<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[Zennのトレンド]]></title><description><![CDATA[現在Zennでトレンドとなっている投稿のRSSフィードです]]></description><link>https://zenn.dev</link><image><url>https://static.zenn.studio/images/logo-only-dark.png</url><title>Zennのトレンド</title><link>https://zenn.dev</link></image><generator>zenn.dev</generator><lastBuildDate>Mon, 21 Sep 2026 09:01:47 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://zenn.dev/feed" rel="self" type="application/rss+xml"/><language><![CDATA[ja]]></language><item><title><![CDATA[Jevを「分類器」ではなく、確率モデルの部品として見る]]></title><description><![CDATA[
 はじめに
最近、TypeSafe AIから公開されたJevについて考えている。
Jevを最初に見たときは、「LLMよりずっと軽くて速い分類器」という理解だった。自由に文章を書くモデルではなく、与えられた状態を見て、Choice、Score、Noulのような型付きの判断を返す。
たとえば、ある問い合わせが請求なのか不具合なのか、緊急度は高いのか、人間へエスカレーションすべきなのか、といった判断を確率つきで返す。
TypeSafe自身もJevを、非構造な状態を受け取り、型のついた確率的な判断を返すモデルとして説明している。
これはその通りなのだが、しばらく考えているうちに、Jevを単なる...]]></description><link>https://zenn.dev/cybernetics/articles/71ea975d935414</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/cybernetics/articles/71ea975d935414</guid><pubDate>Sun, 20 Sep 2026 17:22:46 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--JTckATbP--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:Jev%25E3%2582%2592%25E3%2580%258C%25E5%2588%2586%25E9%25A1%259E%25E5%2599%25A8%25E3%2580%258D%25E3%2581%25A7%25E3%2581%25AF%25E3%2581%25AA%25E3%2581%258F%25E3%2580%2581%25E7%25A2%25BA%25E7%258E%2587%25E3%2583%25A2%25E3%2583%2587%25E3%2583%25AB%25E3%2581%25AE%25E9%2583%25A8%25E5%2593%2581%25E3%2581%25A8%25E3%2581%2597%25E3%2581%25A6%25E8%25A6%258B%25E3%2582%258B%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_37:HELLO_CYBERNETICS%2Cx_203%2Cy_121/g_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2ZmMTc5MDZiMmYuanBlZw==%2Cr_max%2Cw_90%2Cx_87%2Cy_95/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>HELLO_CYBERNETICS</dc:creator></item><item><title><![CDATA[高速判断AI Jevのユースケースとオープン実装を雑にまとめる]]></title><description><![CDATA[最近、文章を書かずに判断だけを返すAIモデル「Jev」が話題になっています。
私もJevにマリオやVampire Survivorsを操作させて遊んでいたのですが、発表から数日で解説記事、実用例、オープンな類似実装が一気に増えてきました。情報を追いかけるのが大変になってきたので、2026年9月20日時点の情報を雑にまとめておきます。
!
Jevは公開直後のサービスです。性能、料金、API仕様、公開実装の状況は今後変わる可能性があります。


