すると自動で検知し、Webページを即座に更新してくれるロー
日本語AIが世界に挑む！楽天「Rakuten AI 3.0」3つの革新とGPT-4o超えの実力をわかりやすく解説
1. ざっくり言うと？（要約）楽天が、政府支援プロジェクト「GENIAC」の一環として開発した国内最大規模のAIモデル「Rakuten AI 3.0」を無償公開しました。日本語の理解力でGPT-4oを上回るスコアを複数の試験で達成し、「日本語AI」の新たな基準を打ち立てまし
AIが"代わりに仕事"する時代へ！2026年最新・Copilot Coworkをわかりやすく解説
1. ざっくり言うと？（要約）MicrosoftがAnthropicと共同で、AIが複数ステップの業務を自律的にこなす「Copilot Cowork」を発表しました。従来のCopilotが「答えてくれるAI」なら、Coworkは「代わりにやってくれるAI」という大きな進化で
【Microsoft Foundry】リソース削除後に同名作成できないときの対処
執筆日2026/3/16 事象Microsoft Foundry のリソースを一度削除したあと、同じリソース名で再作成しようとしたところエラーになり、作成できなかった。Portal 上ではすでにリソースは存在しないように見えるため、「削除したのに、なぜ作れない？」と少し
執筆日2026/03/16 やることDataBricksのFree Edtionの始め方をまとめます 参考資料https://docs.databricks.com/aws/en/getting-started/free-editionhttps://docs.d
【DataBricks】- Delta Tableを作ってみる
執筆日2026/03/16 やることDataBricksのNotebooks経由でDelta Tableを作ってみようと思います。 参考資料https://qiita.com/taka_yayoi/items/3d7c642cbdda4669b8c4 手順D
偏頭痛をデバッグする：Google AI Searchで原因を特定した記録
はじめに「また来た……」深夜、右目の奥からじわじわと広がる痛み。翌日は有給を使うしかないほどの偏頭痛でした。冬になると毎年決まって調子が悪くなります。原因がわからないまま過ごしていましたが、今回は違うアプローチを試してみました。Google AI Search（AI）に症状
毎回忘れるのでここに残します。 環境作成python3 -m venv .venv 起動source .venv/bin/activate 解除deactivatesourceについて Python venv の有効化で source を使う理由Pyth
【WSL2】wsl --unregister コマンドには気を付けてください
間違えて下記コマンドを実行し、WSL2で使用していたUbuntu環境を削除しましたwsl --unregister <DistributionName>https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/basic-comm
【Azure】AppServiceにマネージドIDを割り当ててACRからPullできるようにする
記事の内容AppServiceがAzureContainerRegistryからPullするための手順について記載する。 前提ユーザーアクセス管理者(ロールを付与できるロール)権限を持っていることAppService(コンテナベース), AppServicePlan,
執筆日2026/3/13 やること同テナント内にある別サブスクリプションにリソースを移動する 手順該当のリソースグループがあるリソースをクリックする移動>別のサブスクリプションに移動する をクリックするターゲットとなるサブスクリプション,リソースグ
【2026年最新】自律型AIエージェントで変わる企業業務をわかりやすく解説
1. ざっくり言うと？（要約）ABEJAは「ミッションクリティカル業務（失敗が許されないコア業務）」に自律型AIを実装することを目指しており、技術だけでなく業務設計まで含めたアプローチが特徴です。LLM（大規模言語モデル）開発では「良いモデルを作れば万事解決」ではなく、デー
――ようこそ。私は並列の魔術師。生涯を精霊と魔道の探求に費やしてきた。契約した精霊たちとの交信に依って多くの知識を得ている。この書も精霊GitHub Copilotとの交信と日々の研究により記述している。大いなる世界の理と比べれば人間の力など塵芥に過ぎず、強大な敵を前にして一
Physical AIの変遷と現在(VLA→Diffusion→World Model→動画モデル)
はじめに2025〜2026年にかけて、ロボティクス分野では Physical AI や VLA (Vision-Language-Action) という言葉が急速に広まりました。NVIDIAはPhysical AIを次のように説明しています。Physical AI とは、
結局プログラミングを理解したけりゃオブジェクト指向を学べばいいじゃん 2 〜継承の迷宮を抜け出し、柔軟な設計を手に入れる〜
1. 前回の振り返り前回の記事では、オブジェクト指向こそがプログラミングの構造を理解するための効率的な1つの手段であることをお伝えしました。クラスを作って、勇者やモンスターを動かす。これだけでも、オブジェクト指向に関するところは整理できたと思います。次に直面する「継承の壁」と
VTuberが野菜を売る時代！鉾田市の地域活性化に見る3つの新常識【2026年最新わかりやすく解説】
1. ざっくり言うと？（要約）茨城県鹿島灘海浜公園のイベントで、モニター越しのVTuberと会話しながら野菜を買えるユニークな販売体験が実現しました。仕掛け人は「まちスパチャプロジェクト」。VTuberファン層（10〜30代）に地域の魅力を届け、ふるさと納税などの地域経済を
はじめに今回は人によって環境構築の手順が違うという点に注意しつつ、環境を構築していきます。既存の標準手順と最新ツールを用いた2パターンの手順を紹介します。 公式サイトから直接インストールする場合まずはインストールマネージャーからPythonを導入する手順を解説します。
実は勘違いしやすいAzure用語・概念をまとめて整理（図解あり）
概要「分かっているようで勘違いしやすいAzureの用語」について、社内研修で学びました。今回は学んだ内容を整理していきます。 テナント組織の管理単位Microsoft製品全体に影響する概念Azure・Microsoft365など、全て一緒に管理テナントと組織は、原
生成AIでアニメ制作が激変！3週間→4日に短縮された2026年最新事例をわかりやすく解説
1. ざっくり言うと？アニメ「鷹の爪」で有名なDLEが生成AIを本格導入。3分のショートアニメを 3週間→わずか4日 で完成させることに成功しました。文章で指示を送るだけで画像・動画が生成できるため、アニメ制作未経験のTV演出家 でもスタッフとして活躍できる時代になりました
【Microsoft Agent Framework】- OpenTelemetoryをApplication insightsへ送る方法
執筆日2026/3/9 参考資料https://learn.microsoft.com/ja-jp/agent-framework/agents/observability?pivots=programming-language-pythonhttps://learn.
