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NEW! 2025.11.29 働き方 フルリモートまつもとゆきひろ 世界的なビッグテックでの出社回帰の流れを受け、日本でもLINEヤフーなど、出社頻度を増やす企業が出てきた。 「自然な会話や雑談の中から、新しいアイデアが生まれる」「顔を合わせることでチームワークが高まる」そんな言葉とともに、多くのエンジニアが再びオフィスへと呼び戻されている。 だが、この潮流を「ソフトウエア開発企業にとっては、明確な後退でしかない」と一刀両断するのが、プログラミング言語「Ruby」の生みの親・まつもとゆきひろさんだ。 なぜエンジニアにとって、オフィスは「非効率な場所」になり得るのか。まつもとさんに、話を聞いた。Rubyアソシエーション理事長Ruby開発者 まつもと ゆきひろさん（@yukihiro_matz） プログラミング言語Rubyの生みの親であり、一般財団法人Rubyアソシエーション理事長。株式
httpx をコネクションプールありで使う場合は client = httpx.Client() して client.get() などを使いますが、コネクションプールなしで使う場合は httpx.get() などを使います。 この httpx.get() のような単発でHTTPリクエストを実行するAPIは実際には内部で httpx.Client() のインスタンスを生成して破棄しています。実はこの Client() のインスタンス生成が遅いのです。 # x1.py from httpx import Client for _ in range(100): c = Client() $ hyperfine '.venv/bin/python x1.py' Benchmark 1: .venv/bin/python x1.py Time (mean ± σ): 1.484 s ± 0.018
メキシコのピエドラ・エラダ保護区で羽ばたくオオカバマダラ（Danaus plexippus）。この羽ばたきが、テキサスで竜巻を引き起こす一連の出来事の始まりとなるのだろうか？（Photograph by Jaime Rojo） 1961年、米マサチューセッツ工科大学（MIT）の気象学者エドワード・ローレンツは、気象予測プログラムに数値を入力していた。彼のモデルは12の変数に基づいており、そのうちの1つの値は「0.506127」だった。彼が再度モデルを走らせる際、その数値を「0.506」と入力し、コーヒーを飲みに部屋を出た。部屋に戻ると、このごくわずかな変更が劇的に異なる気象予測をもたらすことに彼は気付いた。 1972年の米国科学振興協会（AAAS）の講演で、ローレンツがカオスとそれが引き起こす極端な予測不可能性についての画期的なモデルを発表した際、ローレンツは次のような問いを投げかた。「ブ
はじめにWindows環境では、Visual Studioなど特別な開発環境を用意しなくても、標準搭載されている PowerShell 5.x と .NET Framework 4.x を使って簡単にGUIアプリケーションを作ることができる。 例えば、業務ツールにちょっとした入力フォームやボタンを追加したい場合、PowerShellでWinFormsやWPFを利用すれば数行のコードで実現可能。 さらに、同梱されている csc.exe（C#コンパイラ） を使えば、C#のコードを書く必要はあるがEXE化 することも可能。本記事では、 PowerShell + WinForms PowerShell + WPF C#をcsc.exeでコンパイル（WinForms版） C#をPowerShellでインプロセス実行（Add-Type） の順で、「Windows標準だけ」で完結するGUI作成方法
リストを受け取ってループで処理する関数を実装するとき、引数のタイプヒントに list ではなく最小の要求としてIterable を書くことを好む人がいる。コードの実装が引数に対して必要としている最小要件(必要十分条件)を表すためだ。 def func(arg:Iterable[int]) -> None: for a in arg: do_work(a) しかし、その関数でログかトレースにその引数の中身を追加したくなった場合にどうしたらいいだろうか？ OpenTelemetryのAttributeValue型はSequenceには対応しているがIterableには対応していない。 また、Iterableを一度巡回してしまうと再び巡回できる保証はないので、 arg の中身を複数回使うことができない。 引数のタイプヒントをlistかSequenceに修正しようと思っても、他のコードも「最小
俺（レビュアー）「ここはMath.minを使えば1行で書けるのでそうしてください」 レビュイー「AIがこのように生成しました」 俺「（だから何だよ…と思いつつ）盲目的にAIに従うのではなく、それを受け入れた以上コードの責任はあなたが持ってください」 レビュイー「しかしこの先コードを読むのもAIになってきている以上、AIが生成するコードはAIにとって読みやすい良いコードなんじゃないでしょうか？そもそもですが前から増田先輩は小さいことにこだわってapproveを遅らせすぎです。さっさとリリースしたほうが顧客価値に繋がるのでは？」 30分ぐらい悩んだが反論できず「確かにそういう考えもありますね」って言ってapproveした。 どうするのがよかった？