 Jevとは
JevはTypeSafe AIが公開した「System One Model」の最初のモデルです。通常の大規模言語モデルのように文章を1...]]></description><link>https://zenn.dev/karaage0703/articles/jev-use-cases-open-implementations</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/karaage0703/articles/jev-use-cases-open-implementations</guid><pubDate>Sun, 20 Sep 2026 07:59:17 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--9LKKT2iX--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:%25E9%25AB%2598%25E9%2580%259F%25E5%2588%25A4%25E6%2596%25ADAI%2520Jev%25E3%2581%25AE%25E3%2583%25A6%25E3%2583%25BC%25E3%2582%25B9%25E3%2582%25B1%25E3%2583%25BC%25E3%2582%25B9%25E3%2581%25A8%25E3%2582%25AA%25E3%2583%25BC%25E3%2583%2597%25E3%2583%25B3%25E5%25AE%259F%25E8%25A3%2585%25E3%2582%2592%25E9%259B%2591%25E3%2581%25AB%25E3%2581%25BE%25E3%2581%25A8%25E3%2582%2581%25E3%2582%258B%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_37:%25E3%2581%258B%25E3%2582%2589%25E3%2581%2582%25E3%2581%2592%2Cx_203%2Cy_121/g_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EtL0FPaDE0R2hDZEtvakJfZXdDTjNCV1Z0WXIteFNIZ0hmRjlXZmt3QzI5c0Y0aXYwPXMyNTAtYw==%2Cr_max%2Cw_90%2Cx_87%2Cy_95/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>からあげ</dc:creator></item><item><title><![CDATA[Ternary Bonsai 2 27BをM1Pro・16GBで動かす]]></title><description><![CDATA[こんにちは、はたけです。
今回はM1 Pro・メモリ16GBのMacBook Proで、Ternary Bonsai 2 27Bを動かしてみました。PrismML公式のllama.cpp forkをソースからビルドし、日本語の応答が返るところまで確認できました。
短い動作確認では 8.1 tokens/s、その後の対話形式での自己紹介では 9.6 tokens/s と表示されました。本格的なベンチマークではありませんが、手元のMacで27Bクラスのモデルを動かせたのはうれしいですね。
ただ、環境構築はなかなかめんどくさい。
なので、この記事ではPrismML公式のllama.cpp fo...]]></description><link>https://zenn.dev/okame_rara/articles/bonsai_2_27b_m1</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/okame_rara/articles/bonsai_2_27b_m1</guid><pubDate>Sat, 19 Sep 2026 15:05:52 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--Lubv6biV--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:Ternary%2520Bonsai%25202%252027B%25E3%2582%2592M1Pro%25E3%2583%25BB16GB%25E3%2581%25A7%25E5%258B%2595%25E3%2581%258B%25E3%2581%2599%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_37:%25E3%2581%25AF%25E3%2581%259F%25E3%2581%2591%2Cx_203%2Cy_121/g_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2YzMDcxNTQ2YTUuanBlZw==%2Cr_max%2Cw_90%2Cx_87%2Cy_95/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>はたけ</dc:creator></item><item><title><![CDATA[新しい Amazon Bedrock AgentCore Runtime が利用可能に!!]]></title><description><![CDATA[
 はじめに
こんにちは、AWS Japan AI Specialist Solutions Architect の Narimoto です。
AI エージェント基盤上で動くワークロードとしては、数秒で終わるチャットから、数分から数時間動くコーディングエージェント、そして常時稼働する常駐型エージェントへと広がっています。AI エージェントの数も増え、人ではなく他の AI エージェントから起動されることも増えました。常駐型はリクエストが来たときのみ動くのではなく、待っている間も実行環境を保ち続ける必要があるため、基盤側も常に起動している状態が必要で、AI エージェントの数に伴い運用コストが...]]></description><link>https://zenn.dev/aws_japan/articles/agentcore-runtime-v2-platform-version</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/aws_japan/articles/agentcore-runtime-v2-platform-version</guid><pubDate>Sat, 19 Sep 2026 14:55:28 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--S3Rc99sl--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:%25E6%2596%25B0%25E3%2581%2597%25E3%2581%2584%2520Amazon%2520Bedrock%2520AgentCore%2520Runtime%2520%25E3%2581%258C%25E5%2588%25A9%25E7%2594%25A8%25E5%258F%25AF%25E8%2583%25BD%25E3%2581%25AB%2521%2521%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_34:Kaito%2520Narimoto%2Cx_220%2Cy_108/bo_3px_solid_rgb:d6e3ed%2Cg_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzZmZTY2NGI3N2IuanBlZw==%2Cr_20%2Cw_90%2Cx_92%2Cy_102/g_south_west%2Ch_34%2Cl_default:og-publication-pro-mark-xcosax%2Cw_34%2Cx_217%2Cy_158/co_rgb:6e7b85%2Cg_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_30:%25E3%2582%25A2%25E3%2583%259E%25E3%2582%25BE%25E3%2583%25B3%2520%25E3%2582%25A6%25E3%2582%25A7%25E3%2583%2596%2520%25E3%2582%25B5%25E3%2583%25BC%25E3%2583%2593%25E3%2582%25B9%2520%25E3%2582%25B8%25E3%2583%25A3%25E3%2583%2591%25E3%2583%25B3%2520%2528%25E6%259C%2589%25E5%25BF%2597%2529%2Cx_255%2Cy_160/bo_4px_solid_white%2Cg_south_west%2Ch_50%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzRkYzk2MDc2OGMuanBlZw==%2Cr_max%2Cw_50%2Cx_139%2Cy_84/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>Kaito Narimoto</dc:creator></item><item><title><![CDATA[Jevを、自然言語で分類基準を渡せる識別モデルとして使う]]></title><description><![CDATA[
 はじめに
Jevの使い方は、確率的分類器から考えると分かりやすい。
通常の分類器では、入力を x、クラスを y として、予測する分布を

\hat p_\theta(y\mid x)

と書く。\theta は学習済みパラメータ、ハットは推定された確率であることを表す。テキスト分類なら、x は文章、y はその文章に付けるラベルである。
JevのChoiceでは、判定対象に加えて、質問 q と候補の説明 C も入力する。利用者から見た振る舞いは、次の式で表せる。

\hat p_\theta(y\mid x,q,C)

