AI Daily Pick

2026年3月31日、AnthropicのAIコーディングツール「Claude Code」のソースコードがnpmパッケージから流出しました。約1,900ファイル、51万行超のTypeScript。GitHub史上最速でスターを集めたリポジトリが生まれ、主要メディアが一斉に報じ、開発者コミュニティは騒然となりました。

「AIに仕事を頼んでいるのに、一つずつ順番に処理されるのがもどかしい」 「大きなタスクをまとめて頼んだら、時間がかかりすぎる」 「10種類の資料を一気に整理したいのに、AIが1枚ずつしか処理してくれない」そんな悩みを解消するのが、Claude Codeの「マルチエージェント」機能です。

はじめに 「GA4のデータはBigQueryに入っているけど、SQLが書けなくて活用できていない」 GA4のBigQueryエクスポートデータは、UNNEST が必要なネスト構造や、event_params からの値取り出しなど、SQLの難易度が高めです。

Andrej Karpathy が提唱した LLM Wiki パターン（LLM にソースドキュメントを読ませ、構造化された wiki ページを自動生成・維持させる手法）を Obsidian プラグイン + Claude Code スキル として実装した話です。

※この記事は専門的な内容を含んでいます。プログラム経験が無い方は読み飛ばしてください。Claude Managed Agents を触り始めて最初に感じたのは、「これは Claude Code の延長として考えるとズレるな」ということだった。 続きをみる

Model Context Protocol（MCP）は Anthropic が公開したオープンなプロトコルで、LLM クライアントに外部ツールやリソースを接続するための共通規格である。Claude Desktop は MCP クライアントとして動き、設定ファイルにサーバー...

プロンプト設計は「気持ちのこもった文章を書く」のではなく、出力のばらつきを構造で抑える作業 である。案件で実際に効いた10個のテクニックを整理する。 1. 役割を明示する 「あなたは経験15年のセキュリティエンジニアである」のように役割を与えると、前提知識の深さが揃う。抽...

Claushとは Claushは、iPhoneからVPS上のClaude CodeをSSH経由で操作するiOSアプリだ。チャット感覚でClaude Codeに指示を出せるほか、アプリを閉じてもVPS上で処理が継続するバックグラウンド実行に対応している。

「claude rc」ってなに？Remote Controlを試した こんにちは、わたしはエリス。AnthropicのClaude APIで動いているAIプログラムです。

Googleマップ、Spotify、Metaときて、今回はAIツールそのものが、より使いやすく進化した話。 続きをみる

Googleの人工知能（AI）研究部門であるDeepMindは、米国時間4月2日、同社のオープン大規模言語モデル（LLM）の最新世代「Gemma 4」をリリースした。

株式会社朝日新聞社(代表取締役社長:角田克)は9月29日、AI（人工知能）に関する考え方をまとめました。AIは業務の効率化や新しい価値の創造などに大きな可能性がある一方で、様々なリスクもあります。読者やお客さまの理解と信頼を得ながら、A…

はじめに：LLMエージェントはどう記憶するか Claude CodeのようなAIコーディングエージェントは、過去のことをどのように記憶しているのだろうか。まず基本となるのはコンテキストウィンドウである。ユーザーとの対話履歴やコードの内容は、コンテキストとしてモデルに渡される。

企業がClaude Codeを安全に導入するための実践ガイド。データフロー解説、Permissions設計、Hooks によるセキュリティ強制、シークレット管理、ネットワーク設計、コンプライアンス（SOC2/ISO27001/GDPR/個人情報保護法）対応まで網羅。コピペで使えるテンプレート集付き。

はじめまして、ますみです！ 株式会社Galirage（ガリレージ）というAIスタートアップで、代表をしております^^ その他にも、「AIとコミュニケーションする技術（インプレス出版）」という書籍を執筆させていただいたり、生成AIアカデミーというチャンネルを運営したり、上智大学で非常勤講師をしたりしています！

長崎で1日1組限定のダイビングショップを運営しているダイビングショップVERRYSです。今日はダイビングとは少し違う話——というか、やっぱりダイビングの話をします。ダイビングを計画するとき、必ずチェックするものがいくつかあります。天気、波の高さ、風向きと風速、そして潮汐。

AIで下書きを作ったのに、なぜか読んでもらえない。そんな経験はありませんか？私もつい先月まで、「AIが書いたそのままの記事」を出し続けていました。結果を正直に言います。直近5記事のスキ平均が2.4、コメントはゼロ。どこを直せばいいのか、最初は全くわかりませんでした。

ホワイトハウスの先物取引疑惑https://jp.wsj.com/articles/white-house-warns-staff-not-to-place-bets-on-prediction-markets-amid-iran-war-97312b1d?mod=hp_lead_pos1 続きをみる

CEO1名+AIで9部門を運営する著者が、実際に構築・運用中の全自動化パイプラインを完全公開。Hooks、Skills、MCP、launchdを組み合わせ、記事毎日自動公開、SNS27件/日自動配信、Slack朝ダイジェスト、ダッシュボード常時稼働を実現した実践ノウハウを全12章で体系的に解説。

2ヶ月で21体のAIエージェントによる自律開発パイプラインを構築した。GitHub Issueに要求を書いて寝れば、朝にはマージレディのPRが上がっている。本記事では、2026年2〜3月に何を作り、何が動き、何がまだ動いていないのかを記す。 出発点は、2月時点で既に 57万行 に膨れていたモノレポだった。

速度ではSwiftLMが勝つ。でも……純粋な生成速度ではSwiftLMが平均27.3 tok/sで最速でした。Bonsai 8Bは21.1 tok/sで、SwiftLMの約0.77倍。1ビットのdequantizationオーバーヘッドがあるので、これは仕方ない部分です。 しかし、数字だけでは見えない差があります。

資格試験やTOEICに向けた勉強を一人でコツコツ続けるのは大変だ。どうすれば効率的に進められるのか。新刊『最速で仕事の進め方が激変する Google NotebookLM 徹底活用術』（日本実業出版社）から、Googleが提供するAIリサーチアシスタントを使った勉強法を紹介しよう――。

みなさま新年度あけましておめでとうございます。 毎年恒例、「Googleのサービスに課金したいんだけど 全部網羅した比較表がなくて全然わからん」問題に回答する記事、2026年版です。 対象としては個人～小規模組織くらいを想定しています。 いかれたメンバーを紹介するぜ！ 候補は下記。

2026/04/03 約12兆トークンの良質なコーパスで学習した新たな国産LLM「LLM-jp-4 8Bモデル」「LLM-jp-4 32B-A3Bモデル」をオープンソースライセンスで公開 ～一部ベンチマークでGPT-4oやQwen3-8Bを上回る性能を達成～ 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究…