米Google傘下のYouTubeは10月15日（現地時間）、アップロードされた動画が本物のカメラで撮影され、生成AIなどで改変されていないことを示す「カメラで撮影」表示を開始した。クリエイターが設定しておくと、プレーヤーの下の概要欄に「このコンテンツの作成手段」という項目に「カメラで撮影」と明示されるようになった。 「このコンテンツは、カメラなどの録画デバイスを使用して撮影されました。」とも表示している。 GoogleでC2PAプロダクトリードを務めるシェリル・ハンナ氏はLinkedInでこれを発表した（YouTubeの公式ブログなどでの発表はない）。 同氏はこの機能を、「未編集動画に対するC2PAコンテンツ資格情報のサポート」と説明する。 サポートページによると、自分の動画で「カメラで撮影」と表示するには、バージョン2.1以上のC2PAをサポートするカメラで撮影する必要がある。編集は可

はじめに @dyoshikawaです。 私の2025年6月ごろからの取り組みとして、Claude CodeによるVibe CodingでRulesyncというOSSツールを公開しました。 そこでかなり自由にClaude Codeでいろんな手法を試すことができましたので、AIコーディング全般のTipsをお伝えできればと思います。 一方で（人間の介入が少なすぎる）Vibe Codingの弊害としてコードベースやドキュメントが崩壊し、途中で開発がストップした場面もありました。ここのプロセスの反省と、どのように開発可能に復帰させたかという点も紹介します。 最後に人間の役割、AIの役割、ソフトウェア開発の未来といったトピックに触れたいと思います。 Rulesync: 主要なAIコーディングツールの設定ファイルを一括管理 まず、私が開発・公開したツール Rulesync について簡単に紹介します。 こ

この記事は、すでにCodexやClaudeCodeなどのAIコーディングツールを実際に使い始めているエンジニアに向けて書いている。「期待ほど効率が上がらない」と感じている人や、運用の型を模索している個人開発者を想定している。導入方法や基礎理論は扱わない。ひとりのエンジニアが数ヶ月間Codexと向き合って得た、実践的な運用知見を語る。 数ヶ月で変わったこと まず、ここ数ヶ月でAIコーディングツールの使い方が大きく変わったという話からしたい。 数ヶ月前のClaudeCodeガードレール戦略全盛期と比べると、隔世の感がある。あの頃は、AIが暴走しないように制御する、余計なことをさせないようにガードレールを張り巡らせることに頭を悩ませていた。Kiroが登場したときも、その延長線上にあった。 しかしGPT-5-Codexの登場で、その流れが変わった。 コンテキスト詰め込み時代の終わり 何が変わったの

はじめに こんにちは、みなさん！最近、私はClaudeを使ったプロジェクトで苦戦していたんですよ。「なんでこのAIは私の意図を理解してくれないんだ...」と頭を抱えていた時、Anthropicが公式に内部プロンプトエンジニアリング技術を公開したんです！これは本当に目から鱗でした。 Anthropicがついに社内で使っているプロンプト技術を公開しました。主にClaudeのために設計されていますが、ほとんどの技術は他のLLMにも使えます。彼らが強調しているのは、プロンプトエンジニアリングはモデルの微調整よりも効率的だということ。理由は単純で、リソース要求が低く、コストが安く、反復が速いからです。 核心原則：Claude 4を使いこなすための4つの基本 最新のClaude 4モデルに対して、Anthropicは特に4つの基本原則を強調しています： 明確に指示する（Be Explicit） Cla

みなさんが最近Claude Codeの性能劣化を嘆いているのをよく観測するので、できる限り劣化を防ぐために自分がとった行動を記載してみる。 Micro Compactを無効にする LLMは基本的にコンテキストが伸びるほど推論コストが重くなり、LLMプロバイダーにとって負担となる。 そのため、どのバージョンからかClaude Codeは、コンテキスト上限に達する前から、過去参照したファイルの内容やツール使用のログを要約するようになった模様。 直接的な健忘の原因っぽそう。 詳細はこちらのツイートを参照。 DISABLE_MICROCOMPACT=1で無効にできる。 IDEとの統合をやめる IDEとClaude Codeとの連携によって無駄なコンテキストが注入されるのを防ぐ。 ただし、UXに大きく関わるのでやったほうがいいかどうかは人による。 IDEのExtensionからClaude Code

アリババの動画生成モデル「Wan2.2 14B」i2vを使い、明日来子さん（この連載によく登場する作例キャラクター）に銃を構えさせた動画の一部（筆者作成） 7月28日に公開された中国・アリババの動画生成AIモデル「Wan2.2」がすさまじい性能を発揮しています。ローカルPC環境で利用できるオープンモデルとして公開されましたが、ヘタな商用AIクラウドサービスを超えていると感じさせるほど、高品質なAI動画が生成可能です。2月リリースの「Wan2.1」でも高い評価を得ていましたが、それを遥かに超えており、業界を席巻しそうな雰囲気を感じました。 ※記事配信先の設定によっては図版や動画等が正しく表示されないことがあります。その場合はASCII.jpをご覧ください 実写もアニメも高性能 Wan2.2の性能の高さは触れば触るほどわかってきます。カップ麺、箸、麺など、複数のオブジェクトが関わるため、画像や

