Scraps 最終更新 2026/10/02 17:10

企業テックブログまとめ

@岩崎浩文 /

MicroProfileで切り拓く新世代エンタープライズ開発(4) 外部接続の歴史と、AI時代を見据えたAPIアーキテクチャー

  • MCP(Model Context Protocol)がAIエージェントとの動的セマンティック接続を実現
  • MCPはAIエージェントがシステムの文脈を理解し、ツールを呼び出すためのセマンティック接続プロトコル、MicroProfileのアノテーションで実装
  • AIエージェントの非決定的な挙動に対処するためのサーキットブレーカーやタイムアウト設定が必要

@yushi-s /

Claude in Chromeでブラウザ操作の検証作業の自動化

  • Claude in ChromeでTodoMVCの主要機能をブラウザ操作で自動検証した
  • クリック・テキスト入力・ダブルクリック・ホバーといった操作を実行し、GIFで録画して結果をレポート
  • レイアウト変化に伴う座標ずれに注意し、スクリーンショットで状態確認が必要な点が実務上の注意点

@Ryotaro /

AI に Slack の DM まで読ませていませんか

  • ユーザーごとに専用のSlackアプリを払い出し、bot tokenと最小scopeをAIに渡すことでSlackを安全に操作できる
  • bot tokenと最小scopeをAIに渡す設計、user tokenを使わずbotを招待したchannelだけを視界に設定
  • AIの視界はbotを招待したchannelに限定され、操作はbot名義で記録されるため後から区別可能

@Knowledge Work Developers Blog /

FDEはスーパーエンジニアの仕事ではない。ナレッジワークがAI×組織力で挑む顧客課題解決の新しい形

  • FDEはエンジニアが顧客の現場に直接出向き、AIエージェントを開発する新しい働き方
  • エンジニアとエージェントストラテジストがチームで顧客の課題解決に取り組み、知見をプロダクトに還元する
  • FDEはチーム戦で取り組むことで、エンジニアのスキルを広げながら顧客の課題に柔軟に対応できる体制を構築している

@wfukatsu /

【チームによるAI駆動開発の勘所:第8回】Claude Code で貯めた知見を、 Plugin にして、配れる形にする

  • Claude Codeのプラグドインとしてチームの知見を配布する方法が説明されている
  • プラグイン構成でskills/を.claude-plugin/に入れないこと、hooks/hooks.jsonにガードレールを配置すること、READMEに外し方を記載すること
  • プラグインの誤検知率が低いことを実データで示さないと組織強制配布できないこと、.mcp.jsonの接続先が社内からしか解決できない場合の注意点を事前に記載すること

@ちっち /

肥大化し続けるCLAUDE.md

  • CLAUDE.mdのサイズを12288Bに制限するフックを導入した
  • ファイルに書き込んだ瞬間にバイト数を測り、上限を超えるとメッセージを返す。フックのスクリプトでjqとwcを活用
  • 上限を超えると削除ではなく移動を促すメッセージが表示され、移動先にルールを分類する仕組みが整っている

@con /

Power AutomateでAI Builderを使わずにWebページの更新漏れを検知してTeams連携する

  • Power AutomateでAI Builderを使わずWebページの更新漏れを検知してTeamsに通知する仕組みを構築した
  • HTTPコネクタでHTML取得、substringで動的文字列切り出し、splitで行配列化、条件アクションで日付比較
  • HTML構造に強く依存するためアンカーID変更や列順変更に脆弱で、indexOf結果が0以上か確認する条件を追加する必要がある

@hiroyuki.matsuda /

【Nishika 論文サク読み 第22回】複数のレア語が競合して学習が壊れる、を消した損失設計(COALA)

  • COALAは複数のレア語が競合して学習が壊れる問題を解決する損失設計を提案
  • MPD-Lossで正解語1つ vs 負例集合の正規化、DPD-Lossで語ごとの独立した二値分類を採用
  • 絞り込みフィルタとしての運用には閾値が必要で、K=10固定のため11語以上の発話は取りこぼす可能性がある

@taketoshi kinoshita /

量子コンピュータは機械学習の特徴量生成に使えるのか?――社債取引の約定確率推定論文を読んで、アドテクへの応用を考える

  • 量子コンピュータを特徴量生成器として利用し、機械学習モデルの予測性能を向上させる手法が提案された
  • 市場データを量子回路に埋め込み観測量の期待値を特徴量に変換し、実機ノイズとイベントマッチングによる特徴量再利用が行われた
  • 実機ノイズが予測性能に与える影響はまだ十分に解明されておらず、イベントマッチングによる特徴量再利用が実用性を高める可能性がある

@あさひ /

週刊Cloudflare - 2026/08/23週

  • CloudflareのWranglerにDurable Objectのcontainer紐付け機能が追加され、Workers AIにQwen 3.8 27Bが登場
  • Durable Objectのexportsにcontainerを指定可能に、Qwen 3.8 27Bは27Bパラメータのビジョン言語モデルで関数呼び出しに対応
  • Durable Objectのcontainer指定はSQLiteストレージ時にのみ有効で、Qwen 3.8 27BはWorkers AI経由で利用可能

@sillycoon /

ノーコードプラットフォームからPlaywrightへテストを移行した話。Part 3. MarkdownからPlaywrightコードへ

  • ノーコードテストケースをMarkdownからPlaywrightコードに変換するパイプラインを構築した
  • 実装ループでロケーター調整とリファクタリング、セルフ監査で不在チェックの罠を検出
  • テストの独立性を保つため共有状態の変更テストをシリアル実行し、マルチユーザーテストでブラウザコンテキストを分離する