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Yamanaka｜YNK.Design @KY_creator 契約があるので詳細は言えませんが… 僕もロゴ依頼で「こうしてほしいんです」って僕の初稿デザインをAIに食わせたものを戻され虚しさと憤りを感じました 結局その案件は先方からキャンセル。僕からは全デザインの破棄をお願いしました 無断生成AIはクリエイターの心を壊します 2026-05-11 15:49:05 Yamanaka｜YNK.Design @KY_creator 念のためですがこれは既存のクライアントさんではなく新規クライアントさんでした ◎この案件のためにオリジナル書体を作成 ◎ロゴバリエーションは最終的に30案作成 ◎キャンセル料金は僕から拒否（その代わり全デザイン、資料の破棄を依頼） 2026-05-11 15:55:02

Interaction Models: A Scalable Approach to Human-AI Collaboration Today, we’re announcing a research preview of interaction models: models that handle interaction natively rather than through external scaffolding. We think interactivity should scale alongside intelligence; the way we work with AI should not be treated as an afterthought. Interaction models let people collaborate with AI the way we

こんにちは、丸山です。 先日、横浜美術館で光の表現が印象的な作品を見てきました。 仕事場にもガラス製品を置いてみたら、少し華やかになって、いい気分で過ごせています。 今回のテーマは 「Codexのサブエージェント機能」 です。 最近、Claude Code だけではなく、Codexの人気も高まってきているように感じていますが、本記事では、Codexのサブエージェント機能が実際にどのように動くのかを確認していきます。 1. Codexによるマルチエージェント構成 1.1 サブエージェントで設定できる項目 1.2 spawn_agents_on_csvとは 2. マルチエージェント構成でフロントエンド／バックエンドをまとめて開発してみる 2.1 アプリ構成 2.2 事前準備 2.3 比較検証 3. まとめ 1. Codexによるマルチエージェント構成 Codexでは、親エージェントが必要な作業

OpenAIやAnthropicが、いよいよ現場に降りてきた。 OpenAIが開発会社を立ち上げた。企業の中に入り込むエンジニア（Forward Deployed Engineer）を送り、AIを業務の中核に組み込む会社だ。AIコンサル・エンジニアリング会社も買収する予定で、約150人のエンジニアやコンサルが最初から参加するらしい。 https://openai.com/index/openai-launches-the-deployment-company/ Anthropicも同じ方向に動いている。Blackstone、Hellman & Friedman、Goldman Sachsと組んで、Claudeを企業の中核業務に入れるためのAIサービス会社を作る。Anthropic側のApplied AIエンジニアも、その会社のエンジニアチームと一緒に動く。 要するに、モデルを作る会社が、A

はじめに：データ基盤が歩んだ3年間を振り返る 2026年4月6日でZEN Studyは10周年を迎えました！　ユーザーの皆様・支えていただいている皆様のおかげです。本当にありがとうございます。 現在、技術ブログでは「10年の変遷」を辿る連載企画をお届けしています。第5弾のテーマは、「データ基盤」です。 ZEN Studyの10年の歴史において、データ基盤を取り巻く横断型のセクションが誕生したのは2022年、基盤がリリースされたのは2023年8月のことです。運用期間としてはまだ3年ほどですが、さまざまな挑戦がありました。 本記事では、以下の3つを軸に、私たちの3年間をご紹介します。 立ち上げ期： Google Cloudやデータ活用未経験の状態から、いかにして「プロダクトを理解する土台」を築いたか 設計の進化： 「安全に失敗できる」IaC戦略と、Dataform導入による大学開学への対応 サ

大規模言語モデルは驚くべきことを成し遂げるが、なぜそう動くのかは誰も正確には分からない。その「ブラックボックス」に挑むスタートアップ、グッドファイアが新ツールをリリースした。AIモデルの内部を可視化し、訓練中にパラメーターを調整できる初のツールだという。 by Will Douglas Heaven2026.05.12 0 この記事の3つのポイント グッドファイアがAIモデルの内部構造を可視化・調整できるツール「Silico」をリリースした 機械論的解釈可能性技術でニューロン経路をマッピングし、訓練中のパラメーター調整を可能にする 専門チーム不要で中小企業にも解釈可能性技術を開放する一方、「錬金術の精度向上にすぎない」との批判もある summarized by Claude 3 サンフランシスコを拠点とするスタートアップ、グッドファイア（Goodfire）は、「Silico（シリコ）」と呼

米Anthropicは5月8日（現地時間）、エージェントAIにおいて、指示された目標を達成するために不適切な手段を選択する事象について、発生要因と事象を抑制するための訓練手法を公開した。実験などで浮かび上がった、AIがシステム停止を回避するためにエンジニアを脅迫するといった問題行動に対し、単に脅迫行動をしないと学習させるのではなく「なぜその行動が正しいのか」という倫理的な理由を教えることで、発生率を低減させたという。 この事象は、エージェント設定時に自身のシャットダウンや置き換えに直面したり、設定された目標が企業方針と対立したりした際、目的達成のために有害な手段を選ぶというもの。同社は2025年6月の実験で、米OpenAI、米Google、米Meta、米xAIなど、Anthropicを含めた16のAIモデルにこの傾向があると報告。Claude 4では、シャットダウンを回避するために幹部の不

JavaOne 2026で発表された本セッションは、Netflixでプラットフォームエンジニアリングを担うPaul Bakker氏が登壇し「How Netflix Uses Java - 2026 Edition」と題して語ったものです。Netflix全体のシステムがどのようにJavaで動いているのか、Spring Bootによる開発基盤、大規模なバージョン管理の取り組み、ZGCや仮想スレッドといったJDKの新機能の採用状況、そしてJavaサービスへのGenAI統合まで、幅広いテーマが約50分にわたって紹介されています。動画を見ていない方でも内容を把握できるよう、セッションの流れに沿ってまとめました。 Netflixのアーキテクチャ全体像セッションはまず、Javaがどこで使われているかを説明するところから始まります。 Netflixのバックエンドは大きく2種類のシステムに分かれています。ひ

