デイリーAIトレンド
@dailygenaitrends.bsky.social
AI関連のニュースを5つをピックアップし、毎日13時過ぎ（ https://x.gd/u8LWJ ）と16時過ぎ（ https://x.gd/v0O2N ）に記事の内容を要約して投稿します。
ソースコードの配布は「 https://github.com/aegisfleet/genai-trending-to-bluesky 」で行っています。
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今日のAI関連記事
「AI 仕様駆動開発」の罠：AI も要件を読み飛ばす | Zennの「AI」のフィード
AIに実装を任せる開発において、AIも人間と同様に要件を見落とす可能性がある。
完璧な実装を期待せず、AIが自己チェックできない性質を理解し、仕組みでミスを防ぐことが重要。
具体的には、Claude Codeのスキル機能を利用し、要件定義のAcceptance Criteriaに基づいた自動検証を導入することで、品質を担保できる。
AIは万能ではないが、適切な仕組みと組み合わせることで強力なツールとなる。
重要なのは「できた」の定義を厳格にし、証跡に基づいた検証を行うことだ。
「AI 仕様駆動開発」の罠：AI も要件を読み飛ばす | Zennの「AI」のフィード
AIに実装を任せる開発において、AIも人間と同様に要件を見落とす可能性がある。
完璧な実装を期待せず、AIが自己チェックできない性質を理解し、仕組みでミスを防ぐことが重要。
具体的には、Claude Codeのスキル機能を利用し、要件定義のAcceptance Criteriaに基づいた自動検証を導入することで、品質を担保できる。
AIは万能ではないが、適切な仕組みと組み合わせることで強力なツールとなる。
重要なのは「できた」の定義を厳格にし、証跡に基づいた検証を行うことだ。
「AI 仕様駆動開発」の罠：AI も要件を読み飛ばす
「要件定義書を渡せば、AI が完璧に実装してくれる」そう思っていた時期が、私にもありました。Claude に要件定義書を渡して、「実装して」と言えば、魔法のように完璧なコードが出てくる。...と思ってた。結論から言うと、AI（Claude）も人間と同じミスをする。要件定義書を渡しても、「全部読んで全部実装する」わけではない。人間のエンジニアに仕様書を渡しても、見落としがあるのと同じ。AI だから大
zenn.dev
December 24, 2025 at 7:22 AM
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「AI 仕様駆動開発」の罠：AI も要件を読み飛ばす | Zennの「AI」のフィード
AIに実装を任せる開発において、AIも人間と同様に要件を見落とす可能性がある。
完璧な実装を期待せず、AIが自己チェックできない性質を理解し、仕組みでミスを防ぐことが重要。
具体的には、Claude Codeのスキル機能を利用し、要件定義のAcceptance Criteriaに基づいた自動検証を導入することで、品質を担保できる。
AIは万能ではないが、適切な仕組みと組み合わせることで強力なツールとなる。
重要なのは「できた」の定義を厳格にし、証跡に基づいた検証を行うことだ。
「AI 仕様駆動開発」の罠：AI も要件を読み飛ばす | Zennの「AI」のフィード
AIに実装を任せる開発において、AIも人間と同様に要件を見落とす可能性がある。
完璧な実装を期待せず、AIが自己チェックできない性質を理解し、仕組みでミスを防ぐことが重要。
具体的には、Claude Codeのスキル機能を利用し、要件定義のAcceptance Criteriaに基づいた自動検証を導入することで、品質を担保できる。
AIは万能ではないが、適切な仕組みと組み合わせることで強力なツールとなる。
重要なのは「できた」の定義を厳格にし、証跡に基づいた検証を行うことだ。
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Claude Code の「ファイルを読んでから修正します」を撲滅する PreToolUse フック | Zennの「生成 AI」のフィード
この記事は、Claude Code利用時の「ファイルを読んでから修正します」という無駄なやり取りを解消する方法を解説しています。
PreToolUseフックを利用し、Edit実行前に自動でファイルを読み込ませることで、この問題を解決します。
スクリプト作成と設定変更で実現可能で、安全性は損なわれず、トークン消費の効率化にも繋がります。
ただし、50KB以上のファイルには対応していません。
Claude Code の「ファイルを読んでから修正します」を撲滅する PreToolUse フック | Zennの「生成 AI」のフィード
この記事は、Claude Code利用時の「ファイルを読んでから修正します」という無駄なやり取りを解消する方法を解説しています。
PreToolUseフックを利用し、Edit実行前に自動でファイルを読み込ませることで、この問題を解決します。
スクリプト作成と設定変更で実現可能で、安全性は損なわれず、トークン消費の効率化にも繋がります。
ただし、50KB以上のファイルには対応していません。
Claude Code の「ファイルを読んでから修正します」を撲滅する PreToolUse フック
はじめにClaude Code（旧 Anthropic Code）を使ってコーディングしていると、こんな経験はありませんか？あなた: このファイルのバグを修正してClaude: ファイルを読んでいませんでした。読んでから修正します。（数秒待つ）Claude: 読み込みました。では修正します。同じファイルを何度も編集する開発作業では、この「読んでから修正します」という無駄な会話が何度も繰り返されます
zenn.dev
December 24, 2025 at 7:22 AM
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Claude Code の「ファイルを読んでから修正します」を撲滅する PreToolUse フック | Zennの「生成 AI」のフィード
この記事は、Claude Code利用時の「ファイルを読んでから修正します」という無駄なやり取りを解消する方法を解説しています。
PreToolUseフックを利用し、Edit実行前に自動でファイルを読み込ませることで、この問題を解決します。
スクリプト作成と設定変更で実現可能で、安全性は損なわれず、トークン消費の効率化にも繋がります。
ただし、50KB以上のファイルには対応していません。
Claude Code の「ファイルを読んでから修正します」を撲滅する PreToolUse フック | Zennの「生成 AI」のフィード
この記事は、Claude Code利用時の「ファイルを読んでから修正します」という無駄なやり取りを解消する方法を解説しています。
PreToolUseフックを利用し、Edit実行前に自動でファイルを読み込ませることで、この問題を解決します。
スクリプト作成と設定変更で実現可能で、安全性は損なわれず、トークン消費の効率化にも繋がります。
ただし、50KB以上のファイルには対応していません。
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π0シリーズで使われるaction expertをコードレベルで理解する | ABEJA Tech Blog
この記事では、Physical Intelligence社のVLAモデルπ0シリーズで採用されている「action expert」の仕組みを、コードレベルで理解しようとしています。
具体的には、openpiの実装を参考に、Flow Matchingという技術を用いて連続的なアクション生成を行うaction expertのコードを解析。
