はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
OneLake files インデクサーでFabricレイクハウスをRAGナレッジベースにする
はじめにMicrosoft Fabricのレイクハウスに置いたファイルを、そのまま自然言語検索のナレッジベースとして活用できることをご存知でしょうか。FabricのテーブルはCopilot in FabricやFabric Data Agentによってナレッジ活用できますが、
実案件で見えた、DESIGN.md × Copilot × Claudeという新しい進め方ここ最近、「AIでUIを作る」「デザインもAIがやる時代」といった話題をよく目にするようになりました。ただ正直なところ、絵はそれっぽく出るけど、実装につながらないプロトタイプ止ま
AIレバレッジモデル【後編】：導入前に知っておくべき懸念点と対策
!この記事はAIレバレッジモデルの後編です。前編のフロー解説を読んでいない方は前編からご覧ください。本記事では、実際に導入したときに直面する懸念点と、現場で使える具体的な対策を深掘りします。 はじめに前編では「3ヶ月の見積もりが1ヶ月で完了した」という体験をもとに、A
OpenCode Webモード × Tailscaleでスマホを開発環境にする 🔖 2
はじめに出先で少しコードを書きたい、AIエージェントにタスクを投げたい。でも、そのためにわざわざ重いPCを持ち歩くのは面倒ですよね。最近、自宅のUbuntu PCでOpenCodeのWebモードを常時起動しておき、Tailscale経由でスマホやタブレットからアクセスすると
OpenAIの買収から見えるAIコンサルティングが淘汰される日
https://openai.com/index/openai-launches-the-deployment-company/2026年5月、OpenAIがAIコンサルティング会社Tomoroを買収しました。Mattel・Tesco・Virgin Atlanticなどを顧客
CoworkのSkillsでPowerPointフォーマット問題を解決したい
執筆日2026/5/11 Coworkは便利だが..毎日Microsoft Coworkを使っています。Coworkがないと仕事ができなくなってきています。その中で一つの悩みが..PowerPointのフォーマットを変えられない問題...毎回、Coworkが出力したP
AIレバレッジモデル【前編】：初級エンジニアをAIで戦力化する開発フロー設計
!この記事はAIレバレッジモデルの前編です。モデルの概要・背景・各ステップのフローを解説します。懸念点と対策の詳細は後編で深掘りしています。 はじめに——3ヶ月の見積もりが1ヶ月で終わった話社内の改善アプリを作ったときの話です。それまでエンジニアのアサイン業務はパワ
ZennトレンドをClaude APIで自動レポート化するミニアプリを作った【Anthropic API入門】
「最新技術のキャッチアップが追いつかない…」そんなエンジニアのために、Zennのトレンド記事をClaude APIで自動解説レポートに変換するミニアプリを作ります。ChatGPT APIを使ったことがある方にも、Claudeならではの書き方の違いが伝わるよう解説します。 は
RedisとCosmos DB それぞれの役割と選定基準を整理する
生成AIのシステム開発をしていくにあたって、Cosmos DBやRedisといったRDB以外のデータストアサービスを使うことが増えてきました。RedisとCosmos DBともに「NoSQL」というカテゴリに分類されます。しかし、担う役割と設計思想が大きく異なるため同じものと
Podman in Podmanの仕組みを深掘り：Rootlessネストコンテナとnewuidmapの秘密
はじめにCI/CDパイプライン（GitLab RunnerやGitHub Actionsなど）のコンテナ内で、さらにコンテナイメージをビルドしたい場面はよくあります。これを実現する技術としてDocker in Docker（DinD）が有名ですが、セキュリティの観点から特権モー
【Microsoft Agent Framework】- hosted agentをデプロイしてみる
https://zenn.dev/headwaters/articles/e81d19893d220dの続き 執筆日2026/5/10 前提hosted agent のデプロイ方法は、2つ。azd コマンドVSCode の拡張機能今回は、azd コマンドで
gbrainに学ぶ、Agentの記憶基盤とKnowledge Graphの作り方 🔖 5
前書きY CombinatorのCEOが作成した、gbrainというOSSがとんでもなさそうなので、CODEXと共にgbrainというリポジトリを読み、Agentの記憶基盤がどのように作られているか、特にKnowledge Graphをどう使っているかを整理します。（2026
【文系AIコンサル】コンサルのバイブル『コンサル一年目が学ぶこと』の学びを実践。26卒が身をもって知った「基礎」の破壊力。 🔖 1
はじめにこんにちは、Yukaです！2026年4月にAI業界に飛び込んだばかりの新人コンサルタントです。元々は中学の英語教師で、柔道を15年やってきたゴリゴリの体育会系出身。まったくコンサルの”コ”もない私がコンサルとはなにかと手に取った最初の１冊をご紹介いたします。ぜひ読ん