はじめに ご無沙汰しております。Cursor→Claudeとコスって開発PMを日々やっている中で、何を発信してよいやら迷走した1ヶ月でしたが復活しました。結局のところ、Tipsとプロンプトかなあというところに思い至りまして、そのまま使えずとも、「こんなことに使えるんだあ」という気付きになれば幸いです。 Claudeと言いつつ、ChatGPTでもGeminiでも行けるっちゃいけるんですが、Opusがやっぱり優秀なのでClaudeでやっています。 概要：ワークフロー図づくりで“詰む”前に── 「フロー図描いてって軽く言われたけど、そもそも何を聞けばいいんや……」――そんな若手の悲鳴を（また）聞きまして、プロンプトで一撃解決できんかと作ってみました。 「プロンプトはそのまんま載せてます。コピペして即生成AIに突っ込めば動くはず。 こんな感じのフローが簡単に作れるはずです 目次 なんでプロンプト？

ウォーターフォールモデルに則った大規模開発で設計書があるなら、全部Copilotに実装させよう！をコンセプトに、どうすれば設計書をインプットに、Github Copilotが大規模開発の品質に沿ったコードを生成してくれるか、の完成版です。前回の記事では途中経過でしたが、自分なりに方法が確立したので結果を共有します。 このドキュメントでは、現時点での設計書からCopilotを用いて実装を生成する手順の紹介、使用するツールの紹介、工夫したポイントについて記載します。 結論 で、本当に全部Copilotに実装させられるの？実装スピードはあがるの？と気になる方もいると思うので結論を先に書きます。 Q:本当に全部Copilotに実装させられるの？ A:完璧なものは無理でした。Copilotに実装させて間違った部分を人間が直す必要があります。今回紹介する方法だと、体感で8割程の正解コードを生成してきま

はじめに こんにちは、食べログカンパニー 開発本部 飲食店プロダクト開発部の菅原です。所属する予約基盤チームでは、食べログ内の中心機能の1つである予約システムの開発・運用を担当しています。 大規模かつ長期にわたるサービス開発では、多くの開発者が共通の課題に直面します。その1つが「ドキュメントの陳腐化」です。 仕様変更にドキュメント修正が追いつかず、いつしかコードと乖離してしまいます。改善を試みますが、なかなか継続できずに挫折した経験を持つ方も少なくないでしょう。 ドキュメント管理には多くのコストを割けない現実もあります。そのため運用によるカバーへ頼らざるを得ない状況が生まれます。 この困難なドキュメント管理を、AIに任せることができれば大きなメリットが期待できます。 本記事では、主にソースコードと密接に関連する技術仕様書や設計書を「ドキュメント」と定義し、AI搭載のコードエディタであるCu

独Black Forest Labs（BFL）が6月26日、画像生成AIモデル「FLUX.1 Kontext [dev]（フラックス.1 コンテキスト）」をオープンウェイトモデル（重み）として公開したことが話題になっています。今、画像生成AIの高性能モデルでは“一貫性ある画像”をいかに簡単に出力するかの競争が激しくなっていますが、FLUX.1 Kontextは今までの水準を大幅に上回っています。5月にAPIのみで使用できるクラウドバージョンが公開されていて、すでに高い評価を集めていました。ローカルPC環境でも使えるモデルを出すとアナウンスしてから約1ヵ月でのリリースです。その実力を探りました。 ※記事配信先の設定によっては図版や動画等が正しく表示されないことがあります。その場合はASCII.jpをご覧ください クラウドサービスなら1枚6円で試せる BFLは、「Stable Diffusio

Published Apr 18, 2025 Claude Code is a command line tool for agentic coding. This post covers tips and tricks that have proven effective for using Claude Code across various codebases, languages, and environments. We recently released Claude Code, a command line tool for agentic coding. Developed as a research project, Claude Code gives Anthropic engineers and researchers a more native way to int

https://connpass.com/event/353478/ 登壇資料です。 - エディタ間借り型コーディングエージェントの仕組みと限界 - 負けパターン集と、その回避対策 - コーディングエージェントのこれから

動画作例で使用した本連載の作例キャラの「明日来子（あすきこ）」さん。Midjounery v7の新機能「Omni-Refernece」で作成 4月17日に登場した動画生成AIプログラム「FramePack（フレームパック）」が世界的に衝撃を与えています。PCローカル環境で動画AIを動かすには、少なくともビデオメモリー（VRAM）が12GBあるビデオカードを搭載していないと難しいというのが常識でした。ところが、VRAM 6GBでも安定的に動作させられるため、一気に動画AIの裾野を広げそうです。開発したのは、画像生成AI分野で「ControlNet」や、使いやすいツール「Fooocus」などを開発してきたことで知られる、スタンフォード大学に在籍中のIllyasviel（イリヤスフィール、以下イリヤ）さん。既存の方法論にまったく違ったアプローチでブレイクスルーを引き起こす、“イリヤ神”のアプロー