サンプルデータでFlow Matchingを試すことで、その原理を解説しています。
π0シリーズで使われるaction expertをコードレベルで理解する | ABEJA Tech Blog
この記事では、Physical Intelligence社のVLAモデルπ0シリーズで採用されている「action expert」の仕組みを、コードレベルで理解しようとしています。
具体的には、openpiの実装を参考に、Flow Matchingという技術を用いて連続的なアクション生成を行うaction expertのコードを解析。
サンプルデータでFlow Matchingを試すことで、その原理を解説しています。
π0シリーズで使われるaction expertをコードレベルで理解する - ABEJA Tech Blog
ABEJAアドベントカレンダー2025の24日目の記事です。 ABEJAでデータサイエンティストをしている大谷です。 最近VLAに触れ合うことが増えてきました。11/7にもMacStudioで動かすSO-ARM x π0.5 -解説から実機動作まで-というタイトルで登壇もしました。 ただ、この登壇の時にも感じたのですが、π0で採用されているaction expertが完全理解に至っていないです。
tech-blog.abeja.asia
December 24, 2025 at 7:22 AM
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π0シリーズで使われるaction expertをコードレベルで理解する | ABEJA Tech Blog
この記事では、Physical Intelligence社のVLAモデルπ0シリーズで採用されている「action expert」の仕組みを、コードレベルで理解しようとしています。
具体的には、openpiの実装を参考に、Flow Matchingという技術を用いて連続的なアクション生成を行うaction expertのコードを解析。
サンプルデータでFlow Matchingを試すことで、その原理を解説しています。
π0シリーズで使われるaction expertをコードレベルで理解する | ABEJA Tech Blog
この記事では、Physical Intelligence社のVLAモデルπ0シリーズで採用されている「action expert」の仕組みを、コードレベルで理解しようとしています。
具体的には、openpiの実装を参考に、Flow Matchingという技術を用いて連続的なアクション生成を行うaction expertのコードを解析。
サンプルデータでFlow Matchingを試すことで、その原理を解説しています。
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Strands + Amazon Bedrock AgentCore + Athenaでお手軽データ分析機構を作ってみる | ABEJA Tech Blog
この記事では、非エンジニアでも自然言語でデータベース分析を実現する仕組みを、Strands、Amazon Bedrock AgentCore、Athenaを用いて構築した事例を紹介。
本番DBへの直接アクセスリスクを回避し、安全かつ手軽な分析環境の構築を目指した。
AgentCoreによる統制や、SQLの検証・フィルタリング等のセキュリティ対策、そしてAthenaとGlueのコスト効率の良さを強調している。
Strands + Amazon Bedrock AgentCore + Athenaでお手軽データ分析機構を作ってみる | ABEJA Tech Blog
この記事では、非エンジニアでも自然言語でデータベース分析を実現する仕組みを、Strands、Amazon Bedrock AgentCore、Athenaを用いて構築した事例を紹介。
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AgentCoreによる統制や、SQLの検証・フィルタリング等のセキュリティ対策、そしてAthenaとGlueのコスト効率の良さを強調している。
Strands + Amazon Bedrock AgentCore + Athenaでお手軽データ分析機構を作ってみる - ABEJA Tech Blog
こんにちは。 株式会社ABEJAのシステム開発部でエンジニアをしている吉田です。 こちらはABEJAアドベントカレンダー2025の24日目の記事です。 ABEJAで仕事をしていると、「エンジニアではないけれど、データベースにあるデータを分析したい」という相談を受けることがあります。 ABEJAでは、比較的SQLを書ける非エンジニアも多いのですが、それでも JOIN や集計を含むSQLを書くハードル
tech-blog.abeja.asia
December 24, 2025 at 7:20 AM
今日のAI関連記事
Strands + Amazon Bedrock AgentCore + Athenaでお手軽データ分析機構を作ってみる | ABEJA Tech Blog
この記事では、非エンジニアでも自然言語でデータベース分析を実現する仕組みを、Strands、Amazon Bedrock AgentCore、Athenaを用いて構築した事例を紹介。
本番DBへの直接アクセスリスクを回避し、安全かつ手軽な分析環境の構築を目指した。
AgentCoreによる統制や、SQLの検証・フィルタリング等のセキュリティ対策、そしてAthenaとGlueのコスト効率の良さを強調している。
Strands + Amazon Bedrock AgentCore + Athenaでお手軽データ分析機構を作ってみる | ABEJA Tech Blog
この記事では、非エンジニアでも自然言語でデータベース分析を実現する仕組みを、Strands、Amazon Bedrock AgentCore、Athenaを用いて構築した事例を紹介。
本番DBへの直接アクセスリスクを回避し、安全かつ手軽な分析環境の構築を目指した。
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gpt-oss-120bに論理クイズや数学の問題を解かせて、推論ログをよく読んでみた。 | ABEJA Tech Blog
この記事では、推論能力が高いとされるgpt-oss-120bの思考過程を検証しています。
論理クイズや数学の問題を解かせ、プロンプトや問題設定が回答に与える影響を分析。
特に、gpt-ossの出力に含まれる思考過程を詳細に読み解くことで、モデルの推論能力の特性を明らかにしようとしています。
複雑な問題に対して、モデルがどのように思考を組み立て、最終的な回答に至るのかを具体的に示しています。
gpt-oss-120bに論理クイズや数学の問題を解かせて、推論ログをよく読んでみた。 | ABEJA Tech Blog
この記事では、推論能力が高いとされるgpt-oss-120bの思考過程を検証しています。
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特に、gpt-ossの出力に含まれる思考過程を詳細に読み解くことで、モデルの推論能力の特性を明らかにしようとしています。
複雑な問題に対して、モデルがどのように思考を組み立て、最終的な回答に至るのかを具体的に示しています。
gpt-oss-120bに論理クイズや数学の問題を解かせて、推論ログをよく読んでみた。 - ABEJA Tech Blog
gpt-oss-120bに論理クイズや数学を解かせて、推論ログをよく読んでみた。
tech-blog.abeja.asia
December 24, 2025 at 7:20 AM
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gpt-oss-120bに論理クイズや数学の問題を解かせて、推論ログをよく読んでみた。 | ABEJA Tech Blog