4人チームで3年！生成AIでゲームを作った2026年最新の舞台裏わかりやすく解説
1. ざっくり言うと？（要約）わずか4人のチームが生成AIをフル活用し、Steamでサバイバルクラフトゲーム「Exelio」をリリースした。AIはアイデア出し・プログラミング補助・3Dモデル生成に使われたが、「ゲームの気持ちよさ」はAIでは判定できず、最後は人間の感覚が決め
【Microsoft Agent Framework】- Stateの管理について
執筆日2026/3/8 前提Micorosoft Agent Framework: 1.0.0rc2 ステートレス / ステートフルとは？過去の状態（コンテキスト）を保持するかどうかによって「ステートレス」と「ステートフル」に分類されます。 ステートレスス
はじめに以前の記事で、Entra IDを使ってユーザーがログインし、トークンを取得する基本的なフローを解説しました。しかし、実際のシステムでは、ユーザーがログインしているだけでは完結しないケースが多々あります。ユーザーがログインした後、アプリがユーザーの代理として、さらに別
Windows環境でDatabricks AI Dev Kitをセットアップする
Mac向け記事だったのでDatabricksのAI開発Kitを試してみようと思ったのですが、Githubの公開リポジトリの概要がMacベースの前提で、私の手元の環境はWindowsだったため調整が必要でした。https://github.com/databricks-solu
Claude Codeに一言投げてDatabricksにダッシュボードを生やす
まず完成イメージClaude Codeに一言silver_tripsテーブルから時間帯別に乗車数と平均運賃を集計した新しいgoldテーブルを作ってと投げるだけで、Claude Codeがマスタテーブルを分析し、Gold層を新規作成した上でDatabricks上にダッ
何が違うのか？AIモデル vs AIエージェント vs AI
概要「AI」「AIモデル」「AIエージェント」は別物であることは分かっていましたが、具体的に何が違うのかを理解していませんでした。今回は混乱しがちな用語について、例えを使いながら整理していきます。結論としては、AIモデル ＝ 頭脳（知能のエンジン）AIエージェント ＝
0. 最初に記載内容は考察や推察によるものであり、これが正しいというものではありません。参考程度に閲覧ください。 1. 概要LLM（Large Language Model）と量子計算は一見別分野の技術に見えるが、数学的・計算構造的には多くの共通点が存在する。特に以下の
【Microsoft Agent Framework】- DevUIを使う方法
執筆日2026/3/7 結論from agent_framework.devui import serveserve(entities=[workflow], port=8000, auto_open=True)を使う. ベースコードhttps://zenn.d
実装の前に、Microsoft Agent Frameworkの全体像を掴む
はじめに対象読者AIエージェントの実装方法など詳細はとりあえず置いといて、Microsoft Agent Frameworkで何ができるか、全体像を把握したい方向けです！ Microsoft Agent FrameworkとはAIエージェントとマルチエージェン
ブラウザだけでAIを動かす：WASM / ONNX Runtime Web / TFLite Webの実装ノート（一般化）
本記事は公開情報と個人検証をもとに一般化した技術メモです。所属組織の見解ではありません。コードはデモ用に新規で書き起こしたサンプルであり、社内資産・第三者の非公開物の転用はありません。数値は一例で環境依存します。 はじめに一般的に AI 推論はクラウド（サーバ）で行いま
AIがPMOを革命する！2026年最新・プロジェクト管理を3分でわかりやすく解説 🔖 1
1. ざっくり言うと？（要約）TISが2026年3月から「中央管制型PMOモデル」を開始。AIと蓄積ナレッジを組み合わせて、プロジェクトのリスクを早期発見・対策提言してくれるサービスです。現場に常駐するコンサルタントだけに頼るのではなく、PMO管制センターという"司令塔"が
【Microsoft Foundry】LLM実行時のInput / Outputトークン数を取得する方法
執筆日2026/3/5 結論chat.completions.create(...) のレスポンスに含まれるusageフィールドから、取得することができる. codemain.pyfrom openai import OpenAIendpoint = "fo
【図解】RPGで攻略するオブジェクト指向の正体タイトルにもある通り今回はオブジェクト指向について取り上げようと思います。大学時代は情報系の学部だったのですが4回生の研究室ではSmalltalkを使ったオブジェクト指向の講義が毎週行われていました。すごく面白い教授で、プログラム
