日本株アプリを作り始めたとき、先に探したのは「全部取れるAPI」でした。

株価や決算を確認するたびに、画面を行き来するのが面倒でした。

AI駆動開発カンファレンスを見ていたところ、さくらインターネットの方が登壇していました。

2026年4月、SaaS株はAI代替への恐怖で売られていました。

「喋ってコードを書く」と聞くと、まだ少し未来の話に思えるかもしれません。

Claude Code が、フロント担当とバック担当に分かれて“同時に”コードを書く――それ、もう試せるのを知っていますか？

note で表を使いたいのに、方法がわからない。

NVIDIAのAIアクセラレータ市場シェアは、2026年現在も80%以上——。
この数字だけを見ると「AMDはまったく歯が立たない」と感じるかもしれません。
でも、ソフトウェアと市場評価と実機ベンチマークの3つを並べると、少し違う風景が見えてきます。実際、AMDの株価は2026年に入って+114%上昇——市場は何かを織り込み始めています。

この記事は、自分自身が Docker を「なんとなく触れるけど仕組みは曖昧」だった状態を抜け出すために書いたメモです。WSL2 のインストールが終わっている前提で、コンテナ・イメージ・ボリュームといった用語の関係から、`docker-compose.yml`、devcontainer、不要になったリソースの掃除まで、一通り図と一緒に整理します。

Claude Codeを使っていて、こんな体験をしたことはないでしょうか。

Claude Code の設定ファイルをのぞいていたら、`hooks` という項目に気づきました。
公式ドキュメントを読むと「イベントに応じてシェルコマンドを実行できる」とあります。
ざっくり言うと、Claude Code の行動をトリガーにして、好きなコマンドを自動で走らせる仕組みです。
「ファイルを保存するたびに自動でレビューが走ったら便利では？」と思い、実際に試してみました。
この記事では、hooks の概念から設定方法、試してみた結果までをまとめます。設定の手順だけでなく、「使えそう」と「本当に使える」のギャップも含めて正直に書いているので、導入前の見極めにも役立つはずです。

GitHub CopilotやClaude Codeへの指示を工夫しても、回答がいまひとつ安定しない時期がありました。
同じような依頼をしているのに、返ってくる内容の精度にばらつきがある。
「プロンプトの書き方が悪いのかな」と思っていたのですが、原因は別のところにありました。

2025年の大阪・関西万博で、鉄腕アトムをモチーフにしたロボットの展示やガンダムのパビリオンを目にした方も多いのではないでしょうか。漫画・アニメの中の「未来のロボット」が現実の会場に立っている——そんな感覚は、ロボットがもはや想像の産物ではなくなりつつあることを実感させてくれるものでした。

GitHub Copilot（GitHubが提供するAIコーディング支援ツール）の個人向けプランに、2026年4月20日から大きな変更が加えられました。

コーディング中に「ちょっと画像が欲しい」と思ったとき、AIコーディングツールの中で完結できれば楽なのに、と感じたことはありませんか。

2026年4月、日本のSaaS銘柄が壊滅的に売られています。私自身、成長株の筆頭とされていた ラクス（3923） を買った数週間後に予想外の急落を食らい、頭が真っ白になりました。目をつけていたオービックビジネスコンサルタントも同じく下落。この冷え込みは、メディアでは 「アンソロピック・ショック」（NewsPicks ／ マネーポストWEB）、「SaaSの死」（日経XTECH ／ 日本経済新聞）、英語圏では 「SaaSpocalypse」 などと呼ばれています。本シリーズでは、観察者視点の総称として「SaaSショック」と呼んで定点観測していきます。現場の普及率はこれからなのに、株価だけ先に終わった——そんな違和感とともに、冷え込みは広がっています。

Claude Code を毎日使うようになって、気づいたら自然にやらなくなった開発習慣がいくつもあります。
「これからはやめるぞ」と意気込んだわけではなく、AI に任せたほうが明らかに速かったから、静かに手放した、という感じです。

「Streamlitはダメだ」という話ではありません。当時の自分にとって最善の選択だったし、今でも良いツールだと思っています。ただ、自分の開発スタイルやLLMの進化に合わせて、道具を選び直すタイミングが来たという話です。

AIコーディングツールを使っていると、「指示を出した後、終わるまでぼんやり画面を眺めている」という時間が意外と多いことに気づきます。さらに、途中で「この操作を実行していいですか？」と確認を求められるたびに手を止める場面もあります。

昨年末、Google One AI Pro を年払いで契約しました。
年末キャンペーンで年払い半額という条件に加え、豊富な特典に惹かれたのが理由です。
この記事では、コーディングアシスタント「Google Antigravity」を中心に、実際に使ってみての率直な感想をお伝えします。
「Google のコーディング AI はどうなの？」と気になっている方の参考になれば幸いです。

本記事では、生成AI開発を実践目線で学べる書籍を紹介します。
LLM（大規模言語モデル）やRAG（検索で得た情報をAIに渡して回答させる仕組み）に興味を持つ初学者から中級者が対象です。
本書は理論だけでなく、設計や運用の考え方まで丁寧に扱います。
読み終えると、用語の理解だけでなく「次に何を試せばいいか」の判断軸が得られます。
これからAI機能をプロダクトに入れたい方に特に有益です。

はじめに

最初の投稿として、私が何者なのか、そしてここで何を伝えていきたいのかをお話しさせてください。