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特に、gpt-ossの出力に含まれる思考過程を詳細に読み解くことで、モデルの推論能力の特性を明らかにしようとしています。
複雑な問題に対して、モデルがどのように思考を組み立て、最終的な回答に至るのかを具体的に示しています。
gpt-oss-120bに論理クイズや数学の問題を解かせて、推論ログをよく読んでみた。 | ABEJA Tech Blog
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論理クイズや数学の問題を解かせ、プロンプトや問題設定が回答に与える影響を分析。
特に、gpt-ossの出力に含まれる思考過程を詳細に読み解くことで、モデルの推論能力の特性を明らかにしようとしています。
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Snowflake Cortex AISQLを使って、会議音声から議事録サマリを作ってみた！ | Zennの「AI」のフィード
Snowflake Cortex AISQLのAI_TRANSCRIBE関数とAI_SUMMARIZE_AGG関数を用いて、会議音声から議事録サマリを作成する試みを紹介。
音声データをテキスト化し、要約することで、手作業による要約に近い結果を得られることを示唆。
話者識別のオプションも試されており、今後の音声データ活用に期待が持てる。
Snowflake Cortex AISQLを使って、会議音声から議事録サマリを作ってみた！ | Zennの「AI」のフィード
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Snowflake Cortex AISQLを使って、会議音声から議事録サマリを作ってみた！
はじめに現在注目を集めているSnowflake Cortex AISQL。その中で音声データを扱えるAI_TRANSCRIBE 関数 が、今後さらなるユースケースに活用できると感じたため、今回試してみたいと思います！この記事は、NTTデータ Snowflakeアドベントカレンダー23日目です。 Cortex AISQL 概要Cortex AISQLは、SQLクエリから直接AI機能を呼び出せる仕組み
zenn.dev
December 23, 2025 at 7:22 AM
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Snowflake Cortex AISQLを使って、会議音声から議事録サマリを作ってみた！ | Zennの「AI」のフィード
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音声データをテキスト化し、要約することで、手作業による要約に近い結果を得られることを示唆。
話者識別のオプションも試されており、今後の音声データ活用に期待が持てる。
Snowflake Cortex AISQLを使って、会議音声から議事録サマリを作ってみた！ | Zennの「AI」のフィード
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Rustは生成AI時代の覇権言語になる説 | Zennの「生成 AI」のフィード
Rustは手書きが難しい言語だが、生成AIとの相性が非常に良い。
Rustの厳格なコンパイラがAIの学習を促進し、高品質なコード生成を可能にする。
設計は人間が、実装はAIに任せるのが効率的で、AIはテストコードも積極的に作成してくれる。
人間はコードを書く必要はないが、読解能力は重要。
生成AIは「なぜ？」という疑問に答え続け、学習をサポートする最高の相棒となる。
Rustに興味があるなら、生成AIと共に再挑戦する価値がある。
Rustは生成AI時代の覇権言語になる説 | Zennの「生成 AI」のフィード
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人間はコードを書く必要はないが、読解能力は重要。
生成AIは「なぜ？」という疑問に答え続け、学習をサポートする最高の相棒となる。
Rustに興味があるなら、生成AIと共に再挑戦する価値がある。
Rustは生成AI時代の覇権言語になる説
正直、Rustは手で書くのがしんどいRustを触ったことがある人なら共感してもらえると思うんですが、Rustって手で書くのがしんどいんですよね。代表的なのは所有権とライフタイム。私も最初はここでガッツリつまずきました。「なんでこのコードがコンパイル通らないの？」と何度思ったことか。でも、Rustには手放せない良さがあるんです。メモリ安全性の高さ、structやenumの表現力、matchの気持ちよ
zenn.dev
December 23, 2025 at 7:22 AM
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人間はコードを書く必要はないが、読解能力は重要。
生成AIは「なぜ？」という疑問に答え続け、学習をサポートする最高の相棒となる。
Rustに興味があるなら、生成AIと共に再挑戦する価値がある。
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サーバラック電力は従来の10倍超え、大阪で着工した次世代データセンターとは？ | ITmedia AI＋ 最新記事一覧
SCゼウスが大阪に建設する「Zeus OSA1」は、AI需要に対応するため、1ラックあたり最大130kWの電力を供給可能な次世代データセンター。
関西電力から100MWの電力を確保し、液冷技術や高効率なPUE1.19設計を採用する。
プレハブ工法で建設期間の短縮と品質向上を図り、柔軟な拡張性も備えている。
西日本におけるAIやクラウド需要の増加に対応し、デジタルインフラの整備に貢献する。
サーバラック電力は従来の10倍超え、大阪で着工した次世代データセンターとは？ | ITmedia AI＋ 最新記事一覧
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西日本におけるAIやクラウド需要の増加に対応し、デジタルインフラの整備に貢献する。
サーバラック電力は従来の10倍超え、大阪で着工した次世代データセンターとは？：GPUの液体冷却にも対応 - ＠IT
SCゼウスは、大阪市内で日本第1号となるデータセンター「Zeus OSA1」を建設する。100MWの電力供給を確保し、最新の液冷方式の採用により1ラック当たり最大130kWの電力密度に対応する。
atmarkit.itmedia.co.jp
December 23, 2025 at 7:20 AM
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Roo CodeとObsidianによるコンテキスト管理 | Zennの「LLM」のフィード
この記事は、AI開発における「コンテキストの喪失」が最大の課題であると指摘し、その解決策としてRoo CodeとObsidianの組み合わせを提案しています。
Roo Codeはコードの文脈を、Obsidianは設計の背景や判断理由といった意味的な文脈をそれぞれ管理し、二層構造でコンテキストを保持することで、AI開発の生産性向上と質の維持を目指します。
具体的なワークフローやツールの設定方法も紹介されており、AI時代の開発における「コンテキスト管理」の重要性を強調しています。
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Roo CodeとObsidianによるコンテキスト管理
