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Zennの「AI」のフィード
本記事は、@magurotuna さんが公開されたスライド『AIがコードを書くなら、もう勉強しなくていい?AI時代に基礎を学ぶ理由』を読んで整理したものです。公開してくださったことに感謝します。原文の代わりにはなりません。ほぼ全文の転載でもなく、スライド画像も載せていません。 結論は、どちらの極端でもない 資料の芯は短い。 勉強を終えるまで、作るのを待つ必要はない それでも、作ったものを理解するための基礎は、AIの時代ほど効く まず作る。そして、作ったものを理解するために学ぶ 「AIが進みすぎて、コンピュータの勉強が無駄では」という声は分かる、と資料も認める。仕事でも、自分でソ...
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Codexを使っていて、こんな経験はありませんか。 作業の途中で、Codexの週間の利用上限を使い切ってしまった Appshots(前面のウィンドウを撮って会話に添える機能)やブラウザー、Computer Useが便利で、ほかのモデルでも使いたいと思った Z.aiのCoding Planを契約しているなら、その定額枠でCodexアプリを動かせます。アプリの画面や機能はそのままに、中で動くモデルだけをZ.aiのGLMに替えます。ChatGPTの利用枠は使わないので、上限に達したあとも同じアプリで作業を続けられます。Appshotsも2つ目のインスタンスでそのまま使えます(Z.aiで画像...
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株式会社 松尾研究所で働いている栗原です。 以前、「音声合成の日本語化手法が一般化した話」を書きました。 今回は、日本語の難しさと、それを音声合成に扱わせる難しさ、その課題に取り組むために考案した日本語言語処理部(G2P: Grapheme-to-Phoneme)について、前後編に分けて解説していきます。 専門家・理系の方でなくても読めるよう、なるべく平易に書きますのでお読みください! 前編の本記事では、「日本語の読みがいかに難しいか、それが日本語TTSの難しさにどうつながるか」を音声学・音韻論の知見からなるべく平易に書きました。後編でG2Pを説明するための準備として、韻律(プロソディー...
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同じ質問を生成AIにしたのに、返答の言い回しが毎回違う。そこで temperature や top_p を下げれば安定する、と聞いても、何が変わるのか分かりにくいものです。この記事では、2つの設定が次の言葉の選び方にどう関わるかを図解し、実務で調整する前に確かめる順番を整理します。 AIは「次に続く候補」から選んでいる 文章を生成するモデルは、ここまでの文脈を受け取り、次のトークン(文字や単語の一部などの単位)の候補に確率を付けます。例えば「朝の飲み物は」の続きを考える場面を、説明用の架空の数字で表すと次のようになります。 次の候補 仮の確率 コーヒー 50% お茶...
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Jevを使ってみるまでに混乱した話 もしかしたら私だけかもしれませんが、Jevとセットで「TypeSafe AI」という単語が出てきて少し混乱していました。 9/15にJevが発表され、実際に目に入ったのは9/16でした。 試しに使ってみようと思い、Jevでググってみたのですが、これといったサイトが検索にヒットせず。 そこでTypeSafe AIで調べると、以下のサイトがヒットしました。 https://typesafe.ai このサイトもタイポグラフィを前面に出したデザインとクラシックなデザインが混ざっていて、情報が頭に入ってきづらく、正直少し分かりづらかったです。 調べていくうち...
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こんにちは!satto workspace で E2E テストを担当している佐藤彩夏です。 はじめに このチームでは「AI テスター」という仕組みを運用しています。E2E テストが出力する trace(スクリーンショット・ネットワークログ・コンソールログ・操作タイムラインが全部入ったアーカイブ)を LLM に読ませて、テストのアサーションが見ていない異常を拾わせる取り組みです。 この取り組みは AI×QA の連載として発信していて、これが 3 本目になります。 1 本目は、そもそも AI にテストを書かせるためのツール選定の話です。 https://zenn.dev/satto_w...