ここで C=\{(c_1,d_1),\ldots,(c_K,d_K...]]></description><link>https://zenn.dev/cybernetics/articles/4f3762bd470fc4</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/cybernetics/articles/4f3762bd470fc4</guid><pubDate>Sat, 19 Sep 2026 04:29:37 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--DeYHg9Um--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:Jev%25E3%2582%2592%25E3%2580%2581%25E8%2587%25AA%25E7%2584%25B6%25E8%25A8%2580%25E8%25AA%259E%25E3%2581%25A7%25E5%2588%2586%25E9%25A1%259E%25E5%259F%25BA%25E6%25BA%2596%25E3%2582%2592%25E6%25B8%25A1%25E3%2581%259B%25E3%2582%258B%25E8%25AD%2598%25E5%2588%25A5%25E3%2583%25A2%25E3%2583%2587%25E3%2583%25AB%25E3%2581%25A8%25E3%2581%2597%25E3%2581%25A6%25E4%25BD%25BF%25E3%2581%2586%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_37:HELLO_CYBERNETICS%2Cx_203%2Cy_121/g_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2ZmMTc5MDZiMmYuanBlZw==%2Cr_max%2Cw_90%2Cx_87%2Cy_95/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>HELLO_CYBERNETICS</dc:creator></item><item><title><![CDATA[MCP × Claude Code × BedrockでPlaywrightの自動化フローを構築]]></title><description><![CDATA[
 はじめに
既存のシステムに対し、AIエージェントを導入しようとする場合、更新系は制約事項が多々あります。基本的にエージェントなどからデータを直接更新することは、禁止されているシステムが多いのではないでしょうか？
そこで、Playwrightを使用することでインターフェースは既存の画面を使用し、人の判断をLLMで代替する一つのAIエージェントの実現手段として、Playwrightの検証を行ってみました。
今回の検証では、社内のWEBシステム（勤怠管理）をPlaywrightで操作しています。
本記事ではPlaywrightの自動化フローを作成するにあたり、MCP × Claude Co...]]></description><link>https://zenn.dev/hirata_infosys/articles/598068e56ae342</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/hirata_infosys/articles/598068e56ae342</guid><pubDate>Fri, 18 Sep 2026 21:00:05 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--ZgMxujAc--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:MCP%2520%25C3%2597%2520Claude%2520Code%2520%25C3%2597%2520Bedrock%25E3%2581%25A7Playwright%25E3%2581%25AE%25E8%2587%25AA%25E5%258B%2595%25E5%258C%2596%25E3%2583%2595%25E3%2583%25AD%25E3%2583%25BC%25E3%2582%2592%25E6%25A7%258B%25E7%25AF%2589%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_34:%25E4%25B8%25AD%25E9%2587%258E%2Cx_220%2Cy_108/bo_3px_solid_rgb:d6e3ed%2Cg_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzdlMDlmNDgwZjguanBlZw==%2Cr_20%2Cw_90%2Cx_92%2Cy_102/co_rgb:6e7b85%2Cg_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_30:%25E5%25B9%25B3%25E7%2594%25B0%25E6%25A9%259F%25E5%25B7%25A5%25E6%25A0%25AA%25E5%25BC%258F%25E4%25BC%259A%25E7%25A4%25BE%2520%25E6%2583%2585%25E5%25A0%25B1%25E3%2582%25B7%25E3%2582%25B9%25E3%2583%2586%25E3%2583%25A0%2Cx_220%2Cy_160/bo_4px_solid_white%2Cg_south_west%2Ch_50%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly96ZW5uLWRldi5naXRodWIuaW8vZGVmYXVsdC1hdmF0YXJzL2RhcmsvYS5wbmc=%2Cr_max%2Cw_50%2Cx_139%2Cy_84/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>中野</dc:creator></item><item><title><![CDATA[【2026/9/17最新アプデ】Claude Docs が登場！Slides・Design と合わせて触ってみた]]></title><description><![CDATA[
本記事は 2026/9/17〜18(日本時間)に実際に触って確かめた内容です。Claude Docs / Claude Slides / Claude Design はいずれも beta 提供中で、公式ドキュメントの記述と実際の挙動が一致しない箇所も確認しています。仕様が変わった箇所は追記で更新します


 はじめに
2026/9/17(日本時間)、Anthropic が Claude Docs と Claude Slides を公開し、Claude Design も会話の中から使えるようになりました[1]。3 つとも有料プランでの beta 提供です。
なかでも Claude Doc...]]></description><link>https://zenn.dev/canly/articles/7ac8cea14c20e8</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/canly/articles/7ac8cea14c20e8</guid><pubDate>Fri, 18 Sep 2026 10:40:41 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--1kmKct_8--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:%25E3%2580%25902026%252F9%252F17%25E6%259C%2580%25E6%2596%25B0%25E3%2582%25A2%25E3%2583%2597%25E3%2583%2587%25E3%2580%2591Claude%2520Docs%2520%25E3%2581%258C%25E7%2599%25BB%25E5%25A0%25B4%25EF%25BC%2581Slides%25E3%2583%25BBDesign%2520%25E3%2581%25A8%25E5%2590%2588%25E3%2582%258F%25E3%2581%259B%25E3%2581%25A6%25E8%25A7%25A6%25E3%2581%25A3%25E3%2581%25A6%25E3%2581%25BF%25E3%2581%259F%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_34:%25E3%2581%25B5%25E3%2581%258F%25E3%2581%25A0%25EF%25BC%2588fukuda%2520ryu%25EF%25BC%2589%2Cx_220%2Cy_108/bo_3px_solid_rgb:d6e3ed%2Cg_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2EwYjI3NWVjYTkuanBlZw==%2Cr_20%2Cw_90%2Cx_92%2Cy_102/co_rgb:6e7b85%2Cg_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_30:%25E3%2582%25AB%25E3%2583%25B3%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25BC%25E3%2583%2586%25E3%2583%2583%25E3%2582%25AF%25E3%2583%2596%25E3%2583%25AD%25E3%2582%25B0%2Cx_220%2Cy_160/bo_4px_solid_white%2Cg_south_west%2Ch_50%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzEyMjRmMTIyZTMuanBlZw==%2Cr_max%2Cw_50%2Cx_139%2Cy_84/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>ふくだ（fukuda ryu）</dc:creator></item><item><title><![CDATA[既存の LLM が CPU なら、 Jev はその GPU 版みたいなやつ]]></title><description><![CDATA[Jev を一晩叩いたので、その感想を書きます。タイトルは超大雑把な要約です。

