Scraps 最終更新 2026/10/02 05:20

企業テックブログまとめ

@ケン吉 / ゼロから作るAIアプリ開発 /

「自信満々に間違える」AIをどう直す?ログ異常検知のキャリブレーション問題とLoRD

  • ログ異常検知モデルの過信問題を解決するLoRDという補正手法が提案された
  • オートエンコーダによる再構成誤差を活用した信頼性の距離計算と、確信度の補正ポリシー
  • 補正は予測ラベルを変更せず確信度だけを調整し、運用側に信頼できない予測のシグナルを伝える

@Yutaka Kashiwabara /

Gateway不要でBedrockの高額モデルを自動Denyする構成を実測 — IAM反映は約11秒

  • IAM customer managed policyでBedrockの高額モデルを段階的にDenyする構成を実測
  • invocation logの配信遅延(T1)とIAMのDeny反映時間(T3)を測定、cross-Region inference profileのARN指定とpolicyサイズ制限を確認
  • inputTokenCountだけでは98%のトークンが漏れるためcacheRead/Writeを含めた集計が必要、policyサイズはARN数と構造に依存する

@muranakaaa /

Herdr × git worktree × Claude Codeの相性がいい話

  • git worktreeとHerdr、Claude Codeを組み合わせて並列開発環境を構築した
  • git worktreeでブランチごとの作業ディレクトリを分離、Herdrでターミナルマルチプレクサとしてペインを管理、Claude Codeのエージェントスキルでコマンドを実行
  • 同じリポジトリの作業を1画面にまとめることで、ペインの切り替えなしに作業状況を把握できる

@kazutoyo@TellerNovel /

モバイルアプリ開発でもエージェントループを回したい!React Nativeで計画から検証・PRまで任せる

  • React Nativeでエージェントループを実現するための計画・実装・検証の流れを公開
  • StorybookでUIを先に固め、LinterとSkillで実装規約を管理し、agent-deviceでSimulator/Emulatorを操作して検証
  • エージェントに任せられるのは検証可能な部分に限られ、実機確認やデザインの微調整は人の手が必要

@じまさん /

AIコーディングエージェントを狙う攻撃あるけど、なんかしたほうがいいの?

  • AIコーディングエージェントを狙う3つの攻撃手法と、各ツールの防御対策が紹介されている
  • 間接プロンプトインジェクション、MCP経由の攻撃、Slopsquattingが挙げられ、実行前の承認、サンドボックス、ネットワーク制御が防御手段
  • 各ツールのデフォルト設定でどれだけ防御できるかは異なるため、利用者は権限を絞ってレビューを挟む必要がある

@ぜま /

ウィトゲンシュタインを通して見る生成AIの現在地

  • 生成AIは言葉の使用から意味を理解できるが、生活経験の欠如により限界がある
  • ウィトゲンシュタインの言語ゲーム理論と単語埋め込みの統計的分析が中心。言葉の意味は使用に依存し、LLMは文脈に応じた応答を生成するが、感覚や身体経験の理解は不十分
  • LLMは文法的・文脈的な理解は可能だが、感覚的・身体的経験に基づく判断は人間と差がある

@今道拓真 /

生産性の裏で、問題把握力が痩せていく — AIと共に成長するエンジニアであるために

  • AIに答えを出させるのではなく、問題を出させて自分の答えを採点する仕組みを37日間で23回まわした
  • 問題把握力と解決設計力の2つの項目で採点し、仮説の検証と「なぜ?」を考える習慣を身につけた
  • AIを使うことで急かされない環境が得られ、仮説を立てて検証する姿勢が自然と身についた

@Taste of Tech Topics /

S3 Vectors で見落としがちなクォータとコストのかかり方

  • S3 VectorsでBedrock Knowledge Baseを使うとメタデータが1KB/35キーに制限される
  • Bedrock Knowledge Base経由ではカスタムメタデータ1KB、メタデータキー35個が上限、S3 Vectors単体では40KB/50キー
  • RAG構築時にメタデータ設計を事前に厳密に行い、キー数とサイズを制限する必要がある

@Knowledge Work Developers Blog /

KNOWLEDGE WORK Dev Talk #19「AIに仕事を奪われるのではなく、奪わせるキャリアを」tapih

  • tapihは技術の進化に合わせてキャリアを上位レイヤーへ移行し、プラットフォームエンジニアとしての役割を果たしている
  • オンプレミスKubernetesからクラウドネイティブ環境への移行、SREの仕組み構築、MergeOpsとEverything as a Codeのプロジェクト
  • 技術の進化に合わせたキャリア選択と、ユーザー体験設計の重要性が強調されている

@azuki /

【Supabase】複数同時開発のマイグレーション競合を自動修復するスクリプト

  • Supabaseのマイグレーション競合を自動修復するスクリプトが公開された
  • ローカルとリモートのマイグレーション比較、履歴から削除処理、冪等なマイグレーション前提
  • マイグレーションを冪等に書く必要があり、CI/CDに統合してDevelop DBへの並列アクセスを制御している

@KAKEHASHI Tech Blog /

書いたコードが、薬局の機器を動かしている。Webから越境して、システムと物理世界の両方を設計する仕事

  • 薬局のローカルシステムとクラウドをつなぐ基盤開発を進めている
  • NSIPSファイル処理と機器連携、プラットフォームとしての帳票印刷抽象化が主な機能
  • ローカルとクラウドの両方を考慮した設計が必須で、現場の環境に合わせた対応が必要

@分析屋 /

AI Coding Agentの活用 with GitHub Copilot ーPart2ー

  • GitHub CopilotのCopilot ChatでAgentモードを実行するとAIがタスクを自律的に実行する
  • AgentモードではLLMモデル選択、推論レベル、コンテキストサイズの調整が可能で、コード作成から動作確認まで一連の流れを実行
  • AIクレジットの消費量を節約したい場合はAutoモデルを選択するのが良い

@渡邉 愛子 /

Weekly Google Cloud アップデート情報 - 2026年9月8日

  • Gemini Enterpriseにコンテンツポリシーによる機密データ保護機能が一般提供
  • コンテンツポリシーで機密データの検査とブロック、Assured Workloadsでのフェデレーションデータストアサポート
  • Gemini Enterpriseアプリが機密データをユーザーに提示しないようにするため、セキュリティ設定を確認する必要がある

@平木 佳介 /

[社内勉強会資料公開] Claude Code 入門 #9 — サブエージェントとAgent Teamで並列化する

  • サブエージントはメインの会話とは別に独立したコンテキストを持つ「もう一人の自分」を呼び出し、重い調査や作業を任せる仕組み
  • 組み込みのExplore・Plan・general-purposeに加え、.claude/agents/で業務特化の専門agentを自作できる
  • 観点ごとに専門agentへ役割分担させることで、レビューの見落としを減らし、時間の短縮にもつながりやすい