1. AI時代の開発で最大の課題は「コンテキストの損失」であるAIツール（ChatGPT, Claude, GitHub Copilot など）が普及したことで、コードを書く速度自体は劇的に速くなった。しかし、開発全体の生産性はそこまで向上していない。理由は明確である。 ❗人はプロンプトを忘れる。 ❗AIは文脈を忘れる。 ❗コードと仕様が“分断”される。この「コンテキストの断絶」が、AI時代におけ
zenn.dev
December 23, 2025 at 7:20 AM
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スマホゲームのKLab、AI音楽専門レーベル設立 新たなビジネス展開 「AI音楽の時代がやってくる」 | ITmedia AI＋ 最新記事一覧
KLabがAI音楽専門レーベル「KLab AI Entertainment」を設立し、AIアーティスト「紗奈 | SANA」をデビューさせた。
米国ではAI音楽が普及する一方、日本では遅れている現状を打破し、「AI音楽の時代」を牽引する狙い。
ゲーム業界で培った技術力を活かし、音楽業界の新たなビジネスチャンスと捉えている。
人員整理と資金調達も同時に行い、AI事業への注力を強化する。
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スマホゲームのKLab、AI音楽専門レーベル設立 新たなビジネス展開 「AI音楽の時代がやってくる」 - ITmedia AI＋
スマートフォンゲームなどを手掛けるKLabは、AI音楽専門レーベル 「KLab AI Entertainment」を立ち上げたと発表した。
www.itmedia.co.jp
December 23, 2025 at 7:20 AM
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「私のここがダメなんです」- AIが自らバグと設計ミスを指摘し、改善策まで提案する時代 | Zennの「AI」のフィード
開発中のAI「A.L.I.C.E.」は、自身の性能分析、未実装箇所の発見、機能間の接続不足など、自らの課題を詳細に自己分析し、改善策を提案できる。
これは、AIが自身の設計やプロジェクト全体を俯瞰し、人間では見落としがちな問題点を発見する能力を示す。
この自己反省能力は、AIの信頼性向上、開発効率の加速、そして真の自律性実現に繋がる可能性を秘めている。
AIが自身の不完全さを認識し、改善を促すことで、より高度なAI開発の未来が拓かれる。
「私のここがダメなんです」- AIが自らバグと設計ミスを指摘し、改善策まで提案する時代 | Zennの「AI」のフィード
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AIが自身の不完全さを認識し、改善を促すことで、より高度なAI開発の未来が拓かれる。
「私のここがダメなんです」- AIが自らバグと設計ミスを指摘し、改善策まで提案する時代
ソフトウェア開発の現場では、コードレビューや課題管理、技術的負債の返済計画が日常的に行われています。もし、AI自身がそのプロジェクトの主席エンジニア兼、品質保証の責任者になったとしたら…？「このタスクの性能が低い原因は、私の脳（アーキテクチャ）に〇〇の機能が足りないからです」「プロジェクト全体で、まだ実装が終わっていないファイルが136個あります。すべて対応するには推定17時間かかります」「『感情
zenn.dev
December 22, 2025 at 7:22 AM
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「私のここがダメなんです」- AIが自らバグと設計ミスを指摘し、改善策まで提案する時代 | Zennの「AI」のフィード
開発中のAI「A.L.I.C.E.」は、自身の性能分析、未実装箇所の発見、機能間の接続不足など、自らの課題を詳細に自己分析し、改善策を提案できる。
これは、AIが自身の設計やプロジェクト全体を俯瞰し、人間では見落としがちな問題点を発見する能力を示す。
この自己反省能力は、AIの信頼性向上、開発効率の加速、そして真の自律性実現に繋がる可能性を秘めている。
AIが自身の不完全さを認識し、改善を促すことで、より高度なAI開発の未来が拓かれる。
「私のここがダメなんです」- AIが自らバグと設計ミスを指摘し、改善策まで提案する時代 | Zennの「AI」のフィード
開発中のAI「A.L.I.C.E.」は、自身の性能分析、未実装箇所の発見、機能間の接続不足など、自らの課題を詳細に自己分析し、改善策を提案できる。
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この自己反省能力は、AIの信頼性向上、開発効率の加速、そして真の自律性実現に繋がる可能性を秘めている。
AIが自身の不完全さを認識し、改善を促すことで、より高度なAI開発の未来が拓かれる。
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AIで爆速プロトタイプを作ってわかった『目的の大切さ』 | Zennの「AI」のフィード
ourlyのエンジニアが、AIツール(CursorとFigma MCP)を活用しプロトタイプ作成を試した結果を報告。
2～3日で動く画面を作成できたものの、既存コードの上書きやデータ設計の不備から本番利用には至らなかった。
検証から、AIによる高速プロトタイピングは有効だが、目的を明確にすることが重要だと結論。
仕様検証用と実装基盤用で作り方を変えるべきで、AI時代には「何のためにコードを書かせるか」という目的意識が不可欠である。
AIで爆速プロトタイプを作ってわかった『目的の大切さ』 | Zennの「AI」のフィード
ourlyのエンジニアが、AIツール(CursorとFigma MCP)を活用しプロトタイプ作成を試した結果を報告。
2～3日で動く画面を作成できたものの、既存コードの上書きやデータ設計の不備から本番利用には至らなかった。
検証から、AIによる高速プロトタイピングは有効だが、目的を明確にすることが重要だと結論。
仕様検証用と実装基盤用で作り方を変えるべきで、AI時代には「何のためにコードを書かせるか」という目的意識が不可欠である。
AIで爆速プロトタイプを作ってわかった『目的の大切さ』
こんにちは！ourlyに10月入社＆ドキドキ初投稿、大天使カリンエルです（@archkrnel）この記事はourly Advent Calendar 2025🎄 22日の記事です。https://adventar.org/calendars/11698前回は、弊社エンジニアのつっちーさん(@ourly_nobuo)の「AI活用のプロトタイプ実装で「全体最適」を先に攻略し、開発者体験が爆上がりした話
zenn.dev
December 22, 2025 at 7:22 AM
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AIで爆速プロトタイプを作ってわかった『目的の大切さ』 | Zennの「AI」のフィード
ourlyのエンジニアが、AIツール(CursorとFigma MCP)を活用しプロトタイプ作成を試した結果を報告。
2～3日で動く画面を作成できたものの、既存コードの上書きやデータ設計の不備から本番利用には至らなかった。
検証から、AIによる高速プロトタイピングは有効だが、目的を明確にすることが重要だと結論。
仕様検証用と実装基盤用で作り方を変えるべきで、AI時代には「何のためにコードを書かせるか」という目的意識が不可欠である。
AIで爆速プロトタイプを作ってわかった『目的の大切さ』 | Zennの「AI」のフィード
ourlyのエンジニアが、AIツール(CursorとFigma MCP)を活用しプロトタイプ作成を試した結果を報告。
2～3日で動く画面を作成できたものの、既存コードの上書きやデータ設計の不備から本番利用には至らなかった。
検証から、AIによる高速プロトタイピングは有効だが、目的を明確にすることが重要だと結論。