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近年のゲーム開発における大きな変化と、その背景にある主な理由について整理して解説します。 近年のゲーム業界は、技術の進化やビジネスモデルの転換に伴い、開発手法や環境が大きく変化しています。主な変化とその理由は以下の通りです。 1. 開発の長期化とコストの高騰 グラフィックと表現の高度化: ハードウェア(次世代機やPC)の性能向上に伴い、フォトリアルなグラフィックや緻密なオープンワールドの構築が求められるようになり、1つのアセットを作るだけでも膨大な時間と手間がかかるようになりました。 大規模化と分業・外注の常態化: スタッフの数が数百人規模に膨れ上がり、セクションごとの分断やコミ...
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Jevをエージェントの判断役にするなら、判定精度に加えて「判定が壊れたときに何が起こるか」を確かめたい。そこで、合成データ12件を実APIへ送り、質問を明確にした追加試験12件と、周辺コードの故障注入61項目を実施しました。 最初の質問では事前ラベルとの一致が10/12。許可する操作名と未承認時の扱いを明示した探索的追加試験では12/12でした。故障注入は61/61通過しました。 ただし、モデルの安全性が保証されたという結果ではありません。実コマンドは一度も実行していません。 検証日: 2026年9月22日。呼び出しはjev-latest、全24応答のモデルIDはjev-1.13.0でし...
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AIとの開発チャットをまとめると、読みやすい制作記の下書きができます。ただ、会話中の「対応した」「確認した」「全部通った」は、そのまま記事の事実にはできません。提案、コードの追加、テストの成功、実際のプレイは、それぞれ違う出来事だからです。 制作記へ移す前に、一文が何を主張しているかを分け、その主張を確認できる資料へ戻します。この記事ではVOLT NOMADのリポジトリに残る制作記の下書きと検証コードを使い、特に数字の単位と完了状態を確かめます。 確認日は2026年9月11日、対象はgame-jam-labのコミットf074703です。複数チャットの発言をすべて照合した記録ではなく、チャ...
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はじめに 最近は Claude Code や Codex など、AI エージェントを使った開発が一般的になりつつあります。かくいう自分も、最近はほぼコードを自分では書いてません。AI エージェントと設計や仕様を対話的に詰めながら、肝心の実装についてはすべて AI エージェントに行ってもらっています。 そして巷で聞かれるのが「エンジニアはなにに責任を持つのか」や「AI が作ったものをどう評価すればいいか」と言った話です。 これは私も常に頭を悩ませている問題です。捨てる前提のプロトタイプなどでは気にしなくてもいいかもしれませんが、本番で運用するサービスやアプリケーションの場合は完全に手...
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エンジニア1年目で技術力がほぼない状態でしたが、AIを使って3つのプロダクトの開発を進めてきました。どのプロダクトも、マージされたPRの8割からほぼ全部が自分の出したものです。 その間に、本番DBへ意図しない書き込みをしたり、作った仕組みを使わないまま捨てたり、PRの数に自分の理解が追いつかなくなったりもしました。 自分の仕組みの深掘り・整理も兼ねて書いています。hookやcronで実際にハマったところも、できるだけ具体的に書きました。1つでも参考になることがあれば幸いです。 ! この記事で書くこと AIと一緒にプロダクトを進めている、今の使い方 並行しすぎて起きた事故と、hookやc...
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前回の記事「非エンジニアが一人で330億トークン超:実務AI運用の工夫とリアル」では、古い電話着信表示ソフトへの不安から始まった開発と、店舗の業務システムへの広がりを紹介した。 私は三重県桑名市の料亭「丁子屋」の経営者で、非エンジニアである。店の仕事をしながら、一人でAIを使って開発・保守を進めている。 前回の末尾では、「AIに仕事を任せる前に用意するもの」を取り上げると予告した。今回は、その土台になる仕様書とバージョン管理の設計思想を扱う。 ここで伝えたいのは、「変更履歴を残すこと」と「仕様・実装・稼働状態の対応を保ち続けること」は同じではない、ということだ。 なお、私は現在、このシス...
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