【Microsoft Foundry】- hosted agentとは？
執筆日2026/5/9 参考資料https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/foundry/agents/concepts/hosted-agents執筆日時点では、 パブリックプレビュー の機能です。 Hosted Age
App Service 上で実行中のアプリのコンソールログ確認方法
コンソールログを出力する設定ログを取得したいApp Seriveceの診断設定を開く。App Service Console Logsの取得を有効にする。Log Analyticsへの送信を有効にする。[App Service] → [監視] → [診断設定] → [診断
執筆日2026/5/8 手順Wordファイルを開く名前を付けて保存を選択名前:ファイル名を入力するファイル形式: PDF を選択エクスポートをクリック
【知っておこう】値渡しと参照渡し、値型と参照型の本質【じゃ！】
知っておかなくていい正直これからの時代、AIにコードを書かせる上でこんなことは理解しておく必要はありません。ただ、これらのトピックについて理解に苦しんでいた初学者の方はハッとする内容だと思います。理解できた瞬間の気持ちよさを目的に、娯楽を目的とした読み物として読んでください
Microsoft Agent Framework の Agent Skills を試してみる 🔖 1
執筆日2026/5/5 参考資料https://learn.microsoft.com/en-us/agent-framework/agents/skills はじめにMicrosoft Agent Framework を勉強している中で、GitHub のサンプル
AIエージェントの設定をコードで管理する：Microsoft製「APM (Agent Package Manager)」入門
https://microsoft.github.io/apm/AIエージェントに渡すコンテキストの管理は、開発チームにおける新たな技術的負債になりつつあります。Microsoftが公開したAPM (Agent Package Manager)は、この「エージェントの依存関係
Copilot CoworkでMermaidのシーケンス図をExcel化 🔖 2
上の Excel の図、セルやテキストの擬似描画ではなくすべてネイティブの図形（DrawingML）で描かれています。これを M365 Copilot の Cowork に Mermaid のシーケンス図を渡すだけで生成できたので、やり方を共有します。 背景・モチベーション
Microsoft Fabric のデータエージェントに PrepForAI を適用して精度を検証してみた
Fabricデータエージェントの精度を上げたいMicrosoft Fabricのデータエージェントは、セマンティックモデルをデータソースとして接続することで、自然言語による質問に対してDAXクエリを自動生成し、回答を返してくれます。Fabric上のデータエージェントの応答
【Microsoft】- Responsible AI（責任あるAI）原則とは？
執筆日2026/5/4 参考資料https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/modules/get-started-ai-fundamentals/7-responsible-ai?pivots=text 責任ある AI につ
「Chaos Engineer」サブエージェントで実現する、AI主導のカオスエンジニアリング：システムの回復力を自動で検証する
出典: Chaos Engineering Principles / Anthropic Claude - Building with Claude現代の分散システムにおいて、レジリエンス（回復力）は静的な設計だけで得られるものではありません。システムが複雑化する中で、障害は「
【Databricks】Delta Lakeハンズオン:CREATEからVACUUMまで一通り触ってみる
執筆日2025/5/3 はじめにDatabricksを触り始めると必ず出てくるDelta Lakeドキュメントを読むと「ACIDトランザクション」「Time Travel」「スケーラブルなメタデータ管理」など、いかにもすごそうな言葉が並びます。ただ、実際に手を動かさな
VSCode 1.118 のアップデートがアツすぎ 🔖 202
2026年4月29日にリリースされた VSCode 1.118。今回のリリースは Copilot の使い方の解像度がワンランク上がる内容だった。正直、値上げのインパクトを相殺して余りあるほどの内容だと思う。トークンベースへの課金への移行が発表されたタイミングで、トークン効率
【文系AIコンサル】プライドを捨てて手に入れたもの。新卒1ヶ月過ごして得たもの。 🔖 1
はじめにこんにちは、Yukaです！2026年4月にAI業界に飛び込んだばかりの新人コンサルタントです。元々は中学の英語教師で、柔道を15年やってきたゴリゴリの体育会系出身。まったくコンサルの”コ”もない私が１か月過ごして得たものをまとめました。ぜひ読んでみてください✨!
