AIの暴走を防ぐ4段階フロープロセス AIの過剰な機能実装、エラーハンドリング、要件を無視したコーディング。これらによる手戻りの発生や新たなバグに日々悩まされている方も多いと思います。 そんな中、AmazonのAIエディタ「kiro」には単純明快で効率的なAI Codingが可能になるプロセスが実装されていたので、これを参考にCLAUDE.mdを作成しました。 そのプロセスは下記のとおり、シンプルで当たり前な内容です。 このプロセスが未導入だった場合 実際に「売上データを分析して」と指示した場合、AIは以下のような過剰な実装を行いがちです。 20種類以上のグラフを生成（棒グラフ、折れ線、散布図、ヒートマップ...） 全項目間の相関分析を実行 機械学習による売上予測モデルまで構築 データクレンジング、外れ値除去、正規化を勝手に適用 エラーが出ても別の手法で強引に続行 このプロセスを導入した場

【読売新聞】　「キングダム　ハーツ」「スーパーマリオＲＰＧ」などのゲーム音楽で知られる作曲家の下村陽子が４月、英国映画テレビ芸術アカデミー主催の英国アカデミー賞でフェローシップ賞（生涯功労賞）を受賞した。下村は「昔も今も女性の作曲家

ブラックホールが合体するイメージ図/Sakkmesterke/Science Photo Library RF/Getty Images （ＣＮＮ） 太陽百個分以上の質量を持つブラックホール同士の衝突と合体が観測されたとの研究結果を、国際研究チームが発表した。観測史上最大規模の合体とされる。 米国のレーザー干渉計重力波天文台（ＬＩＧＯ）がルイジアナ州リビングストンとワシントン州ハンフォードで運用する一対の観測装置が、二つのブラックホールの衝突で生じた重力波を検出した。この現象は「ＧＷ２３１１２３」と名付けられた。 アインシュタインは１９１５年に相対性理論の中で重力波の存在を予測したが、重力波は極めて微弱なため人間の技術では直接観測できないと考えていた。だが２０１６年にＬＩＧＯが初めてブラックホールの衝突による重力波を観測。貢献した科学者３人は翌年、ノーベル物理学賞を受賞した。 それ以来、Ｌ

LLMにワンボタンアクションミニゲームを作らせる試みをずーっとに行っているが、やっぱり今のLLMが新しいゲームを一から最後まで一撃で作るのは無理だわ。 今までで一番うまくいったのは、Claudeにゲームを作らせて、それをAnalytics tool (REPL)でシミュレートさせて評価、選別するアプローチだったけど、 ゲームが凡庸になった。評価を挟む前は、ゲームとしては成り立ってないがプレイヤーの動きは斬新で面白い、というようなものが出来上がることがあった。こういったものを評価で弾いてしまっているので、その分無難なゲームが作られるようになった この問題がやはり乗り越えられない。 なので、ゲームの斬新さに力点を置くのであれば、シミュレートで弾いたりせずゲームとしてのバランス無視で自由に作ってもらう方が良い。その方針でClaude Code向けの仕組みを作ってみた。 斬新なゲームをLLMに創作

Kiro helps you do your best work by bringing structure to AI coding with spec-driven development.Kiro helps you do your best work by bringing structure to AI coding with spec-driven development.

「大きなメソッドは細かく分割しよう」「外部から使わないメソッドはpublicにしない方がいい」といったコーディングのアドバイスに従って、とりあえずprivateメソッドを増やしていった場合に陥りがちなパターンです。 確かに巨大なメソッドばかりのクラスに比べると、メソッドは適宜分割されている方がマシですが、ここで安心するべきではありません。そのうち収拾がつかなくなります。 典型的な症状 クラスのソース行が長く、メソッドが多い privateメソッドの方がpublicメソッドよりずっと多い privateメソッドの粒度や処理内容がバラバラで追いかけにくい 似たような名前のprivateメソッドが並んでいる 生じる問題 可読性が低くなる いろんな責務が混在しているため、メソッド間の依存関係がわかりにくくなります。 テストが困難になる 内部ロジックにアクセスする手段がなくなるため、無理やりpriv

経営者から「AIを使った開発をうちの開発チームにもやってほしいんだけどうまく活用できていないようなので、うまく活用できるようにしたい」と相談を受けます。 僕も下記のような記事を書いているのですが、そもそも使い倒すためには前提条件があるので説明するためにこのnoteを書いています。 （ついでにエンジニアがこの記事を使って経営層に説明しやすくなると良いなと思ってます） 前提 エンジニアとしても生産性の向上するような施策はぜひやりたいと思っていて、Claude Codeなどのコーディングエージェントも活用してうまくやれるなら活用したいと思っている（はず。今回は現場のエンジニアも活用したいと思っている前提で進めます） エンジニアとしては活用したいが活用できないというジレンマが存在しています。 今回、掲載する画像は下記のような簡易的なツールから生成しているので 経営層に説明する際にエンジニアの皆様は

