「Claude Code」は、CLI上で動くLLMによるAIエージェントツールです。本連載は12月5日に発売された『Claude CodeによるAI駆動開発入門』に書ききれなかった応用的な内容や最新のアップデートについて解説します。書籍をあわせて読むとさらに理解が深まることでしょう。 今回は知っているようで知らない、Claude Codeの「CLAUDE.md」について深掘っていきます。 CLAUDE.mdとは記憶である 前提としてClaude Codeは、立ち上げた際、つまりセッション間で、そのコードベースやユーザーとの過去のやり取りを基本的に覚えていません。しかしセッションを立ち上げるたびに、膨大なコードベースを毎回走査して理解していくのも現実的ではありません。 そのため、コードやルールなどを理解する起点として存在しているのがCLAUDE.mdです。 これはエンジニアにとってのREAD

令和7年8月29日（金曜日）に八王子市で発生した、自動運転バスの実証走行中の事故については、受託者からの報告に対し、有識者の知見をいただき検証を行ってまいりました。この度、技術面における事故の原因と主な改善の方向性がまとまりましたので、以下の通りお知らせします。 1．事故の概要 発生日時 令和7年8月29日（金曜日）午前11時31分頃 発生場所 国道20号（八王子市高尾町） 事故状況 レベル2（運転手搭乗型）による自動運転バスが走行中に左へ急旋回して街路樹に衝突、乗客3名が軽傷を負い、車両の左フロントガラスを損傷 実証実験概要 委託件名 令和7年度自動運転サービスの導入推進に向けた走行環境整備に関する調査業務委託 受託者 日本工営株式会社 2．技術面における事故原因 古い位置情報の誤使用 自動運転システムの制御機能において、本来使用すべきではない古い目標位置情報を誤って読み込む設計上の不備

その技術・ドメインの真の魅力と奥深さを探求する連載シリーズ「私は〇〇チョットワカル」。今回はIoTをテーマに、エンジニアリングの技術を活かした水耕栽培の実践を通して、趣味と技術が交差する面白さを掘り下げていきます。 解説するのは、梶原睦／ムツミックス（@Mutsumix_dev）さん。Raspberry Piや各種センサーを用いた水耕栽培の取り組みを続ける中で、関連する技術同人誌をこれまでに3冊執筆しています。定点カメラによる自動撮影や環境データの可視化、運用負荷を下げる工夫など、実際に手を動かして得られた知見をもとに、IoTを“継続して楽しむ”ための考え方を紹介いただきました。 自己紹介はじめまして、ムツミックスと言います。本業の方では技術者派遣や企業からの受託開発を行っている株式会社シスマックで 、DXソリューション事業部の部長を務めています。 この記事では私が趣味で行っている「エンジ

日本では「異例の進め方」と言われるほどの速さで、生成AIに関する取り組みを推進。 今後、日本社会は人間とAIの共存が進むと予測されています。

Anthropicハッカソン優勝者が10ヶ月以上かけて実際のプロダクト開発で使い込んだ everything-claude-code というリポジトリが公開されていたので、内容を読み解いてみました。 この記事の要約 Anthropic x Forum Venturesハッカソン優勝者 が公開した本番環境で使えるClaude Code設定集 agents, skills, hooks, commands, rules, MCP設定 の6種類のファイルで構成 コンテキストウィンドウは 200kから70kまで縮小する可能性 があるため、MCPの有効化は10個以下に抑える TDD（テスト駆動開発）を中心 にしたワークフローで、カバレッジ80%以上を必須とする /tddや/planなどの スラッシュコマンド で素早くワークフローを呼び出せる hooksによる自動化 でフォーマット実行やconsole

ここ数年、AIがプロダクトを大きく変えると感じ、従来と何が違うのかが気になってきた。投資家としても海外を含むスタートアップやプロダクトを見る機会が増える中で、AIを前提に設計されたプロダクトには、従来とは明らかに異なる成功パターンがあるように感じている。 それは、AIが中心となるプロダクトの設計には、「完璧な仕様」を追い求める従来の手法とは異なる、新しい姿勢が求められているということではないか。プロダクトを完成させるのではなく、変化し続ける前提で設計するという姿勢だ。 たとえば、AIコードエディタとして登場したCursorは、VS Codeという巨大な既存プロダクトが存在する市場において、またたく間に支持を集めた。VS CodeにもGitHub CopilotをはじめとするAIサービスのアドオンを追加することはでき、AI機能そのものは利用可能だったにもかかわらずである。 Cursor以前の

このnoteは全文無料で読めます。 会社を辞めてフリーランスとして働こうという人が増えているように感じます。収入が上がる、自由に働ける、リモートで好きな場所で仕事ができる。そういった魅力に惹かれて、独立を考えるエンジニアは非常に多いです。 僕の経験からになりますが、フリーランスになってどこかの会社で業務委託として働くというスタイルは、長期的にはオススメできません。 僕が2018年から2019年の夏頃までの1年半、フリーランスのエンジニアとして活動した経験を振り返りつつ、書いています。 注意事項最初にお断りしておきます。 この記事は「全てのフリーランスに対してオススメできない」と言いたいわけではありません。実際に、フリーランスとしてうまくいっている人はたくさんいます。 この記事の内容が当てはまらない人もたくさんいることもあるでしょう。 この記事は「構造」の話を主軸としています。フリーランスと

