【AI VS 津軽弁】AIに「おばあちゃんの津軽弁」を聴かせてみたら未知の言語が爆誕した話
- 津軽弁の音声をAIが日本語として正しく認識できなかった
- 音響モデルの濁音・スピード感、文脈のローカルな要素が認識の障壁となった
- 音声認識の段階で日本語として処理できず、外国語として誤認識した
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1,500人のカメラマンに社内NotionのQAエージェントを提供した話
- Notionのナレッジを構造化し、高速・高精度なQAエージェントを構築した
- BM25を採用し、画像のVLM解析と増分クロールを実装
- 画像のキャッシュとページ数が増えるとコストが増えるため、ページ数と画像枚数を管理する
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
今 font-family 設定するなら sans-serif か system-ui だけ設定しておけばよくね説
- sans-serifやsystem-uiを単独で指定するだけで十分な場合がある
- WindowsではNoto Sans JPやメイリオ、macOSではヒラギノ角ゴやSan Franciscoが使われる
- フォント変更ユーザーの設定を尊重するため、重複した記述は避けるべき
「なんか違う」を分解するだけで、AIの出力は劇的に変わる
- 「なんか違う」を「方向性」「粒度」「トーン」に分解することでAIに具体的なフィードバックができる
- 方向性がずれている、粒度や量がずれている、トーンや形式がずれているの3つに分ける
- 該当箇所と理想の状態をセットで伝えることで修正の精度が上がる
BobとCPLEXで顧客に値引きクーポンを出し分け利益を最大化させる（C-1）
- 顧客に値引きクーポンを出し分け利益を最大化する最適化手法が紹介された
- SPSS Modelerで予測スコアを算出し、CPLEXで最適化計算を行う。500円〜2000円のクーポンを対象者に割り当てる
- 小規模な問題ではPythonで可能だが、業務規模では商用ソルバーが必要なケースが多い
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
word-break の auto-phrase が効かないのは lang 属性のせいだった。日本語の折り返し5通りを343px幅で実測してみた
- 日本語の折り返しでword-break:auto-phraseが効かない原因はlang属性の不足だった
- lang属性を指定しないとauto-phraseが正常に動作せず、text-wrap:balanceは行の長さを均すだけで文節境界を守らない
- lang="ja"をhtml要素に追加しないとauto-phraseが機能しないことを確認する際、CSS.supportsの結果だけに頼らず実際の表示を測定する必要がある
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
立ち上げ期の技術広報が見たDroidKaigi 2026 ブースフロア
- DroidKaigi 2026のブースフロアでノベルティの変化やUXへのこだわりが見られた
- ノベルティはペンから実用的なガジェットや体験型アプローチに変化、ステッカーの剥がしやすさやラムネの配布が特徴
- QRコードの使い方やブースの人数管理がオフラインUXに影響し、会話の途切れを防ぐ工夫が必要
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
TROCCOのカスタムコネクタ実装を楽にするAI活用 〜実装前の仕様調査編〜
- TROCCOのカスタムコネクタでAIを活用し、APIの対応可否を判定する方法を紹介
- 認証方式・接続要件・リクエスト・データ形式の4項目を抽出し、判定基準に沿って対応可否を確認
- 判定基準に従ってAPIの仕様を評価し、カスタムコネクタでの対応可能かどうかを判断する際の手順を明確に示す
経験を学びに変える業務ループを回そう
- 業務ループは企画→開発→リリース→反応→学び→次の企画の一周で、工程間の連携が重要
- 要件定義やQAテスト、API仕様書の見方など、隣接工程の観点を活用する
- 学びを仕組みとして残すことで、次の工程で引き出せるようにすることが効果的
Agent Harness：LLMとAIエージェントの間を埋める決定的なレイヤー
- Agent HarnessはLLMとコードリポジトリ間の決定的な中間レイヤーとなる
- フィードバックループ、ツール実行、コンテキスト管理、権限管理、検証、オーケストレーションの6つの領域を制御する
- 実際のコード修正やテスト実行に必要な環境制御をシステム側で行う必要がある
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
国内AIエージェント動向(2026/9/8号)
- 国内企業がAIエージェントを業務システムに組み込み、具体的な作業を担う動きが目立つ
- kintoneやWord、Salesforceへの統合、人による承認・修正の仕組み、モデル選択肢の拡充
- AIの実行範囲と人の承認工程を切り分け、失敗時の処理停止や戻しの設計が重要になる
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
React 19移行で学んだpnpmの依存関係解決の仕組み
- pnpmの依存関係解決でReact18が混入し、React19の不具合が発生した
- ViteのresolveIdフックでimport先を追跡し、pnpmのhoistとresolve.dedupeの設定が影響
- ライブラリが参照するReactのバージョンを揃えるためにresolve.dedupeを設定する
React 19移行で学んだpnpmの依存関係解決の仕組み
- React19への移行でpnpmの依存関係解決仕組みが古いReactを混入させた
- Viteのimport解決はアプリルートではなくライブラリのnode_modulesから探す、pnpmのシンボリックリンク構造でReact18が参照された
- Vite設定にresolve.dedupeを追加することでライブラリのReact参照先をアプリのReact19に統一した
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
