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Anthropic（アンソロピック）がこの春に、強力な新モデル「Claude Mythos」（クロード・ミュトス）を発表すると、企業や各国政府に衝撃が広がった。Anthropicは、この汎用モデルについて、まだ誰にも知られていないソフトウェアの脆弱性を発見できると主張した。 同社はMythosをすぐに世界へ公開するのではなく、重要なソフトウェア基盤を構築・保守する大手企業のサイバーセキュリティ専門家に提供した。そして、一般公開前にバグを見つけて修正するために使うよう求めた。 ところが、それから2週間も経たないうちに、22歳の開発者カイ・ゴメスが、Claude Mythosをこれほど強力にしている中核設計について、根拠に基づく推測を行い、Anthropicの突破口に迫る公開プロジェクト「OpenMythos」を発表した（編注：ソースコードのみ）。ゴメスのコードは、草原の野火のような速さで研究

視座が低いと目の前のことしか見えない状態になります。 視座が高いとより広い文脈の中で、今やるべきことが見えてくるようになります。 視野とは 視野とは「どれだけ広い範囲・領域を見渡せているか」ということです。 視座が「縦の高さ」とすると、視野は「横の広さ」です。 自分の担当技術だけを知っている → 視野が狭い 隣接技術・他チームの動き・ビジネス文脈も理解している → 視野が広い 例えばバックエンドエンジニアとして開発していても、フロントエンドの制約、インフラの構成、データの使われ方、ユーザーの体験まで理解しているかどうかで、設計の質は大きく変わってきます。 視座と視野は両輪のようなものだと思っています。 高い視座があっても視野が狭ければ判断は偏り、広い視野があっても視座が低ければ全体への影響を考えられないと思っています。 この2つが揃って初めて、より良い意思決定ができるようになると感じていま

はじめに 5年間、Ruby on RailsでMVC + Serviceパターンの API開発をしてきました。Railsの「規約に従えば爆速で動くものができる」という思想が好きで、その生産性の高さは強力な武器でした。 そんな自分が、Python + FastAPIで構築されたDDDの実装パターン（Entity / Repository / UseCase）と、クリーンアーキテクチャをベースにしたプロダクトに関わることになりました。最初の印象は、正直に言って戸惑いでした。 概念が難しい なんだか回りくどい 1機能を追加するだけで変更ファイル数がやたらと多い 「Railsならこれ、Service1個で済むのに」と何度も思いました。 でも、書き続けるうちに「回りくどさ」の正体が腹落ちしてきて、印象が一変しました。 この記事では、「フレームワーク中心アーキテクチャ（Rails MVC + Acti

こんにちは！データエンジニアの myshmeh です。 前回の記事では、データ分析エージェントの精度向上を題材に、オントロジーと Semantic Layer は対立するものではなく、互いに補完しうる関係なのではないか、という観点を整理しました。 本記事ではその続編として、実際のオントロジーツールに触れ、それぞれの利点に踏み込みます。具体的には、形式論理の取り入れ度合いが異なる Microsoft Fabric IQ と Protégé を通じて、 Semantic Layer と比較した際の特徴と、実務に取り入れる際の難しさを整理してみたいと思います。 オントロジーのいろいろ オントロジーを試す前に、オントロジーは定義が一つに定まらない領域であることを押さえたいと思います。 オントロジーは、哲学に端を発する領域で、業界によって様々なニュアンスを含みます。特にテック業界では、「概念の構造的

今回は、筆者が個人的にAnthropicの「Claude Code」を使い、ビューアーと画像・動画AIの統合環境「百夜スタジオ」を開発している話です。筆者はプログラミングはほぼ初心者で、本格的な開発経験はありません。にもかかわらず、AIツール環境「ComfyUI」やLLM環境「LM Studio」と組み合わせた本格的なアプリを開発できるようになってきました。1日で原型ができ、1週間で形になり、1ヵ月で複雑な機能を持つツールへと発展しました。数年前であれば、数ヵ月の開発期間と数百万円の費用がかかってもおかしくないものが、動いていることに驚きを隠せません。筆者の体験を通じて、起きている変化の一端をご紹介します。 「私が作った方が早い」とAIは言った 画像や動画生成する場合、Claude CodeのOpusを通じてComfyUIを制御することで、ComfyUIの複雑な操作を回避できる方法を以前に

GitHubが開発者向けのセキュリティ対策として「シークレット」管理の重要性を説き、NIST（米国国立標準技術研究所）が脆弱（ぜいじゃく）性データベース「NVD」の運用方針を見直すなど、IT環境を取り巻くセキュリティの“前提”が大きく変化している話題が注目を集めました。Active Directoryのリモートコード実行脆弱性といった具体的な脅威への対応にも高い関心が寄せられています。 本稿では2026年4月13～19日に＠ITで公開された記事の中から、特に注目を集めた10本を、記事へのアクセスや反響を基にランキング形式で紹介します。 1位：「もう開発者はシークレットを使うな」　GitHubが「今日できる」4つのセキュリティ対策を紹介