（フランドランの『性の歴史』の表紙が「センシティブ」ということらしいので、宮本太郎先生編著（筒井分担執筆）の『子どもが消えゆく国の転換』の表紙にしました。） 参院選前ということもあるのだろうか。少子化問題について、いろんな人が自由に考えを出しあっている。だからこそ、研究者の間である程度知られている知識を共有しておくにこしたことはないだろう。今回はまず、人類社会における長期的な出生率低下について解説する。 ▼出生率の低下は世界的現象前近代では、地域によるが、女性は平均して一生で4〜7（人）くらいの子どもを産んでいたのではないか、といわれている。それでも長い間人口がそれほど増えず、定常状態に近かったのは、死亡率が高かったからだ。結局、ネットの再生産率（純再生産率）は1前後になって、女性は平均すれば1人くらいの女性を残す、という状態が長く続いた。 現在では、いわゆる経済先進国でなくとも出生率（期

2025年7月5日に開催された「Claude Code 初学者 勉強会 2」の登壇資料です。 https://currypurin-dojo.connpass.com/event/360112/

今年に入ってすぐくらいから、coding agentを活用した、いわゆる vibe coding を行うようになりました。 vibe codingとは、おおむね「自然言語でcoding agentに指示をしてプロダクトを作る」という開発スタイルのことを指すとみていいようです*1。 これはまさにソフトウェア開発における革命です。しかも、この革命はすでに "成って" います。 たとえば、ここ1ヶ月くらいで私が仕事で生産するコードの8割くらいは、coding agentによるものです。そして、おそらく1年以内にこれは9割を超えます。 この流れはもはや不可逆です。すでにvibe codingによって作られるプロダクトは、これまでとは異なる質を持っているからです。 つまり、vibe codingはただagentic codingがコーディングの役割を担うというだけにとどまりません。vibe codi

最近は Claude Code 中心に使っていて、Unityプロジェクト（といってもゲームでなくUPMパッケージ開発が多い）でもそこそこ安定するワークフローが固まってきました。 一例として紹介します。 目的 紹介するワークフローの目的は次の2点です。 できるだけ自律的に、自走させたい レビュー負荷を減らしたい 前提として、すべてこのワークフローを使うのではなく、例えばコードを書きながら探索的に設計したいケースでは*1 従来通りGitHub Copilotのサジェストを使ってTDDで書いています。 また、いわゆる "Vibe Coding" ではなく、実装コードもテストコードもレビューし、保守性を高める修正を入れています。 ワークフロー 次の手順で開発を進めます。 Plan modeで、実装する機能の要件、仕様、一部の実装方法などを伝え、それを一旦ドキュメントに書き出し ドキュメントをもとに

取締役CTOの小竹（aka tkmru）です。 著名なセキュリティ製品であるEDRは、残念ながら万能ではありません。 今回は、世界各地のセキュリティカンファレンスで頻繁に新しいテクニックが発表されており、ホットな分野である「EDRバイパス」の概要を紹介します。 はじめに 今日の企業において、従業員が使用する端末に対して、EDR（Endpoint Detection and Response）を導入するというのは標準的な対策となっています。 何らかの攻撃に成功して、企業内の端末に侵入できても、何も配慮していないとマルウェアはEDRにブロックされます。 しかし、高度な攻撃者はEDRによる検知を回避・迂回してきます。 EDRを迂回・回避するテクニックはEDR バイパス（Bypass）またはEDR Evasionと呼ばれます。 EDRを回避する技術をなぜ知るべきなのか 最新のマルウェアの多くがED

薄利多売ばかりで「儲からない」生成AIイラスト販売で、短期間で100万円以上の売り上げを出した話。持たざる者の勝利術 https://note.com/cellmatte/n/n6265acba4d79 「AIイラストで稼ぎたい！」と、AIイラスト販売に挑戦したのはいいものの、まったく儲からず、月1万数千円～数千円程度の低い収益で、低空飛行を続けている方は多いと思います。 何故儲からないのか？そして、高収益を上げるコツは何なのか？ その「本質」と「極意」は有料となりますが、「何故儲からないのか？」という要因や、薄利多売が主流の現状などは、無料で読めるようにしています。 何も考えず「普通にやる」だけでは儲からない「AIイラストは儲かる」と聞いたが、全然儲からない。その現実に打ちのめされた方は多いでしょう。「数撃ちゃ当たる」「努力は報われる」なんて言葉がありますが、それは適切かつ効果的な事をし

