AI新聞

この記事では、AIを使うことで、ORM（オブジェクト・リレーショナル・マッピング）という技術を使わなくてもデータベースにアクセスするコードを簡単に作れるという話をしています。ORMを使うと、覚えないといけないことが増えたり、動かすのに時間がかかったりするので、AIを使って直接SQLというデータベースの言葉を書く方が良いかもしれないという考えです。

AIがあれば、データベースに必要なコードを自動で作ってくれるので、時間もあまりかからず、ORMを使うよりも便利です。ORMは昔から使われてきましたが、AIの力でその必要がなくなってきているので、もう使わなくてもいいのでは？という意見が述べられています。

この記事では、ChatGPTでの会話を簡単に保存して後で見返せるようにする方法を説明します。まず、ChatGPTから会話のデータを取り出し、そのデータを特別なプログラムを使って、読みやすい形に変えます。この方法を使うと、過去の会話を月ごとや1つの会話ごとにまとめて保存でき、後で探しやすくなります。

このプログラムは、Pythonというコンピューターの言葉を使って動きます。まず、ChatGPTから会話データを取り出し、そのデータをプログラムに入れると、Markdownという形式で保存されます。Markdownは、ノートのように整理された形で、後で簡単に見つけられるようになります。これにより、ChatGPTで調べたことや学んだことを自分の知識として活用しやすくなります。

Claude Codeというツールでの会話が消えてしまうのがもったいないので、自動でObsidianというアプリに記録する仕組みを作りました。この仕組みでは、会話が終わるたびに自動で記録され、ノイズを取り除いてきれいに保存されます。

この仕組みを使うと、手動で操作しなくても会話がリアルタイムで保存され、後から見返すことができます。技術的な部分はスクリプトというプログラムを使って実現しています。

Googleで14年間働いたアディ・オスマニさんが、エンジニアとして学んだ大切なことを教えてくれました。例えば、技術よりも「ユーザーが何に困っているか」を考えることが大事です。チームで協力して、みんなで良い答えを見つけることも重要です。

また、まずは手を動かして作ってみることが大切で、完璧を目指すよりも改善していくことが大事です。新しい技術を使うときは、本当に必要か考えることが大切で、良い仕事をしたらそれを伝えることも忘れないようにしましょう。

この記事では、Googleで14年間働いたエンジニアのアディ・オスマニさんが、仕事を続けるための大切な教訓を紹介しています。彼は、技術よりもユーザーの困りごとを解決することが大事だと言っています。また、チームで協力して良い答えを見つけることや、まずは手を動かしてみることが重要だと教えています。

さらに、オスマニさんは、コードを書くときは読みやすさを重視し、新しい技術を使うときは慎重になるべきだと述べています。良い仕事をしても、それが伝わらなければ意味がないので、自分の成果をわかりやすく示すことも大切です。彼の教訓は、エンジニアとして長く働くためのヒントをたくさん教えてくれます。

AIの評価（evals）は、AIがうまく動くかどうかをテストする方法です。評価をすることで、AIが使われる前に問題を見つけて直すことができ、安心してAIを使えるようになります。評価は、AIに質問をして、その答えが正しいかどうかをチェックすることで行います。

AIが自分で考えて動くとき、評価はもっと難しくなります。AIはたくさんのことを試して、時には新しい方法を見つけることもあります。だから、評価ではAIがどんなふうに動いたかを詳しく記録して、何度もテストして結果を確かめます。

Cygamesというゲーム会社が、AI（人工知能）を使って絵を作る専門家を探しています。特に、Cygamesのゲームが好きで詳しい人を歓迎しています。

このAI技術は、ゲームの中で使う絵をもっと簡単に作るためのものです。Cygamesは、未来のゲーム作りにAIを活用したいと考えています。

AIを使ったロボットをもっと賢くするために、たくさんの小さなロボットがいろいろなものに触ったり動かしたりして学ぶ場所を作っています。これを「ロボット幼稚園」と呼んでいます。ロボットは、重いものを動かしたり、細かい作業をしたりできるように設計されています。

この技術は、仕事のやり方や物を作る方法を大きく変えるかもしれません。ロボットを作るのにかかるお金を減らして、もっと多くの人がロボットを使えるようにすることを目指しています。これにより、人間ができることがもっと広がると考えています。

AI（人工知能）は、会議の記録を自動で作ってくれます。これにより、会議で自分に任された仕事をリストにしてくれたり、そのリストを予定表に入れてくれたりします。これがあると、仕事のミスが減ってとても助かります。

AIのおかげで、会議で聞き逃したことや、自分がやるべき仕事がはっきりわかるようになりました。これにより、仕事がスムーズに進むようになり、感謝しています。

この記事では、コンピュータの処理を早くして、お金を節約する方法について説明します。まず、SHAPという技術を使って、データを分析する時間を大幅に短くし、年間440万円以上の費用を節約しました。また、データを処理する方法を工夫して、さらに年間60万円以上を節約しました。

しかし、これだけの成果を上げたのに、なぜか達成感が少ないと感じているそうです。この記事を書いた人は、その理由を考えるために、自分が行ったことを整理してみることにしました。技術的な改善がビジネスに大きな影響を与えることを理解しつつも、地味に感じることがあるようです。

この記事は、2025年にWebサービスを新しい技術にアップデートした話です。技術の名前は「React」というもので、古いバージョンから新しいバージョンに変えました。この作業は、コンピュータが自動でコードを書く仕組みを使って行いました。

作業中に少し問題が起きましたが、大きなトラブルはありませんでした。この記事では、作業をうまく進めるためのポイントを紹介しています。たとえば、作業を小さく分けて進めることや、作業内容をしっかり説明することが大事だと書かれています。