AI駆動開発が「使える」となってきたことで、20代後半から30代中盤のミドルエンジニアが疲弊しているという話を聞きました。たしかに、エンジニアの中でも「AIは楽しい・これでもっと良くなる」という意見と「不安だ・これからどうなるのだろう」という意見に分かれているようです。 私の周りでは、特にベテランが楽しんで、ミドルが不安になっているような構図を感じています。 この記事では、システム開発における30年間の分業と統合の歴史を振り返りつつ、それぞれの世代が何を経験してきたのかを整理します。そのうえで、AI駆動開発が既存の分業をどのように統合しようとしているのかを見ていきます。そして、これがベテランとミドルの違いに、どのように影響しているのかを考えます。 最後には、AI駆動開発が「分業の終わり」ではなく、AIを前提にした「新たな分業の始まり」でもある、という見方を提示します。 この30年の歴史を振

AIへ指示する際に「あなたはこの分野の専門家です」と伝えることで性能が向上する、というウワサがまことしやかにささやかれています。このウワサを検証した研究がプレプリントサーバーのarXivに掲載されました。 [2603.18507] Expert Personas Improve LLM Alignment but Damage Accuracy: Bootstrapping Intent-Based Persona Routing with PRISM https://arxiv.org/abs/2603.18507 Telling an AI model that it's an expert makes it worse • The Register https://www.theregister.com/2026/03/24/ai_models_persona_prompting/

要点：SIerは、静かに、しかし確実に、その存在意義を失いつつある AIがコードを書く。テストを自動化する。設計を提案する。そしてユーザー企業が、それを自社の手で動かし始める。 SIerが長年の糧としてきた「人月ビジネス」の根拠が、今まさに消えようとしています。AIによる生産性向上と、ユーザー企業の内製化加速――この二つの力が同時に作用することで、SIerへの工数需要は加速度的に縮小します。これは景気の波ではなく、構造的な変化です。一時的に需要が戻ることはありません。 さらに深刻なのは、多重下請け構造を抱える日本のSI業界特有の問題です。コーディングとテストを主業とする下請けSIerには、猶予がほとんどありません。数万社・数十万人が関わるこの産業の底辺から、静かに仕事が消えていきます。 本稿は、この危機の全体像を直視するために書きました。AIの能力を示す最新のベンチマークデータ、工数需要が

筆者プロフィール: ソフトウェアエンジニア。「知った気にならない。いつまでも学び続ける」を信条に、業務と個人開発の両輪で技術を磨いています。AI 駆動開発で複数の個人開発アプリを構築・運用中。 👉 ポートフォリオ: 筆者ホームページ この記事は約5分で読めます。 「個人開発はサーバ代がかかるから公開できない」 — そう思っていませんか？ 私は現在 3 つのプロダクトをインターネット上に公開していますが、月額の運用コストは完全に 0 円です。この記事では、0 円を実現するために行った技術選定とトレードオフの判断をすべて公開します。 前提: 私のプロダクト構成 プロダクト 種別 技術スタック

AIエージェント「Devin」で“10人分”の開発生産性を実現できるか ULSコンサルティングの山河氏は、金融系の低レイテンシ開発や分散処理を得意とするエンジニアであり、Apache Geodeコミッターとしても知られる。現在はAIエージェント活用に強い関心を寄せており、「Devin×GitHub Copilotで10人分の仕事は可能か」という挑戦的なテーマを掲げて登壇した。 ULSコンサルティング株式会社 山河 征紀氏 発端は、短納期で大量の画面・APIを構築せよという“無茶振り”案件だった。依頼側は「Copilotがあればできるよね？」と軽いトーンだった。しかし山河氏は概要を聞いた段階で「10人規模の工数が必要だ」と直感した。そこでまずはCopilotによる自動化を徹底検証したが、Git操作、テスト、デバッグなど、人が手を動かす工程が多く、支援型AIではブレークスルーにならないことがわ

画像生成AIにおける「パラダイムシフト（従来の考え方や価値観が大きく変化すること）になる」――米OpenAIの画像生成AI「ChatGPT Images 2.0」について、開発に携わった同社リサーチャーのハタ・ケンジ氏はこのように胸を張る。 ChatGPT Images 2.0は、OpenAIが4月21日に発表したAIモデル。前世代から複数の性能を強化し、AIモデルの性能をユーザーが評価するWebサイト「Arena」（旧：LMArena）では、米Googleの画像生成AI「Nano Banana 2」を上回るスコアを獲得したという。ハタ氏に進化のポイントなどを聞いた。 ハタ氏がまず挙げるのが、文字を画像として出力する「テキストレンダリング」性能の強化だ。日本語などローマ字以外の文字体系にも対応しており、細かい文字も乱れなく生成できるようにした。 OpenAIの画像生成AIで初めて「Thin