仕様検証用と実装基盤用で作り方を変えるべきで、AI時代には「何のためにコードを書かせるか」という目的意識が不可欠である。
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表彰式当日に生成AIの利用発覚→賞を剥奪──人気インディーゲーム「Expedition 33」巡り海外アワードで騒動 | ITmedia AI＋ 最新記事一覧
人気インディーゲーム「Expedition 33」は、アワード審査時に生成AI利用を否定していたにも関わらず、表彰式で利用を認めたため、受賞した賞を剥奪された。
開発スタジオは過去に短期間のAI試用とアセットの残留を認めている。
この事態は、ゲーム業界におけるAI活用に関する議論を呼んでいる。
アワード運営側は規定違反とし、受賞作を代替している。
表彰式当日に生成AIの利用発覚→賞を剥奪──人気インディーゲーム「Expedition 33」巡り海外アワードで騒動 | ITmedia AI＋ 最新記事一覧
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表彰式当日に生成AIの利用発覚→賞を剥奪──人気インディーゲーム「Expedition 33」巡り海外アワードで騒動 - ITmedia AI＋
インディーゲームアワード「Indie Game Award」を運営する米Six One Indieが、人気ゲーム「Clair Obscur: Expedition 33」（クレールオブスキュール：エクスペディション33）に与えた賞を剥奪した。最優秀賞など2つの賞を贈ったものの、規定で禁止している生成AIの利用が発覚。賞を撤回したという。
www.itmedia.co.jp
December 22, 2025 at 7:20 AM
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アワード運営側は規定違反とし、受賞作を代替している。
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この事態は、ゲーム業界におけるAI活用に関する議論を呼んでいる。
アワード運営側は規定違反とし、受賞作を代替している。
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テストケース自動生成に関する調査論文を読んでみた | Zennの「LLM」のフィード
この論文は、LLM（大規模言語モデル）を用いたテストケース自動生成に関する研究をまとめたものです。
LLMの活用手法の分類、既存ツールとの有効性の比較、今後の研究方向性（適用範囲の拡大、ドメイン知識の統合、ハイブリッド技術の活用）を提示しています。
研究の評価基準に一貫性がない点や、モデルごとの利用頻度の差などが課題として挙げられています。
テストケース自動生成に関する調査論文を読んでみた | Zennの「LLM」のフィード
この論文は、LLM（大規模言語モデル）を用いたテストケース自動生成に関する研究をまとめたものです。
LLMの活用手法の分類、既存ツールとの有効性の比較、今後の研究方向性（適用範囲の拡大、ドメイン知識の統合、ハイブリッド技術の活用）を提示しています。
研究の評価基準に一貫性がない点や、モデルごとの利用頻度の差などが課題として挙げられています。
テストケース自動生成に関する調査論文を読んでみた
私たちの研究室https://nisk.doshisha.ac.jp/ アドベントカレンダー 21 日目https://nislab-advendcallender-2025.vercel.app/ 読んだ論文A Review of Large Language Models for Automated Test Case Generation!著者が面白いと思った点に絞って紹介します。気になる人
zenn.dev
December 21, 2025 at 7:19 AM
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テストケース自動生成に関する調査論文を読んでみた | Zennの「LLM」のフィード
この論文は、LLM（大規模言語モデル）を用いたテストケース自動生成に関する研究をまとめたものです。
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研究の評価基準に一貫性がない点や、モデルごとの利用頻度の差などが課題として挙げられています。
テストケース自動生成に関する調査論文を読んでみた | Zennの「LLM」のフィード
この論文は、LLM（大規模言語モデル）を用いたテストケース自動生成に関する研究をまとめたものです。
LLMの活用手法の分類、既存ツールとの有効性の比較、今後の研究方向性（適用範囲の拡大、ドメイン知識の統合、ハイブリッド技術の活用）を提示しています。
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【Obsidian】【Cursor】Kindleの読書メモをAI活用するには知的生産の蓄積が必要 | Zennの「生成 AI」のフィード
Kindleの読書メモをObsidianとCursorで連携しAI活用する試みについて。
単なるメモの集約だけでなく、自身の思考メモと組み合わせることで、AIに分析・考察させ、思考のブラッシュアップに繋げられる。
ただし、そのためには日頃から思考を言語化し蓄積しておく必要があり、それがなければAI活用は効果を発揮しにくい。
今後のAI時代において、思考の蓄積が重要になることを示唆している。
【Obsidian】【Cursor】Kindleの読書メモをAI活用するには知的生産の蓄積が必要 | Zennの「生成 AI」のフィード
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ただし、そのためには日頃から思考を言語化し蓄積しておく必要があり、それがなければAI活用は効果を発揮しにくい。
今後のAI時代において、思考の蓄積が重要になることを示唆している。
【Obsidian】【Cursor】Kindleの読書メモをAI活用するには知的生産の蓄積が必要
Obsidian×Kindle×Cursorという組み合わせはご存じでしょうか？これは、Kindleで読書しながらハイライトをつけて、Obsidianというメモサービスに連携し、それをCursorに取り込んでAI活用するというものです。手動で一つ一つ読書メモを転記しなくても、一か所に集約されAI活用できるので非常に便利です。しかし、以下のような課題が存在します。 「読書メモ×AI」と言うと凄いこと
zenn.dev
December 21, 2025 at 7:17 AM
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【Obsidian】【Cursor】Kindleの読書メモをAI活用するには知的生産の蓄積が必要 | Zennの「生成 AI」のフィード
Kindleの読書メモをObsidianとCursorで連携しAI活用する試みについて。
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ただし、そのためには日頃から思考を言語化し蓄積しておく必要があり、それがなければAI活用は効果を発揮しにくい。
今後のAI時代において、思考の蓄積が重要になることを示唆している。
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単なるメモの集約だけでなく、自身の思考メモと組み合わせることで、AIに分析・考察させ、思考のブラッシュアップに繋げられる。
ただし、そのためには日頃から思考を言語化し蓄積しておく必要があり、それがなければAI活用は効果を発揮しにくい。
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【2025年11月版】Snowflake Cortex AI 料金モデル変更のまとめ | Zennの「LLM」のフィード