2025年6月7日(土) JJUGCCC 2025 Spring お疲れさまでした。登録者は1000人を超えたようで、会場もなかなかの人手だったかと思います。 タイムテーブルを見るとよく分かりますが、8トラックも並行しているのでどのセッションを見ようか悩ましかったのではないでしょうか。 今回の私のセッションは「入門Java言語仕様を読もう！ withJava Puzzlers」という題目で、Java言語仕様を読むための基礎の話と、Java PuzzlersというJava言語仕様にまつわるクイズの出題、関連するJava言語仕様の解説、という内容でした。 JJUGのセッションはどうも雰囲気が硬くなりがちなので、聞き手にゆとりさんを迎えて対話形式で進めました。資料部分は事前に共有していましたが、問題部分は見せていないので、新鮮なリアクションをいただけて良かったと思います。Java言語仕様
昨今のAI の進化を見ていると、自分が会社員のソフトウェアエンジニアとして仕事をできるのは、あと何年間だろうかと思う。 まだ 5 年はだいじょぶかもしれないけど、10年はもうもたないかもしれない。正直 15 年はかなり厳しい気がする。 いや、5年後ももはやわからない。 ここ 1,2 年の間に就職すれば、その会社で 5 年以上はまだ働けるかもしれない。 しかし 5 年後にソフトウェアエンジニアとして自分が就職できる働き口はほとんどない可能性は十分にある。 正直今までのぼくの考えとしては、ソフトウェアエンジニアという職種は、AI が進化していっていろんな職業がなくなっていっても、そのAI を作るのはソフトウェアエンジニアなのだから、他職種よりかは相対的に安泰だと思っていた。 でもここ半年くらいは、自分のキャリアの最後までソフトウェアエンジニアとして生きることはないだろうと思い始めている。
これを記事にしている 2025 年 5 月の二年ほど前 (2023-06-02) に、縁あって明治大学 情報科学科での特別講義 [1] を担当させてもらいました。 身内の評判は悪くなかったのでスライドは公開していたんですが、単にGoogle Slides を公開状態にしただけだったんですね。 [2] これではあとから参照・引用するのも難しく、ちょっともったいないかと思ったので、いまさらながら記事の形でまとめなおしておくことにしました。 一年も経てば情報が古くなってしまうコの業界です。賞味期限切れの話もあると思いますが、話のネタにでもしてもらえれば幸いです。 講義の対象と目的 この講義、目的は2つあって、まず「最新の情報科学トピックに触れる」こと。 それから、就職活動が始まる3年生がメインの対象者なので、 今後のキャリアプランとか人生指針に関するいろいろな視点を持ってもらうことです。 この
［速報］「GitHub Copilot Coding Agent」パブリックプレビュー。AIにIssueをアサインすると、解決に向け自律的にプログラミング マイクロソフトは日本時間5月20日未明に開幕したイベント「MicrosoftBuild 2025」で、GitHubのIssueをAIにアサインすると、解決に向けて自律的にプログラミングを行う新機能「GitHub Copilot Coding Agent」をパブリックプレビューとして発表しました。GitHub上のコーディングエージェントは、今年（2025年）2月に「GitHub Copilot Agent Mode」がプレビュー公開されています。これはタスクをVisual Sutido Code上の画面からプロンプトでGitHub Copilotに指示する形式でした。 参考：GitHub Copilot Agent Modeが登場。タ
5月14日、海外の技術メディアAIMが「Why Developers are Quietly QuittingGolang」と題した記事を公開した。この記事では、Go開発者が同言語を静かに離れつつあるという現状について述べられている。以下に、その内容を簡単に紹介する。Go に今逆風が吹いている 記事の冒頭では、フィンテック系スタートアップのエンジニア Yash Batra が半年でGo からKotlin へ全面移行した体験を取り上げている。Batra は「 私たちはツールを作るためにツールを作っていた 」と述べ、Go の最小主義がプロダクト開発の速度を著しく低下させたと回顧する。 また、長年Google でGo を率いてきた Ian Lance Taylor が 2025 年 4 月に退職したことも、コミュニティに衝撃を与えた。Taylor は「Go は“単なる一言語”の段階に
皆さん、こんにちは。本田技研工業株式会社（以下「Honda」）のデジタルサービス ソフトウェア内製化チームとデジタルプラットフォーム開発チームがテックブログを開設しました！ こちらのブログでは、利用している技術や開発、イベント情報などを中心に発信していきますので、よろしくお願いいたします。 はじめに これまでのクルマ開発はハードウェアで価値を提供していましたが、近年はソフトウェアで価値を提供する考え方「SDV（Software Defined Vehicle）」が注目されています。 SDVでは、ソフトウェア技術によりユーザーに合わせてパーソナライズ化することで、乗り心地やUI、走り方などが『乗れば乗るほど進化』 することを可能にしていきます。 HondaもSDVに注力しています。 最新のデジタル技術とモビリティをコネクテッドし、価値創出に取り組んでいます。 このブログで発信予定の内容 こ