AI の能力が上がるにつれて、人間が AI を監督するのが難しくなってきています。本稿では、Anthropic などのグループが ICLR 2025 で発表した Language Models Learn to Mislead Humans via RLHF（言語モデルは RLHF を通じて人間を誤解させることを学ぶ）をベースに、この問題について議論します。 この論文では、LLM が解けないほど難しいタスク、例えば難しいプログラミングのタスクに直面したとき、「分かりません」と言ったり、一目で分かるような間違ったコードを出力すると BAD ボタンを押されてしまうので、あえて出力を複雑にしたりデバッグしにくいコードを出力し、それによりユーザーは煙に巻かれる・ミスが隠蔽されるといった現象が実験により確認されています。 この現象は現実の LLM や AI サービスでも起きている可能性が高いです。自

最近Claude Codeなどのコーディングエージェントによる開発が非常に便利になっていて、何か作りたいなと思ったら今までにないスピードで開発ができるようになった。自分だと https://github.com/shibayu36/mysql-schema-explorer-mcp はCursor AgentやClaude Codeでかなりの部分を開発した。 コーディングエージェントによる開発をいろいろ試して思ったことは、とにかく楽しすぎるということ。自分がこういうものが欲しいなと思ったら、今までにないスピードで魔法のようにできあがる。モノづくりという側面だけでプログラミングを見た時に、面倒な部分をすべてすっ飛ばしてどんどん作れてしまう。この魔法のようにできあがる体験はとにかく楽しい。 一方で、この楽しさは一種の麻薬のようにも感じる時もある。コーディングエージェントによる開発をしていると、

結論：Claude Codeのdenyは、ガッツリ書いておけ ワイは、Claude Code と Supabase MCP で、Supabase のDB全部削除させてしまったことがある。目の前でテーブルが「ッポン」といった感じで消えてトラウマになった 思い返せば permissions.deny に書いておけばよかったのかもしれない permissions.deny とはなんぞや？ Claude Codeのpermissions.denyは、AIが危険な操作や機密情報へのアクセスを行わないよう制限する設定やね。これがあるおかげで、AIに任せても「壊さない・漏らさない・暴走しない」が実現される AIに対してのガードレール設計ですね この記事では、Claude Code の deny リストを読み解きながら、「なぜその操作が禁止されているのか」「自分の環境でも取り入れるべきか？」を考えてみる

何時間も自走して仕事するAIの構築方法ChatGPT等のAIツールを活用して生産性を上げている皆様に、最先端ツールの1つである『Claude Code』を使って、AIに人間離れした仕事を何時間も自走してやってもらう方法をご紹介します！ Claude Codeは「エージェント型コーディングツール」と公式ドキュメントが謳っている通り、主にエンジニアが開発に使うツールだと思われがちですが、知的労働を行うあらゆる職種の人の仕事を何段階もレベルアップする可能性を秘めたツールです。 今回はAIが何時間もかけて様々な職種のプロフェッショナルな知恵をフル活用して企画書を磨き上げていく仕事の自動化を例に解説します。 Claude CodeでAGIみを感じ始めたので全力ベット中！1回の指示で3時間近く動いて人間離れした仕事をするので、完全に世界観が変わりました。… — 砂塚紀彦｜PKSHA Associate

バイブコーディングとは、AI エージェントを活用して直感的にアプリケーションを開発する新しいコーディングスタイルです。このチュートリアルでは、Claude Code を使って Next.js でカンバンボードアプリケーションを作成します。 気がつけばコーディングの分野で AI エージェントを活用することが一般的になりつつあります。特に「バイブコーディング（Vibe Coding）」と呼ばれる新しいタイプのコーディングスタイルは一種のバズワードになっています。Vibe とは元々音楽シーンで使われていた言葉で「雰囲気・フィーリング・ノリ」といった意味を持ちます。プログラマーは技術的な詳細にとらわれるのではなく、自らの直感的なアイディアを AI エージェントに自然言語で伝えることで、AI エージェントが主体になってアプリケーションの開発を進めていきます。このスタイルではプログラマーはほとんどコー

はじめに こんにちは。一休データサイエンス部の平田です。 一休.comは主に国内の宿泊施設を取り扱う予約サイトですが、インバウンド需要の高まりを受け多言語対応を進めており、2025年の3月に国際サイトをリリースいたしました。対象言語は英語、中国語（繁体字・簡体字）、韓国語、タイ語、ベトナム語、マレー語、インドネシア語です。 一休.comトップページのメニューから言語を切り替えることができます 一休.com英語版のトップページ 一休.com英語版のホテル紹介ページ 今回は主にデータとして存在する日本語をどうやって翻訳したかということと、その注意点についてフォーカスして書いていきます。 自動翻訳サービスの選定 自動翻訳の必要性 ユーザーに見える部分を全て翻訳するため、かなり多岐に渡るテーブルが対象になり、文字量にして約10億文字を翻訳する必要があります。翻訳後の分量で言えば8つの言語で翻訳する