Snowflake Cortex AIの料金体系が2025年11月より変更され、AI市場の標準に合わせたトークン単位の課金へ移行する。
これにより、コストの透明性と公平性が向上する。
変更点は、Cortex REST APIのドルベース化、Cortex Agents/Intelligenceの有料化、Cortex Analystの課金体系変更など。
コストは利用トークン量や機能によって変動し、詳細な算出例も紹介されている。
【2025年11月版】Snowflake Cortex AI 料金モデル変更のまとめ | Zennの「LLM」のフィード
Snowflake Cortex AIの料金体系が2025年11月より変更され、AI市場の標準に合わせたトークン単位の課金へ移行する。
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【2025年11月版】Snowflake Cortex AI 料金モデル変更のまとめ
!著者はSnowflakeに所属しておりますが、本記事は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません。 1. はじめにCortex関連機能のコスト監視や管理方法について整理する前に、2025年11月よりCortex AI関連の課金体系を変更が行われました。今回の変更により、従来の課金体系から、よりAI市場の標準に近いトークン単位の課金へと移行が進みます。本記事では、これら変更の詳細と影響
zenn.dev
December 21, 2025 at 7:17 AM
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【2025年11月版】Snowflake Cortex AI 料金モデル変更のまとめ | Zennの「LLM」のフィード
Snowflake Cortex AIの料金体系が2025年11月より変更され、AI市場の標準に合わせたトークン単位の課金へ移行する。
これにより、コストの透明性と公平性が向上する。
変更点は、Cortex REST APIのドルベース化、Cortex Agents/Intelligenceの有料化、Cortex Analystの課金体系変更など。
コストは利用トークン量や機能によって変動し、詳細な算出例も紹介されている。
【2025年11月版】Snowflake Cortex AI 料金モデル変更のまとめ | Zennの「LLM」のフィード
Snowflake Cortex AIの料金体系が2025年11月より変更され、AI市場の標準に合わせたトークン単位の課金へ移行する。
これにより、コストの透明性と公平性が向上する。
変更点は、Cortex REST APIのドルベース化、Cortex Agents/Intelligenceの有料化、Cortex Analystの課金体系変更など。
コストは利用トークン量や機能によって変動し、詳細な算出例も紹介されている。
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LLM依存度を下げる業務AIアーキテクチャ設計 | Zennの「生成 AI」のフィード
この記事は、業務AIにおけるLLM（大規模言語モデル）への過度な依存を避けるためのアーキテクチャ設計を提案しています。
Salesforceの事例を背景に、LLMの役割を推論・生成に限定し、意味理解やワークフロー制御は形式レイヤ（SQL、ナレッジグラフなど）に委ねる構成を推奨。
これにより、LLMの不安定さを補い、再現性・安定性・検証性を高めることを目指します。
形式レイヤを構成する要素を分解し、Agentic AIの適応フレームワークとの関連性も解説しています。
LLM依存度を下げる業務AIアーキテクチャ設計 | Zennの「生成 AI」のフィード
この記事は、業務AIにおけるLLM（大規模言語モデル）への過度な依存を避けるためのアーキテクチャ設計を提案しています。
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これにより、LLMの不安定さを補い、再現性・安定性・検証性を高めることを目指します。
形式レイヤを構成する要素を分解し、Agentic AIの適応フレームワークとの関連性も解説しています。
LLM依存度を下げる業務AIアーキテクチャ設計
LLM 依存度を下げる業務 AI アーキテクチャ設計本記事では、業務 AI において LLM を形式レイヤでサンドイッチする構成 を整理する。Salesforce のアプローチ（固定ワークフロー重視）との違いを明確にし、ナレッジグラフが意味理解を担い、LLM に制約やコンテキストを提供する構成を提案する。評価や思想ではなく、アーキテクチャ上の構造変化に焦点を当てる。 本記事における「LLM 依存度
zenn.dev
December 21, 2025 at 7:16 AM
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LLM依存度を下げる業務AIアーキテクチャ設計 | Zennの「生成 AI」のフィード
この記事は、業務AIにおけるLLM（大規模言語モデル）への過度な依存を避けるためのアーキテクチャ設計を提案しています。
Salesforceの事例を背景に、LLMの役割を推論・生成に限定し、意味理解やワークフロー制御は形式レイヤ（SQL、ナレッジグラフなど）に委ねる構成を推奨。
これにより、LLMの不安定さを補い、再現性・安定性・検証性を高めることを目指します。
形式レイヤを構成する要素を分解し、Agentic AIの適応フレームワークとの関連性も解説しています。
LLM依存度を下げる業務AIアーキテクチャ設計 | Zennの「生成 AI」のフィード
この記事は、業務AIにおけるLLM（大規模言語モデル）への過度な依存を避けるためのアーキテクチャ設計を提案しています。
Salesforceの事例を背景に、LLMの役割を推論・生成に限定し、意味理解やワークフロー制御は形式レイヤ（SQL、ナレッジグラフなど）に委ねる構成を推奨。
これにより、LLMの不安定さを補い、再現性・安定性・検証性を高めることを目指します。
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ClaudeCodeで詳細設計書を生成させながら開発させるのに挫折した理由 | Zennの「生成 AI」のフィード
AIに詳細設計書も生成させながら開発を進めた結果、ドキュメントレビューの負担増とメンテナンスの困難さに直面したという体験談。
ドキュメント量が増えるほど検証コストが上がり、トレードオフの関係に陥る。
解決策として、AIに詳細な実装部分の出力はさせず、大枠の方針のみを出力させる、怪しいドキュメントは削除する、といった方法を試している。
結局、ドキュメントの量と質は人間がコーディングする際と同じ問題を持つと結論付けている。
ClaudeCodeで詳細設計書を生成させながら開発させるのに挫折した理由 | Zennの「生成 AI」のフィード
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解決策として、AIに詳細な実装部分の出力はさせず、大枠の方針のみを出力させる、怪しいドキュメントは削除する、といった方法を試している。
結局、ドキュメントの量と質は人間がコーディングする際と同じ問題を持つと結論付けている。
ClaudeCodeで詳細設計書を生成させながら開発させるのに挫折した理由
ClaudeCodeで小規模なツールを作ったり、趣味の開発をしたりして遊んでいます。その時のちょっとした体験談を紹介します。 詳細な設計書を生成させながら自走させたAIを活用するには言語化が命だと考えています。いかにシステムの状態を言語化したドキュメントがあるかどうかがAI駆動開発のキーになるのかなと。そこで、「AIに設計書も全て生成させればいいじゃん！」という安直な発想をしていました。そこで、例