執筆日2026/5/1 最初に最近、Databricksの勉強をしています。クラウド/AIエンジニアをやっていますが、Data周りはまだ勉強中です。勉強していると、Data Warehouse、Data Lake、Data Lakehouse、Delta Lakeなど
ArenaAI第４回: 論文紹介 AI vs AI で格付けする仕組み
本記事は、2026年4月時点の Arena データを使った分析ブログのおまけの第4回です。論文の話をします。第１回から第３回までは、Arena のスコアを分析して、モデルの性能と効率のトレードオフや、指標同士の相関、モデルファミリー差の有無などを見てきました。https://
Claude Codeを「実装の右腕」に。開発の待ち時間を減らし、プロトタイプを爆速で共有した話
日々Figmaに向き合っていますが、どの分野のデザインをしていても常に感じていた「もどかしさ」がありました。それは、Figmaの静止画だけでは、本当の触り心地やインタラクションのニュアンスを伝えきれないということです。言葉で補足しても、実際に動くものを見るまでは関係者間で認識が
本ページはプロモーションが含まれています 1. ざっくり言うと？（要約）現行のLLM（大規模言語モデル）を超える「世界モデル」による次世代AI研究に、ヤン・ルカン氏をはじめとする著名研究者が本格参入している。現在のAI、特にLLMや画像・動画モデルは、次の単語やピクセル
App Service へデプロイしたら ‘unauthorized’？…実は Apple Silicon の arm64 イメージが原因?
1. はじめにAzure App ServiceにDockerコンテナイメージをデプロイする場合、GitHubActionsやAzureDevOpsのPipelineを活用したCI/CDが整っていれば、コードの変更(マージ) --> amd64対応のDockerイメー
GitHub Copilotの課金体系が変更：2026年から導入される「AIクレジット共有」の仕組みとは 🔖 1
出典: Usage-based billing for organizations and enterprises - GitHub Enterprise Cloud Docs主な引用箇所: 「How do AI credits work?」および「How can I con
OpenAIとMicrosoftの独占契約終了、AIクラウド戦国時代を生き抜く方法
本ページはプロモーションが含まれています 1. ざっくり言うと？（要約）OpenAIとMicrosoftが2026年4月27日に新たな提携契約を発表し、Microsoftが保有していたOpenAIの技術に対する独占的なライセンスが終了した。これにより、AmazonのAW
Microsoft Fabric に dbt を導入して得られる価値
全体構成データエンジニアリングの文脈において、「データウェアハウスに載ったあとの変換をどう管理するか」 というのがよく課題になっています。変換ロジックが散らばり、誰が何を変えたかわからないといった状況です。この課題に対するアンサーの1つが dbt（Data Build To
執筆日2026/4/29 Auto Loaderとは？従来、クラウドストレージに届いた新しいファイルを取り込む際は、「どのファイルをすでに処理したか」を自分で管理する必要がありました。Auto Loaderは、そうした差分管理を自動化してくれる機能です。新しいデータファ
エージェントコスト対策としてローカルLLMはアリ？— Ollamaで試してみた 🔖 5
はじめにAIエージェントが発達した昨今、頭の中で想像したものを実際にアプリとして落とし込むことは障壁がかなり低くなったと思います。しかし、一方でこの先エージェント自体を今までのように安易に利用することが難しくなってくるかもしれません。GitHub Copilotが2026年
ArenaAI分析第3回: モデルファミリーの生き残りをかけた戦い
はじめに本記事は、2026年4月時点の Arena データを使った分析ブログ3回連載の第3回です。Arena AI（旧Chatbot Arena）という投票型のLLM評価システムがあるので、そこで公開されているデータを利用してLLMの比較・分析をしていこうというものです。第
コスパじゃなくなりそう前回の記事で、GitHub Copilot の最大の強みはコスパだと紹介しました。しかし、6月1日から、GitHub Copilot の課金体系が変更されるようです。本日(2026/4/28)日本時間の午前1時頃、Githubから公式に発表がありました