 実験結果
まず実験ログを置いておきます。
https://github.com/mizchi/jev-playground

公式のクックブックの条件を変えた追試

https://docs.typesafe.ai/cookbooks/skill_suggestion


チェス対戦

5戦やって、Claude 5 Sonnet には全勝


LoL をミニマルにしたような MOBA ゲームをリアルタイム操作

スプリットプッシュのマクロ戦術やタワーダイブのようなミクロ戦術が観察されました
集団戦で、誰がタ...]]></description><link>https://zenn.dev/mizchi/articles/jev-is-gpu-for-llms</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/mizchi/articles/jev-is-gpu-for-llms</guid><pubDate>Fri, 18 Sep 2026 07:27:47 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--A3IX07SH--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:%25E6%2597%25A2%25E5%25AD%2598%25E3%2581%25AE%2520LLM%2520%25E3%2581%258C%2520CPU%2520%25E3%2581%25AA%25E3%2582%2589%25E3%2580%2581%2520Jev%2520%25E3%2581%25AF%25E3%2581%259D%25E3%2581%25AE%2520GPU%2520%25E7%2589%2588%25E3%2581%25BF%25E3%2581%259F%25E3%2581%2584%25E3%2581%25AA%25E3%2582%2584%25E3%2581%25A4%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_37:mizchi%2Cx_203%2Cy_121/g_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EtL0FPaDE0R2liclRHT052Z3d3ay1fNGxlcVk4TGNGSlNuX0FoWnpEWVlKaXJNcWc9czI1MC1j%2Cr_max%2Cw_90%2Cx_87%2Cy_95/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>mizchi</dc:creator></item><item><title><![CDATA[Jevでハーネスエンジニアリング]]></title><description><![CDATA[この記事は、今日参加するイベントで画面表示する目的と、
https://minorun365.connpass.com/event/407308/
今日発売されるSoftware Design 2026/10の宣伝ついでに書いています。
https://gihyo.jp/magazine/SD/archive/2026/202610

 Jevって？
Jevは、状態と質問を受け取り、型付きの回答を確率とともに返すモデルである。チャッピー！それってLLMと何が違うの？ 図を書いて。いいよ。

Jevの提供元のTypeSafe AIは、こうしたソフトウェア向けの意思決定モデルを「System...]]></description><link>https://zenn.dev/watany/articles/36e11a20ce3743</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/watany/articles/36e11a20ce3743</guid><pubDate>Fri, 18 Sep 2026 02:16:33 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--p7nC-kx3--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:Jev%25E3%2581%25A7%25E3%2583%258F%25E3%2583%25BC%25E3%2583%258D%25E3%2582%25B9%25E3%2582%25A8%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B8%25E3%2583%258B%25E3%2582%25A2%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B0%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_37:watany%2Cx_203%2Cy_121/g_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzJiYjJiYTdkZjkuanBlZw==%2Cr_max%2Cw_90%2Cx_87%2Cy_95/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>watany</dc:creator></item><item><title><![CDATA[全社に OpenCode + LiteLLM を導入してコストを抑えつつ AI 活用を進めている話]]></title><description><![CDATA[こんにちは。日本トレカセンターのプロダクト部で EM をやっている中川です。
日本トレカセンターでは約 200 名の全社員が使う AI の入り口を 1 つにまとめました。社員の手元には AI エージェントのOpenCodeを配り、そのリクエストを自前でホストした LLM ゲートウェイのLiteLLMに通しています。使うモデルは会社側で制御し、予算は月単位で決めて社員ごとに週次の上限をかけました。コストを把握しやすくなり、金額も導入前の 10 分の 1 以下に収まっています。