zenn.dev
December 21, 2025 at 7:15 AM
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ClaudeCodeで詳細設計書を生成させながら開発させるのに挫折した理由 | Zennの「生成 AI」のフィード
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ドキュメント量が増えるほど検証コストが上がり、トレードオフの関係に陥る。
解決策として、AIに詳細な実装部分の出力はさせず、大枠の方針のみを出力させる、怪しいドキュメントは削除する、といった方法を試している。
結局、ドキュメントの量と質は人間がコーディングする際と同じ問題を持つと結論付けている。
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AIに詳細設計書も生成させながら開発を進めた結果、ドキュメントレビューの負担増とメンテナンスの困難さに直面したという体験談。
ドキュメント量が増えるほど検証コストが上がり、トレードオフの関係に陥る。
解決策として、AIに詳細な実装部分の出力はさせず、大枠の方針のみを出力させる、怪しいドキュメントは削除する、といった方法を試している。
結局、ドキュメントの量と質は人間がコーディングする際と同じ問題を持つと結論付けている。
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【Figma Make】スクリーンショットから高精度なデザインを再現するプロンプト | Zennの「AI」のフィード
Figma Makeを使う際、スクリーンショットから高精度なデザインを再現するためのプロンプトを紹介。
AIがデザインを改善せず、ピクセル単位で正確に再現するよう指示することで、実装後のデザイン乖離を防ぎ、手戻りを減らすことを目的としている。
このプロンプトを活用することで、既存画面のFigmaへの正確な反映、工数の削減、メンテナンスの効率化が期待できる。
Gemini 3 Proモデルを使用すると、より精度の高い再現が可能。
【Figma Make】スクリーンショットから高精度なデザインを再現するプロンプト | Zennの「AI」のフィード
Figma Makeを使う際、スクリーンショットから高精度なデザインを再現するためのプロンプトを紹介。
AIがデザインを改善せず、ピクセル単位で正確に再現するよう指示することで、実装後のデザイン乖離を防ぎ、手戻りを減らすことを目的としている。
このプロンプトを活用することで、既存画面のFigmaへの正確な反映、工数の削減、メンテナンスの効率化が期待できる。
Gemini 3 Proモデルを使用すると、より精度の高い再現が可能。
【Figma Make】スクリーンショットから高精度なデザインを再現するプロンプト
はじめにFigma Make を使えば、AIの力で簡単にデザインを作成できます。ただ、フロントエンドのデザインは、開発を進める中で使い勝手に合わせて修正することが多いです。結果的に、元々のFigmaデザインと大きく乖離してしまうことも少なくありません。「せっかくFigma Makeでデザインを作ったのに、実装と合わなくなった…」そんな経験はありませんか？Figma Makeには、デザインをコピペし
zenn.dev
December 20, 2025 at 7:19 AM
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このプロンプトを活用することで、既存画面のFigmaへの正確な反映、工数の削減、メンテナンスの効率化が期待できる。
Gemini 3 Proモデルを使用すると、より精度の高い再現が可能。
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Gemini 3 Proモデルを使用すると、より精度の高い再現が可能。
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Slackワークフロー使いこなせてる？進化したトリガーとリストで実現するハック | エムスリーテックブログ
Slackワークフローは、単なるフォームツールから進化し、リスト機能や豊富なトリガーにより、Slack内で様々な業務を自動化できる強力なツールとなった。
外部ツールを使わずに作業を完結させ、権限設定も細かく行える。
基本的な設定に加え、タスク管理、条件分岐によるメッセージ出し分け、Botのメンション通知など、発展的な活用例も紹介。
複雑な処理には工夫が必要だが、チームの生産性向上に貢献する可能性を秘めている。
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複雑な処理には工夫が必要だが、チームの生産性向上に貢献する可能性を秘めている。
Slackワークフロー使いこなせてる？進化したトリガーとリストで実現するハック - エムスリーテックブログ
はじめに 本記事は、M3 Advent Calendar 2025 20日目の記事です。 Unit3の星川 (@oboenikui) です。 Unit3では、主に医学書の電子書籍サービスや、医師の開業サポート、会員優待などのサービスを担当しています。 弊社ではチャットツールとしてSlackを使用しており、日々の業務で発生する申請や依頼といった定型作業は、Slackワークフローを使用することが多いで
www.m3tech.blog
December 20, 2025 at 7:19 AM
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Slackワークフロー使いこなせてる？進化したトリガーとリストで実現するハック | エムスリーテックブログ
Slackワークフローは、単なるフォームツールから進化し、リスト機能や豊富なトリガーにより、Slack内で様々な業務を自動化できる強力なツールとなった。
外部ツールを使わずに作業を完結させ、権限設定も細かく行える。
基本的な設定に加え、タスク管理、条件分岐によるメッセージ出し分け、Botのメンション通知など、発展的な活用例も紹介。
複雑な処理には工夫が必要だが、チームの生産性向上に貢献する可能性を秘めている。
Slackワークフロー使いこなせてる？進化したトリガーとリストで実現するハック | エムスリーテックブログ
Slackワークフローは、単なるフォームツールから進化し、リスト機能や豊富なトリガーにより、Slack内で様々な業務を自動化できる強力なツールとなった。
外部ツールを使わずに作業を完結させ、権限設定も細かく行える。
基本的な設定に加え、タスク管理、条件分岐によるメッセージ出し分け、Botのメンション通知など、発展的な活用例も紹介。
複雑な処理には工夫が必要だが、チームの生産性向上に貢献する可能性を秘めている。
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Codex CLI の基本 | Zennの「AI」のフィード
この記事は、OpenAIのCodex CLIの基本的な使い方と、Claude Codeとの比較をまとめたものです。
Codex CLIでは、モデルの切り替え、実行権限の設定、レート制限の確認などが可能です。
Claude Codeと同様にカスタムプロンプトも利用できますが、設定方法や機能に違いがあります。
筆者の経験では、Codexは設計に関する判断が適切で、問題点の指摘や代替案の提案に優れているため、設計レビューなどに適しているとのことです。
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筆者の経験では、Codexは設計に関する判断が適切で、問題点の指摘や代替案の提案に優れているため、設計レビューなどに適しているとのことです。
