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Zennの「AI」のフィード
「散々検証した結果なので、効かないのはその通り」 Illustrator のカーニングが ExtendScript から変えられない、という話をしていたときに、私が Claude Code に言った一言である。実際、検証には手間をかけた記憶があった。 ところが、その検証のセッション記録を数えてみると、正しいプロパティには一度も代入していなかった。 しかも、最初から正しいプロパティを使っていたスクリプトがあった。それが「効いていないはず」という一行で、使えないものとして扱われていた。 技術的な中身(autoKernType というプロパティは存在せず、正しくは kerningMethod ...
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AIエージェントにブラウザ操作を任せると、必ずログイン画面に突き当たります。ここで一番やってはいけないのが「AIにパスワードを渡す」ことです。プロンプトに書いても、メモリに覚えさせても、会話ログ・転送先・学習系のどこに漏れるか制御できません。 私は「AIは値を見ずに、埋める場所だけ指示する」構成に落ち着きました。ローカルに資格情報ブローカーを置き、AIはブローカーに「このサイトのこの欄を埋めて」と頼むだけ。この記事はその設計です。 全体像 原則は3つです。 平文を保存しない: OSのユーザー単位暗号化(Windowsなら DPAPI)で保管 AIに平文を返すAPIを作らない: ...
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こんにちは。株式会社 hokan で、データ基盤の構築を担当しているエンジニアの水谷です。 今年から、社内のユースケース収集、データ基盤の構築、開発プロセスづくりを一通り担当しています。 2026 年 9 月 10 日と 11 日に開催された Snowflake World Tour Tokyo 2026 へ参加しました。2 日間ほぼ会場に張り付いていて、気づけばセッションの録音が 8 時間分たまっていました。 この記事は、イベントで発表された機能を網羅する参加レポートではありません。データ基盤をつくり始めた私たちが、現地で何を感じ、これから何をやろうと考えたのかをまとめたものです。 ...
Score: 57.15Confidence: 54%
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📝 この記事は forge.workstyle.tech に掲載した記事の転載です。 X に出す直前、投稿文の1行目はこうだった。 9個のボタンを4個に減らしても「多い」。1個にしたら、返事すらありません。では、0個なら? 発注者の反応はこうだった。 こんなに説明的なのはあり得ないと思います 動画はこうだ。デザイナーがボタンを9個→4個→1個→0個と減らし、そのたびに上司が「多い」と言う。最後は何もない画面を見て「......いい余白だ」。 1行目は、そのあらすじをほぼ全部言っている。見る理由を作る場所で、見なくていい理由を作っていた。 1回目:短くはなったが、まだ予告 別のAI(C...
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はじめに インフラ運用において、ネットワーク機器(ルーターやファイアウォールなど)の新たなCVE(Common Vulnerabilities and Exposures)情報が公開された際には、対象機器や設定への該当有無を確認し、対応の優先度を速やかに判断する必要があります。 一方で、脆弱性情報だけから実環境における対応優先度を判断することは容易ではありません。機器の設定、ネットワーク上の到達性、認証・権限の条件など、実際の利用環境を踏まえて確認する必要があるためです。 本記事では、担当者による脆弱性の判断やログ調査を生成AIで支援するシステムを紹介します。 具体的には、メーカーが...
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仕事は何をしているのかと聞かれて、AIでゴリゴリ開発している、と答えることがあります。 だいたい「それって誰でもできるってこと?」と返ってきます。 いまのところ、まだそうじゃない、と答えています。 エンジニアじゃない人が、自分専用のアプリを作って使っていた 先日、エンジニアではない人と話したことがあります。 その人はAIでアプリを作って、自分のスマートフォンに入れて普通に使っていました。 自分のスマホの情報を可視化するツールだと聞きました。 自分専用のアプリです。 つまり作りたいものが自分の中にあって、それがもう簡単にできている。 これを見て、「誰でも作れるか」という問いの答えは、半...
