はじめに 金融IT本部 2年目の坂江 克斗です。 業務にてアウトバウンドセキュリティを考えるタイミングがあったため、本記事を書きました。 初学者の視点で疑問に感じる部分も含め、アウトバウンドセキュリティ全体の基本的な概念を解説できればと思います。 はじめに アウトバウンドセキュリティの概要 AWSのアウトバウ...
VRAM96GBが使える環境が増えてきていますね。そんな中、どのLLMを使うのがいいか考えてみます。 候補としては、gpt-oss-120b、GLM-4.6V、Qwen3-Coder-Nextがあります。 で、まあ、安定性のgpt-oss、汎用性のGLM、複雑なコードはQwen3、という感じで使いわけがいいんではないかと。 常用チャットは画像対応のGLM-4.6Vかな...
Eight more months of agents 2026-02-08 I wrote up my experiences programming with LLMs a bit over a year ago, and updated it for the world of agents eight months ago. A lot has changed since then, so here is an update. Agents have improved dramatically in a year We were prototyping our first agen...
はじめにTechnology Innovation Groupの八木です。 フューチャー社内の有志メンバーでログ設計ガイドラインを作成し公開しました！ ログは、システムの稼働状況を可視化し、トラブルが発生した際に迅速に原因特定するための生命線になります。しかし、その重要性の一方で、プロジェクトごとに設計がバラバラになりがちだ...
This is a C implementation of the inference pipeline for the Mistral AI's Voxtral Realtime 4B model. It has zero external dependencies beyond the C standard library. The MPS inference is decently fast, while the BLAS acceleration is usable but slow (it continuously convert the bf16 weights to fp3...
コマンド暗記で太刀打ちできない問題に。Kubernetesを「現場で使いこなす」ための厳選4冊 2026年2月10日 須田 一輝 株式会社Preferred Networksのソフトウェアエンジニア。Kubernetesを基盤とした深層学習・AIワークロード向けクラウドサービス「PFCP」の開発・運用に従事。Kubernetes Meetup Tokyoの主催や書籍の執筆・...
本記事は、前回「スタートアップで働くビジネス職のAI Native仕事術 ─ "Agentic"に働く」という記事を公開したところ、かなりご好評をいただいたので、ビジネス職の私がどのようにAI Nativeになっていったのかをまとめた内容となっております。 ビジネス職で、「もっとAI Native に働きたい！」という方におすすめの記事...
最近、Claude Codeでほぼすべての業務を完結させるスタイルで仕事をしていますが、これがめちゃくちゃ良いです。 私はメインの仕事として新規事業立ち上げや事業成長の支援をしており、日々の仕事の大半は、戦略立案、リサーチ、コンテンツの発信、プロジェクトのディレクションといった非エンジニアリング業務です。 そ...
1. 【課題】「ただの検索」から「文脈を理解した対話」へ 前回はデータの準備をしましたが、今回はそのデータを**4人の専門家（エージェント）**として動かし、毎日使えるレベルまで効率化します。 過去の記事で、 Gemini の全履歴を NotebookLM に集約し、検索・分析ができる環境を構築した話を載せました。 確かに Not...
「AI（人工知能）でこれだけ効率化できれば、今まで工数の問題で手を付けられなかった案件にも着手できるようになる」――。 ディー・エヌ・エー（DeNA）の小池啓輔IT本部IT基盤部副部長は、取り組みの手応えをこう述べる。 DeNAは2025年10月末～11月末にかけて、Perlでコードが記述されたサーバー資産管理API（アプリケー...
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