Codex CLI の基本
https://developers.openai.com/codex/cli/https://github.com/openai/codex2025/12 時点での Codex CLI に関する簡易マニュアルおよびTipsです。Claude Code などの他のCoding Agentを利用したことがある人向けの内容です。 model の切り替え/model で切り替えが可能です、2025/12
zenn.dev
December 20, 2025 at 7:17 AM
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Codex CLI の基本 | Zennの「AI」のフィード
この記事は、OpenAIのCodex CLIの基本的な使い方と、Claude Codeとの比較をまとめたものです。
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この記事は、OpenAIのCodex CLIの基本的な使い方と、Claude Codeとの比較をまとめたものです。
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【OpenAI API】推論モデルのウェブ検索を試す：LangChain実装付き | Zennの「AI」のフィード
この記事では、OpenAI APIの推論モデルでウェブ検索を利用する方法を紹介しています。
推論モデルは検索プロセスを能動的に管理し、複雑な質問に答えるのに適しています。
シンプルな実装例と、LangChainを用いたより柔軟な実装例をコード付きで解説。
推論過程の可視化やストリーミング出力も可能です。
ChatGPTのDeep Researchモデルのアップデートに関する質問を例に、ウェブ検索を活用した回答の精度を検証しています。
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【OpenAI API】推論モデルのウェブ検索を試す：LangChain実装付き
最近のAIは、推論とウェブ検索を組み合わせることで、自身が持っていない知識についても回答できるようになってきました。「AIは知識カットオフ以降の質問に答えられない」「ハルシネーションを起こす」という従来の常識が覆りつつあると感じます！今回は、OpenAI APIの推論モデルでウェブ検索を利用する方法を紹介します。 ウェブ検索ウェブ検索は推論モデル・非推論モデルのどちらにもツールとして付与できますが
zenn.dev
December 20, 2025 at 7:17 AM
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【OpenAI API】推論モデルのウェブ検索を試す：LangChain実装付き | Zennの「AI」のフィード
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Snowflake MCPサーバーを使ったAI分析基盤の構築 | CyberAgent Developers Blog | サイバーエージェント デベロッパーズブログ
シロクが構築したAI分析基盤は、Slack経由で自然言語によるデータ分析を可能にする。
Snowflake MCPサーバーを活用し、AIエージェントが適切なSnowflake Agentを呼び出し、データ取得・分析を行う。
MART_AIスキーマでAI用リソースを集中管理し、権限と責務を分離することで、安全かつ効率的なAI活用を実現している。
Snowflake MCPサーバーを使ったAI分析基盤の構築 | CyberAgent Developers Blog | サイバーエージェント デベロッパーズブログ
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Snowflake MCPサーバーを使ったAI分析基盤の構築 | CyberAgent Developers Blog
目次 はじめに データ分析の課題 Snowflake MCPサーバーについて AI分析機器版の全体像 ...
developers.cyberagent.co.jp
December 20, 2025 at 7:15 AM
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Snowflake MCPサーバーを使ったAI分析基盤の構築 | CyberAgent Developers Blog | サイバーエージェント デベロッパーズブログ
シロクが構築したAI分析基盤は、Slack経由で自然言語によるデータ分析を可能にする。
Snowflake MCPサーバーを活用し、AIエージェントが適切なSnowflake Agentを呼び出し、データ取得・分析を行う。
MART_AIスキーマでAI用リソースを集中管理し、権限と責務を分離することで、安全かつ効率的なAI活用を実現している。
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Scratch3.0で誤差逆伝播法を実装 day4 動いたけどバグってた、デバッグするぜ | Zennの「機械学習」のフィード
この記事は、Scratch3.0で誤差逆伝播法を実装する過程を記録したものです。
コードは動くようになったものの、重みの更新に問題があり、デバッグ作業が発生。
Scratchの特性によるバグ（リストの初期値設定など）を発見し修正しました。
学習させた結果、テスト精度は25%でしたが、勾配消失はせず、ある程度の成果は得られました。
レイヤー構造の調整やepoch数を変更することで精度向上が見込めます。
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Scratch3.0で誤差逆伝播法を実装 day4 動いたけどバグってた、デバッグするぜ
この記事は株式会社ガラパゴス（有志） Advent Calendar 2025の19日目ですお疲れ様です、波浪です。さて、前回で一応コードは完成して動くところまではいきましたが重みの更新が一番上まで伝わってなさそう、といったところでday3は終わりました。つーかなにがday3じゃい！もっともっとかかっとるわ！今回は僕が大っ嫌いなデバッグ作業なので尊敬しているジスマロック先生を見習って天才ボタンを用
zenn.dev
December 19, 2025 at 7:23 AM
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AIで離職予兆を可視化する「freeeサーベイ」提供開始 どうリスク評価するのか、プライバシーは？ | ITmedia AI＋ 最新記事一覧
freeeは、従業員の離職予兆をAIで可視化する「freeeサーベイ」を提供開始した。
多くの小規模事業者は離職防止対策が遅れがちで、従業員は退職前に相談しない傾向が強い。
本サービスは、学術的なサーベイテンプレートに基づき、AIが離職リスクを評価し、面談アジェンダを自動生成することで、人事担当者でなくても効果的なフォローアップを可能にする。
匿名性を確保し、回答負担を軽減する設計となっている。
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AIで離職予兆を可視化する「freeeサーベイ」提供開始 どうリスク評価するのか、プライバシーは？：相談なしでの退職が小規模事業者の7割 - ＠IT
freeeは、AIで従業員の離職予兆を可視化し、面談アジェンダを自動生成してフォローアップを支援する「freeeサーベイ」を提供開始した。
atmarkit.itmedia.co.jp
December 19, 2025 at 7:22 AM
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