アメリカのAI研究者であり最先端のAI技術を解説するニュースレター「Interconnects」を運営するネイサン・ランバート氏が、中国の主要AIラボを複数訪問して得た知見をまとめています。ランバート氏は、中国のAI業界について「アメリカのような競争的な関係ではなく、ひとつの巨大なエコシステムのようだった」と述べており、中国AI企業の急速な成長を支える文化や組織構造、研究者の特徴について詳細に解説しています。 Notes from inside China's AI labs - by Nathan Lambert https://www.interconnects.ai/p/notes-from-inside-chinas-ai-labs ランバート氏によると、中国とアメリカの研究所はエージェント型ワークフローを可能にする最新かつ最大規模のモデル、優秀な科学者、大規模データ、高速コンピュ

Apple Intelligenceでこんなこと、できた。｢朝のルーティン｣を自動化してみた2026.05.11 21:3010,748 はらいさん 去年リリースされたiOS 26はLiquid Glassを採用した新しいUIに注目が行きがちですが、実はApple（アップル）純正アプリの『ショートカット』も大きな進化を遂げていました。 一言でいうと、Apple IntelligenceモデルまたはChatGPTを活用したショートカットが作れるようになったので、テキストやPDFの要約やImage Playgroudを用いた画像生成など、より複雑なリクエストの処理が可能になりました。 この強力な武器をどう活かすかはユーザー次第ですが、今回はベーシックではあるものの利便性が感じられる『モーニング・ルーティン』のショートカットをApple Intelligenceモデルを活用しながら作ってみました

生成AIを使った開発。個人としては少し手に馴染んできているけど、チームでの開発はどう取り組むのがいいんだろうな？と思っている。この記事は、やってみた結果どうだったというものではなくて、これから試行錯誤するための頭の中の整理。 僕が自分の手でコードを書くことはもうない まず、AIを使っていて感じるのは「今後、僕が自分の手でコードを書くことはないだろう」ということ。すでにこの数カ月間、自分ではコードを書いていない。 誰かと仕事をするときに、コーディングを一緒にするのはいい時間だったなぁと思う。ペアプロやモブプロで知識の交換をしたり、新しいメンバーを受け入れたり、若手を育成したり、そういうときにコードを見ながら「ここはこうしましょう」「それはどうしてですか？」みたいに話せるのはとてもよかった。 でも今後は、そういう時間は中心にはならなさそうに思う。コーディングは誰かと一緒にやるよりは、1人でAI

ITエンジニアのサイラス・ロペス氏が、クラウドAIへ安易に依存せず、端末上で動くローカルAIを標準にするべきだという記事を投稿しています。記事では、OpenAIやAnthropicのAPIをアプリに組み込む流行について、便利そうに見える一方で、壊れやすく、プライバシー面の負担が大きく、運用も複雑になると指摘しています。 Local AI Needs to be the Norm - unix.foo https://unix.foo/posts/local-ai-needs-to-be-norm/ ロペス氏の意見では、ユーザーの文章や記事本文を外部AIサービスへ送った時点で、アプリは単なる便利機能ではなく、データ保存、同意、監査、漏えい、政府からの開示要求などを抱えるサービスに変わります。さらに、外部との通信を必要とするAI機能はネットワーク状況、AI事業者のサービス障害、API制限、課金

開発者のサイモン・ウィリソン氏がAIコーディングツールについて振り返り、これまで別物だと考えていた「バイブコーディング」と「エージェント型エンジニアリング」が自身の作業の中で重なり始めていると述べました。これは単にAIがコードを書けるようになったという話ではなく、プロの開発者がどこまでAIに任せ、どこから責任を引き受けるべきなのかを問いかけています。 Vibe coding and agentic engineering are getting closer than I’d like https://simonwillison.net/2026/May/6/vibe-coding-and-agentic-engineering/ ウィリソン氏は以前、バイブコーディングを「コードを見ず、品質にも深く関心を払わず、動けばよいという姿勢でAIに任せるもの」と位置づけていました。個人用の小さなツ

米テック企業が人工知能（AI）データセンターに必要な素材調達に自ら乗り出し始めた。米アマゾン・ドット・コムは米西部アリゾナ州の鉱山と銅の調達で直接契約した。AIインフラに欠かせない銅の争奪戦は「コッパーラッシュ」とも言われ始めた。サボテンが生い茂るアリゾナ州の街ツーソン。荒野の一本道を車で東に約1時間進むと、「ジョンソンキャンプ鉱山」にたどり着く。トラックが採掘地を往復しながら銅の鉱石を運び、

Mozilla.aiがAIを用いた作業自動化ツール「Octonous」のオープンベータ版を2026年5月7日にリリースしました。Octonousは2026年1月に発表されてクローズドベータテストが実施されていたツールで、GmailやExcelなどの複数のサービスにまたがる作業をAIを用いて自動化することができます。 Octonous https://octonous.com/ Octonous Open Beta: What We've Learned and Where We're Going https://blog.mozilla.ai/octonous-open-beta-what-weve-learned-and-where-were-going/ Octonousがどんなサービスなのかは以下の動画を再生するとよく分かります。 Octonous: How to Automate

This post is part of a series that explores proven strategies and practical examples for building reliable AI systems. New to n8n? Start with the introduction. Find out when new topics are added to the Production AI Playbook via RSS, LinkedIn or X. The Silent Drift ProblemYour AI workflow passed every test. Classifications were accurate. Responses were on-point. You shipped it, and for two weeks,