世の中には多くの C# に関する誤解が蔓延っています。 偏見にも満ちています。 そして技術的に正しい批判ではなく、根本的に技術的に誤った批判ばかりで正直悲しい。技術的に正しい形の批判なら「お、そうだな。そしてそれの解決策はですねぇ...(ﾆﾔﾆﾔ)」となるのですが...。 そして C# 界隈から一歩出ると、「え、C# で作ってるの！？なんで？？」とか言われる事が非常に多い始末。 C# 大好きマンとしては非常に嘆かわしい。 嘆かわしい限りなので、ここでなぜ C# を私が好むか、そして何故ソフトウェアの開発に向いているかを語りたいと思います。そして誤解が解けたら嬉しい。ついでに C# を書きたいと思ってくれたら嬉しい。 想定読者 前書きという名の予防線 事前知識: C# と .NET C# はパフォーマンスの高い言語 C# はビルドも高速 C# はオープンソースかつクロスプラットフォーム 言
自分の考えをまとめたものです。 前提としてプログラミング言語間の性能ベンチマークは好きではありません。 この記事で書いてある自分の考えに基づくとあまり意味のないものだからです。本題 プログラミング言語の性能については得られる性能とそのために必要なコストの曲線(コスパ曲線)を意識することが最も重要だと考えています。 (無限のコストを投入すればどの言語においても同じ性能に到達すると仮定しています) コスパ曲線については以下のことを考えています。 ビジネスの場合は投入できるコストを一定としたときに最大の利益を得られるプログラミング言語を選ぶのがよい 性能によって得られる利益はビジネスごとに異なるため考える必要がある 利益の積分値を最大化したい、区間についてはそれぞれで設定する コスパ曲線は人のスキルに依存する 学習なり採用なりで人にスキルに対してコストを払うことでコスパ曲線が変化する コスパ曲
『ペルソナ』シリーズの設定資料集が最大50％オフに。『ペルソナ3』『ペルソナ4』のイラストが収録された副島成記氏のアートワークスは必見。『ペルソナ5』設定資料集、『ペルソナ3』ガイドブック、『ペルソナ３ ダンシング・ムーンナイト』の設定資料集もお得
While we’re not yet feature-complete, these numbers are representative of the order of magnitude performance improvement you’ll see checking most codebases. We’re incredibly excited about the opportunities that this massive speed boostcreates. Features that once seemed out of reach are now within grasp. This native port will be able to provide instant, comprehensiveerror listings across an entir
生成AIが爆速で実用的になっている最近、考えていることを記録しておきます。 この記事のすべては2025年2月27日時点での個人の見解です。 最終的なボトルネックは、すべて人間になると思います。生成AIを使えば爆速（人間比）でクソデカPRを量産できます。現状の延長線で考えると、AIはどんどん妥当なPRをつくるようになるでしょう。そうなると、そのPRをレビューする人間がボトルネックになります。人間はそんなに爆速でコードレビューできないからです。結局、AIが妥当なクソデカPRを量産できても、人間のコードレビューが追いつかないので、AIにあえて小さなPRをゆっくりつくってもらうという本末転倒な状況になるのではないか？と思っています。 しかし、そんな既存の固定観念を破壊して、「AIのコードレビューが『LGTM』と判定するならもうそれでいいんじゃないか？」という考え方にアップデートできれば、そのボトル
はじめに本当に悔しいし許せないし、エンジニアとして不甲斐ないです。2025年2月26日深夜にハッキングにあいました。どのように相手と繋がり、どのような手口でハッカーに資産を抜かれたか、コードベースで全てお伝えします。今後同じ被害に遭う方が少しでも減ることがあればこんな嬉しいことはないです。 コード解説、さらに対策案も書いていきます。もし他に良い対策案などあればコメントでご教示ください。ハッカーとのやりとりの流れハッカーとは Linkedin でブロックチェーンを使ったプロジェクトを手伝ってくれないかという連絡がりそこからやりとりが始まりました。そして移行の大まかな流れは下記のような感じです。 Linkedinでプロジェクトを手伝ってほしいと言う内容でDMがくるGithubリポを見て実装できそうか確認してほしいと言われる 自分のGithubアカウントを共有してプライベートリポジトリに
【読売新聞】 携帯大手「楽天モバイル」のシステムに自作プログラムで不正ログインし、通信回線を契約したとして、警視庁が１４～１６歳の中高生３人を不正アクセス禁止法違反と電子計算機使用詐欺の疑いで逮捕したことがわかった。対話型生成ＡＩ（
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