Senior Mindset BookGet promoted, earn a bigger salary, work for top companies Frustration Driven DevelopmentFrustration is your greatest engineering asset. What do you do the 5th time someone asks for the same damn thing yet again? Good engineers do the thing and move on. Great engineers get annoyed, say a few curse words, and make the problem go away forever. Your job is not doing the work, your

Check Point Software Technologies傘下でAIセキュリティプラットフォームを手掛けるLakeraは2026年4月22日（米国時間）、「Claude Code」の利用に伴い、認証情報が外部に流出するリスクがあるとする調査結果を発表した。 問題は、Claude Codeが生成するローカル設定ファイル「.claude/settings.local.json」に起因する。同ツールでは、ユーザーが「常に許可（allow always）」を選択したシェルコマンドがこのファイルに記録されるが、その際、APIキーやトークンなどの認証情報も含まれたまま保存されるケースがある。 Claude Codeの脆弱性、なぜ開発者は見落としてしまうのか？ このファイルはプロジェクトディレクトリ内に配置されるため、開発者がnpmパッケージを公開する際、除外設定をしていない場合にはそのままパブ

Zed 1.0リリース ―「完成」を意味するものではなく⁠⁠、多くの開発者がすぐに馴染めるようになった「転換点」⁠⁠、週次リリースは継続 Zed Industriesは2026年4月29日、同社が開発するオープンソースのコードエディタZedの最新バージョン1.0をリリースした。 Zed is 1.0 -Zed's Blog We've shipped more than a thousand versions of Zed, but all of them began with zero. Today, that changes.https://t.co/AJ0crNOFhU pic.twitter.com/VyPjH2WG4j — Zed (@zeddotdev) April 29, 2026 Zedは汎用の開発フレームワークを使用せず、Rustで独自のUIフレームワークであるGPUIを

「技術に強い」会社が陥った盲点 今回の事案で、注目したいのは被害の構造だ。 適時開示には「当社の従業員のアカウントより、当社の銀行預金口座から外部の口座への送金が実行された」とある。つまり、外部からシステムに不正侵入されたわけではない。悪意ある第三者から虚偽の送金指示を受けた従業員が、自らの手で送金操作を実行したのだ。 IT企業は、Webサービスの脆弱（ぜいじゃく）性やサーバへの不正アクセスに対して、非常に高い水準のセキュリティを構築している。多要素認証も、チーム全体で暗黙知を共有する「コードレビュー」も当たり前だ。ところが「お金を動かすプロセス」については、驚くほどアナログで、属人的な運用が残っている場合も多い。 エンジニアリングには「バグを許さない」文化がある。しかしバックオフィスのワークフローには、その厳しさが及んでいない場合がある。デジタルサービスを事業の核とする企業が、内部統制に

この記事でわかること 軸となるものの出会いがエンジニアキャリアをどう変えたのか エンジニアらしい思考回路が、ビジネスモデル開発に与えた影響 AI時代でも価値を発揮し続けるエンジニアの条件 エンジニアとして身につけた思考やスキルは、キャリアにどんな可能性をもたらすのでしょうか。 ソフトウェア開発企業ソニックガーデン代表の倉貫義人さんは、SIerのエンジニアとしてキャリアをスタートしました。開発現場で感じた違和感をきっかけにエクストリーム・プログラミングと出会い、よりよいソフトウェア開発のあり方を追求するなかで、月額定額でプログラマーが顧客に顧問のように寄り添い、システムの設計・開発・運用まで提供する「納品のない受託開発」という独自のビジネスモデルを生み出します。 エンジニアとして考え、手を動かし、専門性を磨く。その積み重ねがキャリアを広げ、新しい価値を生み出す力になる。 倉貫さんの歩みを通し

速さや操作性の良さに定評のあるターミナルエミュレーター「Ghostty」を開発するミッチェル・ハシモト氏が、GitHubを離れると宣言しました。 Ghostty Is Leaving GitHub – Mitchell Hashimoto https://mitchellh.com/writing/ghostty-leaving-github ハシモト氏は2008年2月にGitHubへ参加した早期ユーザーで、ユーザー番号は1299番です。過去18年間にわたりほぼ毎日GitHubにアクセスし、「(SNSを延々とスクロールする)ドゥームスクロール」という言葉が生まれる前からGitHubでドゥームスクロールをしていたほどのファンで、若い頃はGitHubへの就職も考えていたとのこと。 ところが、近年はGitHubを使って仕事をすることが難しくなったとして公然とGitHubを批判するようになっていま