 導入前の課題
導入前の社内では ChatGPT、Claude、Cursor など AI ツールが乱立していまし...]]></description><link>https://zenn.dev/jtcc/articles/7e74fef42580a1</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/jtcc/articles/7e74fef42580a1</guid><pubDate>Fri, 18 Sep 2026 00:08:15 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s---YUbPTcx--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:%25E5%2585%25A8%25E7%25A4%25BE%25E3%2581%25AB%2520OpenCode%2520%252B%2520LiteLLM%2520%25E3%2582%2592%25E5%25B0%258E%25E5%2585%25A5%25E3%2581%2597%25E3%2581%25A6%25E3%2582%25B3%25E3%2582%25B9%25E3%2583%2588%25E3%2582%2592%25E6%258A%2591%25E3%2581%2588%25E3%2581%25A4%25E3%2581%25A4%2520AI%2520%25E6%25B4%25BB%25E7%2594%25A8%25E3%2582%2592%25E9%2580%25B2%25E3%2582%2581%25E3%2581%25A6%25E3%2581%2584%25E3%2582%258B%25E8%25A9%25B1%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_34:Takashi%2520Nakagawa%2Cx_220%2Cy_108/bo_3px_solid_rgb:d6e3ed%2Cg_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzVmYjJlMjVjOTYuanBlZw==%2Cr_20%2Cw_90%2Cx_92%2Cy_102/g_south_west%2Ch_34%2Cl_default:og-publication-pro-mark-xcosax%2Cw_34%2Cx_217%2Cy_158/co_rgb:6e7b85%2Cg_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_30:%25E6%2597%25A5%25E6%259C%25AC%25E3%2583%2588%25E3%2583%25AC%25E3%2582%25AB%25E3%2582%25BB%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25BF%25E3%2583%25BC%2520Tech%2520Blog%2Cx_255%2Cy_160/bo_4px_solid_white%2Cg_south_west%2Ch_50%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EtL0FPaDE0R2czZWNHak9odWlhek9xWC1ZWGRmdGRydUJvSk10a1BVcm1Zc3RWeUE9czI1MC1j%2Cr_max%2Cw_50%2Cx_139%2Cy_84/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>Takashi Nakagawa</dc:creator></item><item><title><![CDATA[認知負債の未来は？]]></title><description><![CDATA[
 はじめに
AIがコードを書くようになり、認知負債が問題となってきている、という認識が広まりつつあります。
それに対して、そもそも本当に人間が認知しなければならないのか、という議論もあります。
今回は、2026/9/16〜17に開催された「技術的負債に向き合うConference 2026」を聴講して感じたことを書いていきます。

 認知負債の問題点

 認知負債とは
まずはこの議論で「認知負債」が何かを定義します。
ここでは「認知負債」を「仕組みを人間が認知（理解）しておかなければならないのに、認知しないまま稼働しているコードが存在すること」とします。
「自社が提供しているシステムの...]]></description><link>https://zenn.dev/kabeya/articles/future-of-cognitive-debt</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/kabeya/articles/future-of-cognitive-debt</guid><pubDate>Thu, 17 Sep 2026 14:30:02 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--FGsZRl-U--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:%25E8%25AA%258D%25E7%259F%25A5%25E8%25B2%25A0%25E5%2582%25B5%25E3%2581%25AE%25E6%259C%25AA%25E6%259D%25A5%25E3%2581%25AF%25EF%25BC%259F%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_37:kabeya%2Cx_203%2Cy_121/g_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzU5ZGNiOTFhMjUuanBlZw==%2Cr_max%2Cw_90%2Cx_87%2Cy_95/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>kabeya</dc:creator></item><item><title><![CDATA[Xcodeのプロジェクト設定をJSONにする]]></title><description><![CDATA[
 はじめに
project.pbxprojのコンフリクトは、Xcodeプロジェクトをチームで触っていると何度も出会う問題です。別々のブランチでファイルを1つずつ追加しただけでも衝突し、解消するときは24桁のIDを見比べながら、どの行を残せばよいかを判断することになります。
AppleはXcodeのプロジェクト設定をJSON形式に変更する手順を公開しました。Xcode 27.2以降では、従来の.pbxprojに代わり、.xcprojがデフォルトの設定ファイルになります。外側の.xcodeprojを置き換える話ではなく、その中の設定ファイルの保存形式が変わります。
手元のプロジェクトを変換...]]></description><link>https://zenn.dev/d_date/articles/b1a7baa74b77da</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/d_date/articles/b1a7baa74b77da</guid><pubDate>Thu, 17 Sep 2026 08:45:24 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s---UKax1ZU--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:Xcode%25E3%2581%25AE%25E3%2583%2597%25E3%2583%25AD%25E3%2582%25B8%25E3%2582%25A7%25E3%2582%25AF%25E3%2583%2588%25E8%25A8%25AD%25E5%25AE%259A%25E3%2582%2592JSON%25E3%2581%25AB%25E3%2581%2599%25E3%2582%258B%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_37:Daiki%2520Matsudate%2Cx_203%2Cy_121/g_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzA2MGQ2MWU0ZmEuanBlZw==%2Cr_max%2Cw_90%2Cx_87%2Cy_95/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>Daiki Matsudate</dc:creator></item><item><title><![CDATA[気軽にDGX Sparkでapt upgradeしたら壊れた話]]></title><description><![CDATA[DGX Spark で sudo apt upgrade を実行したあと、GPU ドライバがロードされなくなり、デスクトップの CPU 負荷が急増した。
復旧を試みて apt full-upgrade を実行したところ、今度は起動中とは別のカーネル向け NVIDIA モジュールがインストールされるという寄り道も発生した。
この記事では、実際に起きた状態、切り分け、復旧手順と、NVIDIA カーネルモジュールのパッケージ依存について整理する。

