文章やイラストのみならず、音楽生成においても存在感を発揮している生成AI。米国発の「Suno」や「Udio」といったサービスが公開されている中で、独自モデルを採用した新たな音楽生成AI「Riffusion」が登場し、注目を集めている。音楽生成AIの分野では、エヌビディアや中国企業からも相次いでサービスが開発されており、今後ますます競争が過熱しそうだ。著作権の問題も懸念される中で、音楽生成AIの最前線はどうなっているのか。Riffusionをはじめとする各サービスの特徴とともに解説する。
Software development is filled with repetitive tasks—managing issues, handling approvals, triggering CI/CD workflows, and more. But what if you could automate these types of tasks directly within GitHub Issues? That’s the promise of IssueOps, a methodology that turns GitHub Issues into a command center for automation. Whether you’re a solo developer or part of an engineering team, IssueOps helps y
2023年11月14日にFindy様の「要件定義 先達に学ぶ今日から使える実践テクニック Lunch LT」で登壇した資料です。
Ubie株式会社で病気のQ&Aのプロダクトマネージャー(PdM)を務めている、田口(@guchey)です。 Cursorをプロダクトマネジャーが活用する記事を見て、自分もプロダクトマネジメント業務の中心をCursorにしてみることにしました。 威力すごい。各所にあった知識を集約した結果、自分の認知限界を超える相棒になりました。 現在のスプリント、バックログアイテム、OKR、ユーザーストーリー、主要メトリクスを把握したAIは、プロダクトの現在地から未来の姿まで詳細に把握したAIプロダクトマネージャーだった。 ディレクトリ構成今はこんな構成にしています。 cursor_pdm/ ├── .cursor/ # Cursor AI 用の設定ファイル │ ├── mcp.json # MCP設定ファイル │ └── rules/ # Cursor AIルール │ ├── 000_general.md
こんにちは。エンジニアリンググループで、クラウド型電子カルテであるエムスリーデジカルのソフトウェアエンジニア兼 Team SRE をしている井上 渉(@wtr_in)です。キャベツ相場が落ち着いてきて一安心しています。 今回は、デジカルを構成するサービスの DB(基本的に読み取りのみ)を Aurora MySQL から Fargate 上の SQLite に移行し、性能も向上しつつ当該サービス全体のインフラコストを約 1/8 まで大幅に削減できた話をご紹介します。 移行前・移行後の構成とその効果 移行前 (Aurora MySQL) 移行後 (SQLite) 移行で得られた効果 移行を検討した背景 なぜ SQLite を選んだか SQLite のデータをどこに置くか インメモリ SQLite へのデータロード まとめ We are hiring! 移行前・移行後の構成とその効果 今回 SQ
Java 24正式リリース。HotSpot JVMやガベージコレクタの改善による性能向上、32ビット版Windowsが削除など オラクルはJavaの最新バージョン「Java 24」正式版をリリースしました。 Java 24 is now available! #Java24 #JDK24 #OpenJDK Download Now: https://t.co/YKbyuI8jqk Release notes: https://t.co/oD8lz3WtKS API Javadoc: https://t.co/TY657tt68K Features: https://t.co/djeYFvWLCT Inside Java on JDK 24: https://t.co/XaGfE2ytmx pic.twitter.com/ODsNjFNEce — Java (@java) March 18,
こんにちは、SmartBankでサーバーサイドエンジニアをしているhiroteaです。 ここ最近、CursorをはじめとしたAIを活用したコードエディタの利用が社内で急速に進み、私自身も日常的に「ペアプロ」しています。 特にCursorのAgentモードは、明確な指示を与えることでテストコードまで自律的に生成・実行してくれて非常に便利です。 docs.cursor.com しかし、AIにコード生成をさせていると以下のような悩みに遭遇します。 社内で定めたコーディングルールが守られない 既存の共通クラスやベースクラスをガン無視して独自に実装し直してくる AIあるあるですよね。 例えば、既に認証やエラー処理を包括的に提供しているApi::BaseControllerという共通の親クラスが存在する場合、以下のような実装をすることが望ましいです。 class AratanaController <
sponsored 血圧が1日の間でどう変わるのかもわかる 血圧計が常に手首にあると超便利! ファーウェイのスマートウォッチ「HUAWEI WATCH D2 ウェアラブル血圧計」で生活がこう変わる! sponsored HYTEのY70 Touch Infinite Pandaを採用、ライザーケーブルでビデオカードを縦置き 【ゲーミングPCにおいて最強】目指しX3DとRTX 5090を選択、タッチ液晶付きPCケースに載せたら超カッコよくなった sponsored NVIDIA高橋 想氏、津田恵理子氏にインタビュー いま、NVIDIA RTX AIワークステーションを導入する企業が増えている理由 sponsored 27歳アスキー編集部員がガチ体験レポート(3ヶ月連続企画) 「3ヶ月で15キロ、マジで痩せられたらどうしよう!!」運動なしでダイエットできると評判の「メンズ専用サロンEVOCOR