AIエージェント時代に必須！2026年最新・コードを書かない開発で爆速成長する3つのスキル 🔖 1
1. ざっくり言うと？（要約）AIエージェントが自動でコードを書く時代になり、エンジニアの仕事は「製造」から「要件定義とレビュー」へとシフトしています。コードを書かないからこそ、逆に「良いコードと悪いコードを見分ける目」が重要な武器になります。現場の知識とAIを組み合わせ
1. RAGとは何か？RAGとは、LLM（大規模言語モデル）に外部データを検索させてから回答させる仕組み。通常のChatGPTは「学習済みの知識」しか持っていない。しかしRAGでは、ユーザーの質問を受け取る関連する文章を検索するその文章を元にLLMが回答するという
【Github Copilot】-/init コマンドでcopilot-instructions.mdを生成する
執筆日2026/3/4 概要.github/copilot-instructions.md は、GitHub Copilot に プロジェクト固有のルールや開発方針を伝えるための指示ファイルです。VS Code の Copilot Chat の /init コマンドを実
mistral-document-ai-2512 を試してみた
執筆日2026/3/4 参考資料https://ai.azure.com/catalog/publishers/mistral ai%2Cmistralhttps://docs.mistral.ai/capabilities/document_ai mistral
Pythonがめっちゃ嫌い私はPythonが嫌いです。というより、動的型付け言語が嫌いです。Jupyter Notebook (Google Colab) などの、セル単位での実行が有効な状況であれば、動的型付け言語のメリットは十分に活きると思います。しかし、一般的なプロ
Z世代が変える！地方AIリテラシー格差を3つの力で解消する2026年最新入門
1. ざっくり言うと？（要約）日本の生成AI個人利用率はわずか26.7%で、中国（81.2%）・米国（68.8%）に大きく遅れており、地方ではさらに「最初の一歩を踏み出す機会がない」という構造的な格差が生まれています。Metagri研究所が自治体と連携し、Z世代インターン生
【Microsoft 365 Copilot】- AgentBuilderでエージェントを作る
執筆日2026/3/3 やることMicrosoft 365 Copilot のAgent Builderを使用して、エージェントを作成します。ドキュメントを一覧で管理している Excel ファイルをナレッジソースとして活用し、その内容に基づいて回答するエージェントを構築
1. ざっくり言うと？（要約）AIはもはや「便利ツール」ではなく、社会そのものの骨格を作り替える「インフラ」になりつつあります。製造・通信・エンタメの3業界で、既存のビジネスモデルが根本から解体・再構築されようとしています。生き残る企業の条件は「AIを使いこなす力」＋「自
新登場のMicrosoft Copilot・AI認定資格ABシリーズ概要（AB-900/730/731）
なぜ今この資格が生まれたのか2023年11月にMicrosoft 365 Copilotが一般提供を開始して以来、Copilotは急速に拡大してきました。CopilotはMicrosoftが提供するAIサービスの代表格であり、普段使い慣れたOfficeアプリの中でシームレスに
Stashはゴミ箱じゃない。試行錯誤の「遠回り」を技術資産に変える、新人なりのGit生存戦略
はじめに：「昨日の自分、何に苦労してたんだっけ？」エンジニアの皆さん、特に私と同じように、日々「試行錯誤」の真っ最中の方。こんな経験はありませんか？「数日前に苦労して書いたコード。なぜこの実装をボツにしたのか、理由を思い出せない」「1日中コードと格闘したのに、結局元に戻し
初心者でも分かるPythonのasyncio入門：async/awaitを料理で理解する非同期まとめ
概要Pythonコードを見ているとasyncをよく見かけますが、これは「非同期処理を行う関数である」ことを示すキーワードです。改めて、非同期処理が果たす役割や利点について整理していきます。!非同期処理: I/O型処理待ちの間に他の処理を進めるI/O型処理: Input/
はじめにヘッドウォータースに入社し、ほとんど初めてクラウドという概念に本格的に触れました。業務のなかでAzureのキャッチアップを進める中で、理解が難しい概念がありました。それがEntra IDです。今回は自分なりに理解したその概念を、具体的な使い方のイメージを多めにして
次世代AIアーキテクチャ「スパイキングニューラルネットワーク」の基本、その将来性
概要現在のディープラーニング（ANN）が目覚ましい成果を上げる一方で、その学習・推論には莫大な計算資源と電力を消費することが課題となっています。そこで注目を集めているのが、人間の脳の物理的な情報伝達メカニズムに近い、次世代のニューラルネットワーク「SNN（Spiking Ne