Kaggle Biohub Cell Trackingコンペ振り返り ー361st Place Solution
- Kaggleの細胞追跡コンペで361位を達成し、公開パイプラインと後処理の調整でスコアを改善した
- 公開Notebook x138をベースに、視野のずれ補正と分裂確認のしきい値調整、つなぎ直しの許容距離変更を試した
- Public LBとPrivate LBのスコア変動が逆転するため、ローカルCVとPublicの評価を同時に考慮する必要がある
企業テックブログまとめ
Copilot code review実践ガイド：Agent Skillsの検証と効率的な運用
- GitHub Copilot code reviewでAgent Skillsを活用して指示ファイルの運用を改善した
- Agent Skillsは.claude/skillsや.github/skillsに置ける、Suppressed commentsに折りたたまれる知識も対応可能
- 検証時は「これはテストです」と書かないほうが良い、抑制方向の知識はAgent Skillsに載せると効果的
リファインメント前の準備をAIエージェントとともに
- AIエージェントとgrillingスキルでリファインメント前のバックログを整理し、受け入れ基準とADRを作成する
- grillingスキルで1つずつ質問し、Redmineチケットの受け入れ基準を整備し、ADR作成を自動化する
- 受け入れ基準の更新はredmine-cliで実施し、改行対応が必要で、ADRは特定のフォーマットで作成する
【AIを時短で終わらせない】GoogleのGemini Notebookで実践する、自分の言葉で語るためのインプットDX
- Gemini Notebookのクイズ機能で資料の理解度をチェックし、一次資料に逆引きする学習法を実践
- クイズ生成時に聞き手目線のプロンプトを入力し、解説を読んだ後に一次資料の原文を確認
- クイズの解説に記載された引用をクリックして、元の一次資料を確認する際の注意点として、AIの回答根拠がハイライト表示されること
e-Gov の様式改定に備えて、申請様式の「版」を管理できるようにした話
- 申請様式の「版」をカタログ・トラック・版で管理する仕組みを設計した
- カタログで様式の種類、トラックで会社ごとの独自設定、版で日付による切り替えを分離した
- 手続き開始時に選んだ版を保存し、送信前にその版が有効か再確認する仕組みを導入した
SIGIR 2026 参加報告（後編） ── トップ研究者が集結する検索技術の最前線
- エージェントベースのシミュレーションとSLMの研究が情報検索技術の進化を示した
- マーケットプレイス評価と推論蒸留、SLMの低コスト推論が特徴
- オフライン評価でロングテールクエリの精度向上が可能で、SLMの導入で低レイテンシが実現できる
Flutter Widget Preview を試してみる
- FlutterのWidget Preview機能でウィジェットをIDE上で直接レンダリングできる
- @Previewアノテーションで複数のプレビューを定義し、サイズやテーマの違いをリアルタイムで確認可能
- Visual Studio Codeでのみサポートされており、アプリ初期化処理は別途設定が必要
RenderGraphのメモリ帯域削減 ― SoCのメモリ階層から実機計測まで
- RenderGraphでメモリ帯域を削減するためのLoad/Store ActionとNativeRenderPassの実装方法が説明されている
- Load ActionのClearとDontCare、Store ActionのDontCareとStore、NativeRenderPassによるパスマージが具体的に記載されている
- RenderGraph ViewerでLoad/Store Actionの状態を確認し、実機でXcodeのプロファイラーでメモリ帯域の削減効果を測定する必要がある
【特許出願中】生成AIを活用した脆弱性対応の判断支援 ―攻撃シナリオ推定と仮想ログ生成による調査効率化―
- 生成AIを活用した脆弱性対応支援システムが公開され、攻撃シナリオ推定と仮想ログ生成で調査効率化を図る
- 攻撃成立の前提条件推定、複数観点による参考スコア算出、仮想ログ生成が主な機能
- AIの推論結果は確定情報ではなく、メーカー情報と照合して利用する必要がある
ローカルでコーディングエージェント構築(Ollama + hermes Desktop)
- OllamaとHermes Desktopでローカルのコーディングエージェントを構築する方法が説明されている
- OllamaでローカルLLMを設定し、Hermes Desktopでコーディングエージェントを構築する。モデルにはqwen3.6:35bやgemma4:26bが挙げられる
- モデルのコンテキスト長やシステムプロンプトを設定する必要があり、一部のモデルではファイル生成や会話の継続ができない