 結論
今回起きていたことは以下。


apt upgrade 後、カーネルが 6.17.0-1032-nvidia に更新された
一方で、そのカ...]]></description><link>https://zenn.dev/alpha_omega/articles/3f3ea4d14a0234</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/alpha_omega/articles/3f3ea4d14a0234</guid><pubDate>Thu, 17 Sep 2026 07:19:25 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--GuE6SMDT--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:%25E6%25B0%2597%25E8%25BB%25BD%25E3%2581%25ABDGX%2520Spark%25E3%2581%25A7apt%2520upgrade%25E3%2581%2597%25E3%2581%259F%25E3%2582%2589%25E5%25A3%258A%25E3%2582%258C%25E3%2581%259F%25E8%25A9%25B1%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_34:Stasshe%2Cx_220%2Cy_108/bo_3px_solid_rgb:d6e3ed%2Cg_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzFlZmU5ZjcyMDUuanBlZw==%2Cr_20%2Cw_90%2Cx_92%2Cy_102/co_rgb:6e7b85%2Cg_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_30:%25E6%25A0%25AA%25E5%25BC%258F%25E4%25BC%259A%25E7%25A4%25BE%25E3%2582%25A2%25E3%2583%25AB%25E3%2583%2595%25E3%2582%25A1%25E3%2582%25AA%25E3%2583%25A1%25E3%2582%25AC%2Cx_220%2Cy_160/bo_4px_solid_white%2Cg_south_west%2Ch_50%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EvQUNnOG9jSXozUWJSMldGbXJIYUZiN0M1YkhKeDVWX3V3d0JwLVRBZUN3dWVXMXZVbUtQcFpDcz1zOTYtYw==%2Cr_max%2Cw_50%2Cx_139%2Cy_84/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>Stasshe</dc:creator></item><item><title><![CDATA[AI ネイティブなデータ分析基盤を作った話]]></title><description><![CDATA[
 はじめに
PKSHA Technology で PKSHA VoiceAgent（以下 VoiceAgent）の SRE をしている三浦です。2026 年 2 月に入社しました。
本記事は、データ分析基盤を構築した話です。データ分析基盤自体はもはや珍しいものでもありませんが、2026 年現在に相応しい手法と構成でできたのではないかと自負しています。
VoiceAgent では、データ量の増加とともに分析環境が限界に近づいていました。PKSHA には Azure Databricks 製のデータ基盤が先にありますが、プロダクト特化の仕組みとして作られていたため、VoiceAgent 向...]]></description><link>https://zenn.dev/pksha/articles/5a1dc6470019d6</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/pksha/articles/5a1dc6470019d6</guid><pubDate>Thu, 17 Sep 2026 07:11:52 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--8WwvCxFs--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:AI%2520%25E3%2583%258D%25E3%2582%25A4%25E3%2583%2586%25E3%2582%25A3%25E3%2583%2596%25E3%2581%25AA%25E3%2583%2587%25E3%2583%25BC%25E3%2582%25BF%25E5%2588%2586%25E6%259E%2590%25E5%259F%25BA%25E7%259B%25A4%25E3%2582%2592%25E4%25BD%259C%25E3%2581%25A3%25E3%2581%259F%25E8%25A9%25B1%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_34:Shogun%2Cx_220%2Cy_108/bo_3px_solid_rgb:d6e3ed%2Cg_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzJlOTZhNTRiYWMuanBlZw==%2Cr_20%2Cw_90%2Cx_92%2Cy_102/g_south_west%2Ch_34%2Cl_default:og-publication-pro-mark-xcosax%2Cw_34%2Cx_217%2Cy_158/co_rgb:6e7b85%2Cg_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_30:PKSHA%25E3%2583%2586%25E3%2583%2583%25E3%2582%25AF%25E3%2583%2596%25E3%2583%25AD%25E3%2582%25B0%2520%2Cx_255%2Cy_160/bo_4px_solid_white%2Cg_south_west%2Ch_50%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EtL0FPaDE0R2dvLWhLRGg1MVMzQVJIWXF3WWpXdkFyY0ZJNTlzU2JvX2ZJOWRNQ0E9czk2LWM=%2Cr_max%2Cw_50%2Cx_139%2Cy_84/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>Shogun</dc:creator></item><item><title><![CDATA[TypeSafeのJevを正しく驚く、それってLLMでできませんか？]]></title><description><![CDATA[
 Jevとは？
TypeSafe AIの「Jev」は、文章を生成する代わりに、ソフトウェアがそのまま使える判断と確率を高速に返すモデルです。
詳しい説明に関しては公式サイトに譲ります
これをみて正直なところ「それは既存のLLMでもできるのでは？」と思ってしまいました。

 JSON出力
まず注目したのはこのデモです。
LLMでJSON出力するのに比べてJevを使って並列に推論することで大幅に高速化したとのことです。
https://x.com/CompleteSkeptic/status/2099925684256899543