はじめに 先週、「おい、辞めるな」という記事を書きました。 syu-m-5151.hatenablog.com 思った以上に反響がありました。何人かから連絡をもらいました。辞めないことにしました、考えるきっかけになりました、と。ありがたかったです。嬉しかった、と言っていいです。たぶん。 ただ、何か落ち着きませんでした。辞めないと決めた。それは分かった。で、その次は。辞めないと決めただけで、何かが変わるわけではありません。私がそうだったからです。 辞めないと決めた後も、何も変わりませんでした。評価は上がらない。漠然としたモヤモヤは消えない。夜遅くまでコードを書いた。勉強会に参加した。資格を取った。ブログを書いた。技術力を上げれば認められる。そう信じていました。 評価は上がりませんでした。 振り返ると、私は頑張り方を間違えていたのです。もっと正確に言えば、評価の構造を理解していませんでした。良

BuriKaigi 2026 で使用したスライドです。 本セッションでは、定理証明支援系 Lean を用いたコンパイラの実装技法を解説します。ただしこれは本質的にはコンパイラのトークではありません。頭の痛い複雑なロジックや、うんざりするほど多様な入力データと戦っている、すべてのソフトウェアエンジニ…

・いちご抜きショートケーキ ・茹で唐揚げ ・フライパンで寄せ鍋 ・皮なし餃子 ・ご飯抜きドリア ・火を通した生ハム ・０割蕎麦

はじめに前職で技術顧問として そーだいさん にJOINしていただいていた際、私はデータベース設計から仕事の進め方相談まで、本当にお世話になりました。 そーだいさんは「ガタイも(物理的に)声も大きくて、ちょっと圧倒されるな……！」というものでしたが、実際にお話ししてみると、その中身は驚くほど優しく、そして本当にロジカルで誠実な方でした。 その圧倒的な「言語化能力」で、技術的な課題はもちろん、エンジニアとしての振る舞いや問題解決の考え方を、誰にでもわかる言葉で解きほぐしてくれます。 今回は、私が定期的に読み返し、1on1などの場でも「まずこれを読んで！」と周囲に布教している、そーだいさんの発信をいくつか紹介したいと思います。 1. 仕事を進めるうえでのマインドセット1-1. Howだけ考えると複雑さを導入して仕事が増える 「偽の進捗」の連鎖によるリソース枯渇の防止 手段に没頭して手順書の保守や

Claude Codeを使い始めると、めちゃくちゃコマンドラインツールを使うことに気づくでしょう。grep飛ばして、find回して、sedで置換して。まるでコマンドラインの忍者です。 ぼくは業務上Windowsを使っているわけですが、そうすると「あー、WSL2入れとくか」となるわけです。UNIX系ツールが揃ってるしDockerも動くし完璧。Microsoftはえらい。 ところがです。他の人から「npm install遅くない？」って言われる。 原因が何か。Windows側にプロジェクト置いているんです。/mnt/c/Users/...配下に。この構成は遅くなる。 WSL2って、実は軽量VMなんです。WindowsとLinuxの間には、ちゃんと境界線が引かれています。その境界を越えてファイルアクセスするたびに、9Pっていうプロトコルが介在します。これが、思った以上に重い。 一応、公式の推奨は

散々言われていることだと思いますが、何度でも言いたいことなので、改めて記事にすることにしました。 APIをそのままMCPサーバーにするのは止めてください 何故ダメか 何故ダメかの説明として、よく「APIとMCPはレイヤーが違うから〜」とか説明されているのを見ますが、個人的にはそんなことはどうでも良くて、普通に実害があるからダメです。主に以下の2点が問題です。 AIのコストが高くなる AIの応答精度が悪くなる 特に1はめちゃくちゃ困ります。 逆に言うと、これらの問題が発生しないように考慮されていれば、私的にはAPIをMCPサーバーにしてもOKです。 では何故、深く考えずにAPIをそのままMCPサーバーにするとAIのコストが高くなるのか、もう少し深堀りして見ましょう。 AIエージェントの処理 問題を把握する前に、いわゆるAIエージェントがMCPサーバーのツールを使う時の処理を理解しておきましょ

2023年から段階的にAIを開発フローに組み込み、2025年は試行錯誤とツールの大きな変化、そしてエージェント化を経て、私のソフトウェア開発の進め方は明確に変化しました。 ここで言う「変化」とは、単に作業が速くなった、便利になったという話ではありません。 より具体的には「コードをタイピングする時間よりも、間接作業の比重と抽象的な思考・ロジックが増えた」という意味での変化です。 とりわけ深刻なのは文字入力回数の増大です。その結果、マイクに向かって話したり、タイピングの練習といったプリミティブな活動を取り入れるようになりました。 この変化は私だけのものではありません。Addy Osmaniは『Beyond Vibe Coding』で「開発者の役割はコードを書くことから、コードを指示すること（directing）へシフトしている」と述べ、アーキテクチャやデザインパターンといったシステム思考への集

AIコーディング前提の開発プロセスを仕組み化 はじめまして。松尾研究所の中川です。 AIコーディングを前提に、提案から開発・運用までを一気通貫で進めるスタイルは増えつつあります。弊社のプロジェクトでも、AIコーディングは単なる「補助」ではなく、開発プロセスの中核として扱われる場面も多くなってきました。 私も小規模体制で開発速度と品質を両立するために、Claude Codeの運用における 並列化・プロンプト運用・レビュー自動ループ・ナレッジ一元化・インストラクション（Skills） の5点を“仕組み”として作っています。 この記事では、Claude Code中心のAIコーディング手法をまとめます。 開発対象 Claude Codeの実務運用で開発したWebアプリ構成です。 フロントエンド： React + Vite + TypeScript バックエンド： FastAPI 非同期処理ワーカー