みずほ証券がAI自律エンジニア「Devin」を導入、工数90%削減の衝撃
本ページはプロモーションが含まれています 1. ざっくり言うと？（要約）みずほ証券は米Cognition AIの自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」を2026年4月から本格的に運用しており、大手金融機関としては国内初の大規模導入となります。Devinは自然言語
Claude Mythosのような高度なAIが攻撃者の手に渡ったら？パスキー・FIDO2で守るアプリ認証を本気で考えてみた
!この記事は「高度なAIが攻撃者の手に渡ったらどんな脅威が生まれるか」「それに対してどんな認証方法が有効か」を調べた結果をまとめたものです。特定のAIモデルの情報は執筆時点のものであり、今後変わる可能性があります。 3行まとめ高度なAIが攻撃者に渡ると、脆弱性発見・
【文系AIコンサル】上司からのアドバイスで視座がバグった。名著から読み解く「組織を動かすファシル」と「数字の武器」
はじめに本記事は、新卒1ヶ月目に上司からいただいたアドバイスである「役職者への向き合い方」「プロのロールモデル」「定量思考」という3つを、P.F.ドラッカーやW.エドワーズ・デミングなどの経営哲学を引用しながら考察したものです。 記事のまとめ組織利益のファシル: 相談
Purviewとは？（復習）Microsoft Purviewは、データ活用/データマネジメントが高度化・複雑化する時代に当たって、データの適切な管理・保護・管理を支援する包括ソリューションです。オンプレミス・マルチクラウド・SaaS環境全体で、構造化・非構造化データを問わ
執筆日2026/4/25 GPT-image2とは？OpenAIが2026年4月21日に公開した最新の画像生成モデルです。従来のDALL·E系やGPT-Image1.5の後継にあたります。https://community.openai.com/t/introduci
本ページはプロモーションが含まれています 1. ざっくり言うと？（要約）生成AIという変化の激しい時代の中で、事業や組織を成功に導くための具体的なメソッドが問われています。世界中の企業がAIに莫大な投資をしているにもかかわらず、「売り上げ増」と「コスト減」を同時に達成でき
はじめにAIが書いたコードでバグが出た。さて、誰の責任だろうか？「AIが適当なことを出力したから」はプロの世界では通用しない。そのコードをマージし、デプロイする決定を下した「あなた」の責任だ。AIコーディング全盛期において、私たちは単なる「コードを書く人」から「AIという
【Microsoft Agent Framework】- Toolboxesでエージェントのツール管理を一元化する
執筆日2026/4/23 参考資料https://devblogs.microsoft.com/foundry/introducing-toolboxes-in-foundry/ はじめにMicrosoft Foundry に Toolboxes という新機能がパブ
【文系AIコンサル】WBS（作業分解構成図）は単なる「予定表」じゃない。エンジニアの魂を社会の実装へ繋ぐ「対話の地図」だ。
1. はじめに：コンサル1ヶ月目の私が「WBS」に震えた理由こんにちは、Yukaです！AIコンサルタントとして走り出して間もない私ですが、今日、プロジェクト管理の王道である 「WBS（作業分解構成図）」 の真の恐ろしさと美しさを知りました。これまでは単なる「進捗管理シート
ArenaAI分析第2回: Arenaを違う角度で見てみたら？
はじめに本記事は、2026年4月時点の Arena データを使った分析ブログ3回連載の第2回です。近未来の空想のお話ではありません。ArenaAI分析第1回: 「バランスの取れた良いモデル」を探せ！ArenaAI分析第2回: Arenaを違う角度で見てみたら？Arena
下水道点検が生まれ変わる！ドローン×AIで実現する3つの革命的変化
本ページはプロモーションが含まれています 1. ざっくり言うと？（要約）管清工業・Liberaware・日水コン・アキュイティー・千葉市の5者連合が、国土交通省「AB-Crossプロジェクト」に採択され、下水道管路内のドローン×AI点検の実証事業を開始しました。下水道管
はじめにこの記事は 初心者向け の記事となっています。専門用語については、できるだけ かみ砕いた意味 を書くようにしています。また、表現の仕方に主観的な内容が含まれる場合がありますが、あらかじめご了承ください。 まず初めに：Reactとは？Reactとは、Meta