 LLMで再現するには？
LLMでJSONを出力させる場...]]></description><link>https://zenn.dev/nwn/articles/824026c76116e0</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/nwn/articles/824026c76116e0</guid><pubDate>Thu, 17 Sep 2026 06:56:15 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--nA63RXC3--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:TypeSafe%25E3%2581%25AEJev%25E3%2582%2592%25E6%25AD%25A3%25E3%2581%2597%25E3%2581%258F%25E9%25A9%259A%25E3%2581%258F%25E3%2580%2581%25E3%2581%259D%25E3%2582%258C%25E3%2581%25A3%25E3%2581%25A6LLM%25E3%2581%25A7%25E3%2581%25A7%25E3%2581%258D%25E3%2581%25BE%25E3%2581%259B%25E3%2582%2593%25E3%2581%258B%25EF%25BC%259F%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_37:%25E3%2583%25A8%2Cx_203%2Cy_121/g_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzllY2U3NmI3N2IuanBlZw==%2Cr_max%2Cw_90%2Cx_87%2Cy_95/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>ヨ</dc:creator></item><item><title><![CDATA[WebMCPを試してみた感想。フロントエンドの必須技術になりそうな予感。]]></title><description><![CDATA[弊社には「Orizm」という自社プロダクトのCMSがあり、現在私はOrizmを用いたWebサイトの開発業務を担当しています。
Orizmには「デザインエディター」という、Webページを見た目そのまま直感的に編集できる機能が組み込まれているのですが、入稿作業をしながら、ふと「ここにWebMCPを組み込んだらより便利になるのでは？」と考えました。
本来は人間が操作するためのGUIツールですが、AIエージェントに「このツールでページを作って」と依頼できるようになれば、入稿や編集作業がもっと楽になりそうですよね。
ということで社内向けツールとして実験的に実装してみることにしました。

 WebM...]]></description><link>https://zenn.dev/chot/articles/268804cd6694ab</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/chot/articles/268804cd6694ab</guid><pubDate>Thu, 17 Sep 2026 04:12:12 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--vA_4zAfc--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:WebMCP%25E3%2582%2592%25E8%25A9%25A6%25E3%2581%2597%25E3%2581%25A6%25E3%2581%25BF%25E3%2581%259F%25E6%2584%259F%25E6%2583%25B3%25E3%2580%2582%25E3%2583%2595%25E3%2583%25AD%25E3%2583%25B3%25E3%2583%2588%25E3%2582%25A8%25E3%2583%25B3%25E3%2583%2589%25E3%2581%25AE%25E5%25BF%2585%25E9%25A0%2588%25E6%258A%2580%25E8%25A1%2593%25E3%2581%25AB%25E3%2581%25AA%25E3%2582%258A%25E3%2581%259D%25E3%2581%2586%25E3%2581%25AA%25E4%25BA%2588%25E6%2584%259F%25E3%2580%2582%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_34:hirayama%2Cx_220%2Cy_108/bo_3px_solid_rgb:d6e3ed%2Cg_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzAzODVjOWFlYzkuanBlZw==%2Cr_20%2Cw_90%2Cx_92%2Cy_102/co_rgb:6e7b85%2Cg_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_30:chot%2520Inc.%2520tech%2520blog%2Cx_220%2Cy_160/bo_4px_solid_white%2Cg_south_west%2Ch_50%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2Q4M2Y1NzM5MGIuanBlZw==%2Cr_max%2Cw_50%2Cx_139%2Cy_84/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>hirayama</dc:creator></item><item><title><![CDATA[AI開発チームの作り方と育て方 — マルチエージェント開発組織の設計と運用]]></title><description><![CDATA[AI開発チームを作り、運用しながら育てるための設計書です。業務と完了条件、役割、受け渡し、並列化、検収、自律度、学びの蓄積を一続きで扱います。各章の図解と、TypeScript製タスク管理アプリへの機能追加の実走を通して、仕様・差分・テスト・AIレビューをつなぐ方法を学べます。実走はCodexの実装と既設のClaudeレビューCIを用いた最小構成で、並列構成の提案や未計測の効果とは区別しています。単体のエージェントを使いこなし、次に複数体で開発を回したい人のための一冊です。全章無料で読めます。]]></description><link>https://zenn.dev/hampen2929/books/ai-dev-team-guide</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/hampen2929/books/ai-dev-team-guide</guid><pubDate>Wed, 16 Sep 2026 09:54:07 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--u254OmAt--/g_center%2Ch_280%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYm9va19jb3Zlci9mMjE1ODM1NGViLnBuZw==%2Cw_200/v1627283836/default/og-base-book_yz4z02.jpg?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>はんぺん</dc:creator></item><item><title><![CDATA[バイブコーディングで GUI が壊れていく理由とその対策プロンプト]]></title><description><![CDATA[
 TLDL
バイブコーディングで制御しきれなくなった GUI アプリがあったら AI に、以下の指示をそのまま伝えてみてください。

すべてのコンポーネントを Root からなる階層構造下に置き、各コンポーネントは MVP パターンの Passive View として描画に関わるパラメータだけを操作し、動作は Chain of Responsibility でイベントをバブリングさせて、ステートマシンとして振る舞う Mediator に裁定させること。