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AI搭載エディタCursorを色々と試しているのですが、これが非常に興味深いです。 普段の開発業務はもちろん、少し工夫することで、要件定義のような上流工程も大幅に効率化できるのではないか？という気づきがありました。 本日はその試みについて、私が行った具体的なプロセスと合わせて共有できればと思います。 概要 不動産テック業界に限らず、SaaS開発などに携わっていると、日々さまざまな要望が寄せられますよね。 「ここにこんな機能を追加したい」「あの画面のここをこう変更してほしい」といった具合です。 そして、それらを適切に実現するためには、まず

高速で長時間の動画生成が可能なオープンソースAI「FramePack」。Image to Videoで入力した画像から逆方向に生成していく仕組みですが、これを順方向。つまり、他の多くの動画生成AIと同じやり方で生成するオプション「F1」がサポートされました。 Last Frame、動画の最後の画像を指定するオプションもありますし、拡張版であるFramePack-eichiでは中間フレームや最後のフレームを指定することもできますが、シンプルに通常の方向に長回しをしたい場合にはやはり本家が便利です。 1分など、長回ししていると、背景や服が変色したり、アーティファクト化したりしてしまいますが、そちらの方が先に来ると、いきなり変な色、ガビガビの背景と、不自然さを感じてしまうからです。 方法はシンプルで、通常版とは別のGradioファイルが用意されています。 すでにインストール済みであればアップデー

Google NotebookLMには、PDF、テキスト、YouTubeなどを読み込んで、その内容についてリアルな対話ポッドキャスト解説を生成する機能があります。 2024年9月11日にローンチした時点では英語でしか使えなかったのですが、4月30日、ついに日本語対応しました。 早速試しました。 ネタ元にしたのは、一緒にポッドキャストをやっている散財小説ドリキンの最新YouTubeエピソード。 このURLをNotebookLMにソースとして入力すると、概要が表示され、その内容についてチャット形式で質問できるようになります。すると、右上に「音声概要」という表示がされます。そこで生成ボタンを押すと、男女二人のポッドキャスト的会話形式で、音声による解説が生成されるのです。特定の方向性を指定するなどのカスタマイズも可能。 今回は、カスタマイズ無指定で生成しましたが、6分24秒の音声が、5分ほどで出来

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みなさんは NotebookLM 使ってますか？ 今までなにかの調査をするのに「DeepResearchが一番！」と思い使ってきたのですが、 NotebookLMを初めて使ってみて「NotebookLM、最高じゃん…」となりました。 具体的には、調査系のタスクをする上で下記の点が良かったです！ ⭐️ 1度ソースをまとめると、疑問点が浮かんだときに何度も聞ける。 DeepResearchだと一度の調査に時間がかかる上、「この観点抜けてたな」と思い尋ねるとさらに時間がかかったりします…。 NotebookLMもはじめにソースをまとめる手間はありますが、一度まとめるとスムーズに疑問点を解消できます。 少し前に検索機能も追加され、より手軽にまとめられるようになりました。 DeepResearchの結果をソースとして使用するのも良さそうです。（※下部のコメントにて紹介いただきました！） ⭐️ ソース

前回の記事「文章術としてのCursor入門 」では、AIエディターCursorの基本機能と文章作成の基本を紹介した。今回は、実際の文章作成プロセスをより詳細に紹介する。 Cursorが特に力を発揮するシーン Cursorが文章作成において特に力を発揮するのは、「効率」と「品質」の両立が求められる場面だ。たとえば締切に追われているとき、複数の文書を並行して作成する必要があるとき、あるいは専門性の高い内容を読みやすく伝えたいときなどだ。 従来のワープロ・エディターソフトと大きく異なるのは、Cursorがただのテキストエディターではなく「考えるパートナー」として機能する点だ。単なる文字入力や整形の手助けだけでなく、内容の構成、専門知識の補完、表現の洗練まで一貫してサポートしてくれるということだ。 特に以下のような文書作成において、Cursorは真価を発揮する。 ・定期的な更新が必要な文書：ブログ

こんにちは！タレントマネジメントプロダクト開発本部の horiyu です。 SmartHRではChat GPT Plus/Proの利用やGemini・NotebookLMの活用などさまざまなAIの取り組みを行っています。 本記事では、開発チームが使用するエディタを Visual Studio Code（VS Code）から AI関連の機能が標準搭載されているCursorへ移行した体験と、その過程で得られた予想以上の効果についてご紹介します。 特に、Cursor RulesやModel Context Protocol（MCP）といったAI支援機能が、日々のキャッチアップやコードレビュー、エラー対応にどのように貢献しているのかを中心に解説します。 VS CodeからCursorへのスムーズな移行 エディタの乗り換えは一般に時間がかかるものですが、今回の移行は非常にスムーズに進みました。 その