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はじめに こんにちは。e-dashでQAをしています、rinです。 最近、本番で起きた不具合とスプリント中に見つかった不具合を、レポートにまとめて共有する取り組みを始めました。 ただ、形式が決まっていないので、作る人によって見せ方が変わってしまい、受け取る側からすると毎回ちがう資料が出てくることになります。 分析の質を上げることも大切ですが、まずは「誰が作っても同じものが出る」状態が必要だと考えました。 この記事は、Agent Skillsを使って不具合レポートの型を固定してみた話です。 1. 設計 1-1. 何が取れるのか 分析するためにどんな情報が収集できるのかを整理す...
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GAS×Geminiで月次レポートを自動生成する — 集計はスクリプト、文章化は30秒の分業設計 毎月3時間かけていた集計と文章化を、両方やめた 毎月末、スプレッドシートに溜まった受注データを数式とフィルタで集計し、サマリを自分で文章化して関係者に送る。この作業に毎月3時間使っていた。行数が1000行を超えた月は数式の再計算が重くなり、途中で行を追加したせいで集計範囲がズレて先月比が狂ったこともある。 原因を分解すると、この業務は性質の違う2つの仕事がくっついていた。集計は決定的で機械に向く。文章化は解釈が要り、人間の手が止まる。この2つを同じ人間が連続でやるから3時間になる。そ...
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LLMを本番に組み込むとき、私が最初に見落としていたのは「そのモデルはいつまで使えるのか」でした。 Railsのバージョンなら誰でもEOLを気にします。PostgreSQLなら次のメジャーアップグレードを計画に入れます。ところがモデルについては、選定時の議論は精度とコストばかりで、寿命の話が出てこない。少なくとも私は出していませんでした。 モデルには提供終了がある 気づいたきっかけは、まったく別の作業でした。コスト最適化のために利用モデルの一覧を眺めていて、EOLの列に目が止まった。日付が過去になっている。何をどう見ても終わっているとしか見えない。椅子からずっこけました。 Amazo...
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Claude Code に同じ注意を三度くり返したことはありませんか。 「コミットはまだしないで」「そのコマンドは PowerShell では動かない」「テストを直すんじゃなくて実装を直して」。 個人開発の日本株検証システムを Claude Code と一緒に作ってきた中で、最初の数週間はまさにこの状態でした。 いまは同じ注意をくり返すことがほとんどなくなりました。モデルが賢くなったからではなく、注意を「どこに書くか」を決めて、置き直したからです。 ! この記事の要約 Claude Code の設定は「誰に・どの範囲で効かせたいか」で6つのスコープに置き分けると、くり返しの注意が消えて...
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1. はじめに 株式会社NTTデータは2026年6月、株式会社Queueと対話型データ可視化AI領域で協業を開始しました。Queueが開発するSquadbaseと、NTTデータが持つデータ活用の知見やデータ基盤構築力を組み合わせ、企業のデータ活用を支援する取り組みです。 Squadbaseは、既存のデータ基盤に接続し、AIとの対話を通じてダッシュボードや業務アプリケーションを作成できるプラットフォームです。今回の検証では、機能一覧だけでは分からない次の3点を確かめました。 Snowflakeのような既存のデータ基盤へ接続した後、対話だけでどこまでダッシュボードを作り込めるのか 同じ...
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60点で出す勇気 ― AI協働設計術3 このシリーズの1本目では「未決を未決と書いて出す」、2本目では「検証は人間の仕事」という話を書きました。最後の3本目は、その2つの間にある「叩き台を出す勇気」の話です。 https://zenn.dev/dip_techblog/articles/3be6114dc7a18a https://zenn.dev/dip_techblog/articles/4db687c9e046ac AIと一緒に作れば、設計のメモも、PRの説明も、提案資料も、数分で形になります。それなのに、人に見せるまでが遅くなっていないでしょうか。作れる量が増えたぶん、「もう...
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