 はじめに
「CooSenpAI」というmacOS 上で常駐するAIアシスタントを最近開発してます。
これは AI に指示を出さな...]]></description><link>https://zenn.dev/nrs/articles/9ba91aea587bf5</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/nrs/articles/9ba91aea587bf5</guid><pubDate>Tue, 15 Sep 2026 12:37:56 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--aWRet7Db--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:%25E3%2583%2590%25E3%2582%25A4%25E3%2583%2596%25E3%2582%25B3%25E3%2583%25BC%25E3%2583%2587%25E3%2582%25A3%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B0%25E3%2581%25A7%2520GUI%2520%25E3%2581%258C%25E5%25A3%258A%25E3%2582%258C%25E3%2581%25A6%25E3%2581%2584%25E3%2581%258F%25E7%2590%2586%25E7%2594%25B1%25E3%2581%25A8%25E3%2581%259D%25E3%2581%25AE%25E5%25AF%25BE%25E7%25AD%2596%25E3%2583%2597%25E3%2583%25AD%25E3%2583%25B3%25E3%2583%2597%25E3%2583%2588%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_37:nrs%2Cx_203%2Cy_121/g_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2UzODcxZGFkYjEuanBlZw==%2Cr_max%2Cw_90%2Cx_87%2Cy_95/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>nrs</dc:creator></item><item><title><![CDATA[1日の開発の流れをスキル化してみたら、想像以上に快適だった]]></title><description><![CDATA[
 概要
ここ最近、すっかり同じような流れで開発をしている。
ざっくり書くと、以下のようになる。
GithubのIssueを取る → AIに設計と実装を任せる → 別のAIにレビューしてもらう → 動作確認してもらう → Pull Requestを作成してもらう
しかし、これを自動化できていなかった。その都度、AIに指示を出していた。
さすがに面倒になってきたので、スキル化してみた。

 GithubでのIssue管理
まず前提として、今回作成したスキルでは、GithubでIssue管理を行っている必要がある。
Issueへの起票やタスク分解もAIを利用しているけど、それはこの記事の対象...]]></description><link>https://zenn.dev/tenkei/articles/9f8921926bb003</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/tenkei/articles/9f8921926bb003</guid><pubDate>Tue, 15 Sep 2026 09:15:12 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--dMryxIuE--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:1%25E6%2597%25A5%25E3%2581%25AE%25E9%2596%258B%25E7%2599%25BA%25E3%2581%25AE%25E6%25B5%2581%25E3%2582%258C%25E3%2582%2592%25E3%2582%25B9%25E3%2582%25AD%25E3%2583%25AB%25E5%258C%2596%25E3%2581%2597%25E3%2581%25A6%25E3%2581%25BF%25E3%2581%259F%25E3%2582%2589%25E3%2580%2581%25E6%2583%25B3%25E5%2583%258F%25E4%25BB%25A5%25E4%25B8%258A%25E3%2581%25AB%25E5%25BF%25AB%25E9%2581%25A9%25E3%2581%25A0%25E3%2581%25A3%25E3%2581%259F%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_37:tenkei%2Cx_203%2Cy_121/g_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2FjOGQ2ZDA5MjQuanBlZw==%2Cr_max%2Cw_90%2Cx_87%2Cy_95/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>tenkei</dc:creator></item><item><title><![CDATA[かつて数学を学んでいたエンジニアがAIと数学について思うこと]]></title><description><![CDATA[数学における有名な賞であるフィールズ賞を受賞した人々が連名でAIの濫用についての懸念を表明している。私は個人としてこの内容を支持するが、しかし数学者たちとその学生など、いわゆる数学コミュニティが主題の一つとなっているため、「自分たちの都合で問題提起をしているだけじゃないか」という見方もできてしまう。そこで、数学者やコミュニティというよりは、数学自体の今後の発展や知的生産において、AIの濫用がどう影響を与え得るか？ということを説明したい。
私は数学者ではないし、また数学者にもいろいろな考えの人がいると思うが、意見交換が行われるとよいと思っている。なお、私はシステム開発目的で毎月数十万円分ぐ...]]></description><link>https://zenn.dev/339/articles/8efd1f1baec355</link><guid isPermaLink="true">https://zenn.dev/339/articles/8efd1f1baec355</guid><pubDate>Mon, 14 Sep 2026 23:51:17 GMT</pubDate><enclosure url="https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--sW7nvsub--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:%25E3%2581%258B%25E3%2581%25A4%25E3%2581%25A6%25E6%2595%25B0%25E5%25AD%25A6%25E3%2582%2592%25E5%25AD%25A6%25E3%2582%2593%25E3%2581%25A7%25E3%2581%2584%25E3%2581%259F%25E3%2582%25A8%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B8%25E3%2583%258B%25E3%2582%25A2%25E3%2581%258CAI%25E3%2581%25A8%25E6%2595%25B0%25E5%25AD%25A6%25E3%2581%25AB%25E3%2581%25A4%25E3%2581%2584%25E3%2581%25A6%25E6%2580%259D%25E3%2581%2586%25E3%2581%2593%25E3%2581%25A8%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_37:%25E3%2581%2595%25E3%2581%2596%25E3%2582%2593%25E3%2581%258B%25E3%2581%25AC%25E3%2581%25B5%2Cx_203%2Cy_121/g_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzVkN2UyNjU4ZjcuanBlZw==%2Cr_max%2Cw_90%2Cx_87%2Cy_95/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE" length="0" type="false"/><dc:creator>さざんかぬふ</dc:creator></item></channel></rss>