【Salesforce】Dreamforce2026参加レポート
- SalesforceがDreamforce2026でAI時代の業務変化を紹介し、Revenue Cloudのバイブコーディング設定とOptimize & ObserveのAI監視機能を発表
- Revenue Cloudの管理者向け設定をバイブコーディングで実行可能、Optimize & ObserveでAI利用状況をグラフ化して改善に活用
- AI利用量に応じたコストが発生するため、運用時の費用管理が重要で、AIの後輩を指導する先輩としてのスキルが必要
Claude Codeで過去のレビューからチームの判断基準を引き出す
- Claude Codeに過去のPRとレビューを読み込ませてチームの判断基準を引き出す方法を紹介
- PR本文と差分の指摘箇所、指摘コメント、スレッドの内容を読み込み、判断基準を抽出するプロンプトを活用
- AIが抽出した判断基準は必ずリンクから元の議論を確認し、自分の目で検証する必要がある
Snowflake TaskでPower BI用データマート更新を自動化した実務事例
- SnowflakeのTask機能でPower BI用データマートの更新を自動化した
- ストアドプロシージャによる差分更新と、スケジュール実行の設定
- Taskの監視とエラー時の復旧手順を実務で確認する必要がある
Snowflakeのデータからダッシュボードを作る — 対話型BI「Squadbase」を実際に試してみた
- SquadbaseはSnowflakeに接続し、自然言語でダッシュボードを作成・変更できる
- Snowflake接続設定と自然言語によるグラフ変更、生成されたSQLの確認が可能
- 生成されたSQLとコードを確認する必要があり、集計ロジックの検証に技術知識が必要
SAP BDCナレッジ集：Delta SharingでDatasphereとSAP Databricksをつなぐ
- SAP Datasphereに登録したCSVデータをDelta SharingでSAP Databricksに共有する方法を紹介
- Data Product作成とDelta Sharing経由の共有、Local Table (File)の作成が主な手順
- SAP Databricksから直接参照できる状態にするにはSAP DatasphereでのData Product準備が必要
【AWS】Aurora MySQLのメトリクスを読み解く ― 第2回 パージ処理関連のメトリクス
- Aurora MySQLのInnoDBパージ処理に関連するCloudWatchメトリクスを検証した
- RollbackSegmentHistoryListLength、PurgeBoundary、PurgeFinishedPoint、TruncateFinishedPointの4つのメトリクスを確認し、長時間トランザクションがパージ処理をブロックすることを実証した
- 長時間トランザクションがあるとPurgeBoundaryが進まず、パージが遅延するため、トランザクションの管理が重要になる
Morisawa FontsのWebフォントの導入・管理を支援するリモートMCPサーバーを実験的に公開します
- Morisawa FontsのWebフォント管理をAIコーディングツールと連携したリモートMCPサーバーを実験的に公開
- MCPサーバーはClaude CodeやVS Codeなどに接続し、プロジェクト作成やドメイン追加などの操作を可能に。認証にはMorisawa IDが必要
- 実験的提供のため安定性が保証されておらず、契約プランに応じたフォント・ドメイン数の上限がある
未経験の領域とAI駆動開発に飛び込んだ5ヶ月間 ── ハコベル27卒内定者インターン記
- 未経験のGo言語とAI駆動開発に挑戦し、チーム開発で成長した
- GoのキャッチアップにAI活用、モブプロによるリアルタイムなフィードバックとドキュメント整備
- AIに頼るだけでなく、ドキュメントとモブプロでチームの理解を深めることが重要だった
Jevの中身を推測して自作した。普通のノートPCで動かした。
- Jevの構成を推測し、ノートPCで型と確率を返す判断器を作成した
- LLM本体 + 専用判断ヘッド + 状態キャッシュの構成で、Qwen3-1.7Bで正解率72.7%、ECE0.055を達成
- モデルサイズが精度に大きく影響し、1.7Bで頭打ちになる。内蔵GPUで1問0.94秒で動作可能
書いたテストはほんとにテストになっているのか— わざと壊して確かめる
- テストが書かれていても評価されていない、検出力が低下している状況を検出する方法を紹介
- 検査の評価状況をJSONで確認、壊し方を1つずつ試して検出力確認、実行件数を固定して変更を検出
- 検査が通るかどうかだけでなく、検査が実際に行われているか、壊したときに検出できるかを確認する