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは。主にXにてAI駆動開発について発信している熊井悠 と申します。 この度、念願のQiitaを投稿してみようと思い筆を持った次第なのですが、以前からAI駆動開発において『Project as Code』が重要と口酸っぱく言っていますら。ただProject as Codeって検索しても出てこないという話がありました。なぜなら僕が造語したからです。 そのため本記事ではProject as Codeについて解説しようと思います! Project as Code(PaC)とは PaCはインフラのコード管理の概念である「Infr
挨拶 最近は新しい登壇資料を準備して、頑張って執筆している龍ちゃんです。YouTubeやXなどで情報収集しながら、新しいAIツールを見つけたので使用レポートと具体的な使用方法、注意点などをまとめて書いていこうと思います。 今回のお話は「メモ帳と生成AI描画ツールが合体したツールNapkin AI」についてです。 Napkin AIとは Napkin AIはテキスト入力をするだけで、グラフや図解を自動生成してくれるAIツールになります。プレゼン資料の図解などで使用することができる、ちょっとおしゃれな図を生成してくれるのですごく助かります。 龍ちゃん 2025年3月12日時点で、beta版ですべての機能が無料で使用することができます。ぜひ試して!!! 描画画面 画面は海外のメモ帳みたいな雰囲気があります。マークダウン形式で入力することができます。 図の生成 テキストを入力したら、左側に生成ボタ
HackerNoonのレトロなデザインにインスパイアされた、24ピクセルのグリッドで設計されたピクセルアイコンを紹介します。 アイコンは1,440個以上あり、一貫性が確保されたかわいいデザインです。Webサイト、アプリ、プロダクトなど、さまざまなプロジェクトで無料で利用できます。 Pixel Icon Library Pixel Icon Library -GitHub Pixel Icon Libraryは、HackerNoonの特徴であるクラシックなピクセルアイコンのコレクションです。Webサイトやアプリをはじめ、プロダクトなど、さまざざまなプロジェクトで無料で利用できるようになりました。 400種類以上のピクセル化されたベクターアイコン。 軽量のSVGファイル。 PNGファイルは12px, 16px, 24px, 48pxで、ライト・ダークモード対応。 ライセンスはMITライセンスで
こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループ、コンシューマチームの園田です。本記事では、外部サービスとAIエージェントの連携を可能にするMCPプロトコルについて、技術検証の実装例を交えてお話しします。 1. MCPとは(ざっくり) MCP(Model Context Protocol)とは、Anthropic社によって策定されたAIエージェントが外部サービスから情報を参照したり連携することを目的としたプロトコルです。 「MCPサーバー」は、GitHubやPostgreSQLといったリソースをMCPで喋れるように変換してあげるプロキシのようなサーバーです。 Claude DesktopやCursorなどはMCPクライアントの機能があり、GitHubなどのMCPサーバーを利用してナレッジとして利用したり、プルリクエストの作成なども行えます。 Introduction - Model Cont
視覚的階層の作り方 情報の重要度を視覚的に表現するテクニック: サイズによる強調:重要な要素ほど大きく 色による区別:カテゴリーごとに色分け(最大5色程度に抑える) 配置による関係性表現:中心・周辺、上下左右の位置関係で重要度を表現 線の太さと種類:実線/破線/点線で関係性の強さや種類を区別 シンプル化のコツ 図解は複雑さを減らすためのものであるため、シンプルさが重要: 抽象化レベルの統一:同じ図の中で詳細度を揃える 情報の取捨選択:本質的な要素だけを残し、ノイズを削除 チャンク化:7±2の法則を意識し、一度に表示する要素数を制限 反復パターンの活用:類似構造は同じ表現方法で統一 認識のギャップを埋める図解テクニック チームメンバー間の知識や理解の差を埋めるための図解テクニック: 前提条件の可視化 仮定リスト:図の隅に、前提としている条件を明示的にリスト化 知識マップ:議論に必要な知識領域
本記事は「AI技術を駆使した仕事術」の解説ではありません。逆であり、AI技術の進展に左右されない「仕事の本質」を意識した仕事方式の解説となります。弊社の公式内容ではなく、執筆者が心掛けている内容です。 はじめに 第一に、「AI技術が将来的にどこまで仕事に良いインパクトを与えるのか」、「どのような仕事(タスク)レベルまでAIによって自動化されるのか」は想像が難しいです(とくに実現タイミングの予測も含め、少なくとも私には)。 第二に、AI技術の進展の早さを考えると、現時点(2025年3月末)の「AI技術を駆使した仕事術」を解説しても、おそらく1年後の「2026年3月末」には、その記事内容は陳腐化している可能性が高いでしょう。 (※とはいえ短期的には、「(現時点での)AI技術を駆使した最強の仕事術」の紹介記事にはとても価値があると思います。) 本記事では、AI技術に取り組む弊社にて、私(および私
はじめに 最近、あるプロジェクトでGitHubリポジトリの内容をAIに分析させたくて、「どうやってClaudeとGitHubを連携させればいいんだろう...」と頭を抱えていたんです。何時間もネットで調べた末に出会ったのがMCPサーバーでした。これが本当に目から鱗だったんですよ!😲 「石の上にも三年」というように、私は根気強く数週間かけて様々なMCPサーバーを試してきました。そして今日は、私の開発ワークフローを劇的に変えた10個の素晴らしいMCPサーバーを、4つの主要カテゴリーに分けて紹介したいと思います! そもそもMCPサーバーって何?🤔 リストに入る前に、MCPサーバーについて簡単に説明しますね。MCPは「Model Context Protocol」の略で、AIモデルが外部ツールやデータソースと安全かつシームレスに連携するためのオープンスタンダードなんです。 簡単に言えば、お気に入
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