AI News

~AI関連記事を3行にまとめて紹介~

2025年、AI時代の要件定義について考える - じゃあ、おうちで学べる

  • AI時代には何を作るか決める力が価値になる。
  • 最終決断と腹を括る決意は人間が担う。
  • 要件定義は使いやすさを具体化し合意を生む。

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AIエージェントのためのコンテキストエンジニアリング:Manus構築から得た教訓|Manus 公式(マ..

  • 文脈内学習に基づくエンジニアリングの実践と教訓。
  • アーキテクチャを四度再構築し実践的手法を確立。
  • KVキャッシュのヒット率を最重要指標に遅延とコストを削減。

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Visual Studio 2026 で GitHub Copilot 用の設計ドキュメントを整備するときの注意点

  • AI情報は別フォルダーに用意して参照させる設計方針が良い。
  • Agent mode はソリューションエクスプローラーのファイルしか読めず運用コストが高い。
  • 妥協案は .github/instructions/ 下の *.instructions.md を参照する。

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散在する社内ドキュメントをNotebookLMで「話せるマニュアル」に変える | DevelopersIO

  • 社内ドキュメントを読み込み統合し、使えるマニュアルへ
  • 目次を作成し章ごとに出力してドラフトを作成
  • 矛盾点検知と実用性テストを経て公開、検索体験と保守費用を改善。

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統計から異常検知まで 〜実践につながる学習ロードマップ〜 | gihyo.jp

  • 年末年始の休みにデータサイエンスを再学習したい人が増える。
  • 異常検知は製造・セキュリティ・金融など様々な分野で活用される。
  • 基礎からモデリング・実践・ビジネス適用までの学習ステップと書籍を紹介。

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【Gemini/NotebookLM】Gemini3以降で業務に役立つ生成AI実践記事13選|うえむら

  • Gemini3以降の実務活用記事を厳選紹介する
  • マルチモーダル強化・推論向上・Workspace連携が要点
  • NotebookLMの進化と高品質画像生成、業務活用事例を解説

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AI Police Reports: Year In Review | Electronic Frontier Foundation

  • 2024年の警察報告AI依存の課題を指摘。
  • 未検証・不透明・責任追及困難な報告が問題だ。
  • 法制化の進展と現状の課題を伝える。

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ブクマカ「AIが書いたか人間が書いたかなんでどうでも良くね?お気持ち?」←これ

  • AIか人間かの区別より使い勝手を重視する。
  • 反対意見をAIに生成させ論破して星を競う案。
  • こうしたサービスの需要があるかを探る。

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「バイブコーディング」は崩壊する? CursorのCEOが“AI丸投げ開発”に警告 - ITmedia AI+

  • AI任せの開発はブラックボックス化を招く可能性がある。
  • AIに指示を丸投げして検証せず作らせる手法は基盤を不安定にする。
  • 段階的な活用と監視が重要だと専門家は指摘している。

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SnowflakeからBigQueryへ。アソビューがDWHを統合した意思決定の背景と展望 - asoview! Tech Blo..

  • データ基盤をスクラップ&ビルドする意思決定とROI最大化を解説。
  • 2022年以降は初期構築スピード重視からコスト課題へ転換。
  • AI Readyを見据えLookerのセマンティックレイヤー採用と活用。

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GitHub Copilot Chat の Ask/Edit/Agent モードをコードレベルで理解して使い分ける

  • Askは複数のインテントを自動検出して処理を選ぶ設計。
  • Editはコード編集のみに集中し、特定タスクを狭く扱う。
  • Agentは自律実行のみを使い、拡張機能で新しいインテントを追加可能。

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Moravec's Paradox and the Robot Olympics

  • パラドックスは物理作業が人間に容易、機械には難しい。
  • π0.6調整のロボット五輪案で3金2銀達成、金課題は物理的に不可能なものも含む。
  • 基盤訓練有無が成否を分け、52%成功・72%進捗とデータ学習を示す、参加希望は連絡を。

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Spindle 2025: AI エージェント × デザインシステムで変わる Web 開発 | CyberAgent Developers..

  • AIエージェントとデザインシステムでWeb開発を革新。
  • MCPサーバー経由でデザイントークン・アイコンを提供。
  • 新規コンポ設計の自動化とDesign to Codeの精度向上を検証。

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AI BPO - Ambient Agent(アンビエントエージェント) + Human in the Loopで実現するAIエージェン..

  • AI BPOはAIエージェントが自律実行し、出力を人が確認する。
  • Ambient AgentとHuman in the Loopでゼロタッチ自動化を実現する。
  • 現状はAIエージェント主体で人が補完し、精度を高める。

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Claude Code中心のAIコーディング運用:実務で効いた5つの型

  • 並列開発を git worktree で実現、競合を最小化。
  • Markdownタスク管理でプロンプトをファイル化・再利用。
  • subagentとカスタムコマンドで実装↔レビューを自動循環。

2025年12月26日
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