移住人

2020年秦野へ移住。登山、トレラン、ジョグ、サウナが趣味のクラウドネイティブエンジニアです。薪を必要としてるので間伐材等木材の処分に困っている方がいればメンションください。太めの木だと喜びます(^^)

[Swati Gupta @hrswatigupta]

Anthropic pays $750,000+ a year for engineers who can build LLM architectures from scratch. Stanford taught the entire thing in 1 hour lecture & released it for free.

Bookmark & watch this today before someone takes it down and read this article below

[Taichi Nakashima @deeeet]

The feedback loops behind Kubernetes — PlanetScale https://t.co/DPxSTwu2CV

[yu yamada @nii_yan]

Googleが公開したAIエージェント向け知識共有フォーマット『OKF』を触ってみた https://t.co/Z0A18wGQg1 #DevelopersIO

[Yoshi Yamaguchi @ymotongpoo]

> 特に引っかかったのは、この切り分けの中で「信頼性」という言葉が、いつの間にか「稼働率（Uptime）」とほぼ同義で扱われがちなことです。

これはゆゆしき問題です。そういう認識をしている人がいるなら、オライリーのSRE関連の書籍をどれでもいいから読んでほしい。

https://t.co/JBBQDSFwXe

[Yoshiya Hinosawa @kt3k]

コードを読まない開発を如何にコントロールするかに真剣に向き合っている話。とても参考になった https://t.co/MoJQMutoz5

[いわさ @Tak1wa]

書きました、早速使ってみた。
Amazon Q コスト分析と何が違うん？と最初思ったが、オートメーション周りがかなり良いなこれ。使っていきたい。

[プレビュー] AWS FinOps Agent がプレビューリリースされたのでセットアップして使ってみた https://t.co/G04793LWxd #DevelopersIO

[新井俊悟 | 𝐅𝐢𝐧𝐎𝐩𝐬 ☁ @shungoarai]

【7/3 Japan FinOps Community Meetup】
7月3日（金）18:00～21:00、六本木ヒルズ森タワーのメルカリさんオフィスにて #FinOps Foundation Japan Chapter のミートアップを開催します。現地参加した @chacco38 や私も先週の FinOps X について recap します！
https://t.co/RZHowuqQZq

[matsuu @matsuu]

TerraformのMCPサーバがGAだそうです。 / "Terraform MCP server is now generally available" https://t.co/rc8jdsz8ns

[Hirosato Gamo | AI Cloud Solution Architect @hiro_gamo]

イーロン・マスク氏も「興味深い」と言及していたMicrosoftのCEOサティア・ナデラ氏の発言を補足を入れつつ和訳しました。昨今ループエンジニアリングなどの言葉も叫ばれていますが、過去に製造業で一世を風靡した「カイゼン」、似た発想をビッグデータの時代に持ち込みデジタルの領域で高速化したGAFAの「データドリブン経営」。ループを構成し改善を複利的に重ねたときのインパクトを、もうみんな知っているはずです。

このループをAgentに持ち込む時、我々は何を作り何を残すべきなのか。人間の価値、これからの企業の新しい知的財産に迫る本質的な議論です。ぜひご一読を。

--- 以下、和訳 ---
私はこのところ、AIが牽引する経済における企業の未来について、よく考えています。

今回の移行(AIが牽引する経済への移行)は、これまでのどんなプラットフォームの転換とも違います。これまで私たちは、人間の能力を高めるためにデジタルシステムを使ってきました。しかし今回初めて、人とデジタルシステムのあいだに、本物の「認知のループ」(人とAIが学びをやり取りし合い、互いに高め合う循環)を生み出せるようになったのです。これは頭の枠組みを揺さぶる出来事です。なぜなら、企業の中で「働く」とはどういうことかという、その捉え方そのものが変わってしまうからです。

ここで問われているのは、特定のデジタルツールやシステムをどう使うかではありません。AIモデルが人間や組織の専門性を絶えず吸収し、それをありふれたもの(コモディティ)へと変えていく世界で、組織がどうやって学び続け、知的財産を築き、差別化し、繁栄していけるのか——それこそが本当の論点なのです。

これからは、どの企業も「人的資本」と「トークン資本」の両方を築いていかなければなりません。人的資本とは、社員が持つ知識、判断力、人間関係、創意工夫、そしてパターンを見抜く力のこと。一方トークン資本とは、その企業が自ら築き、所有するAIの能力のことです。

重要なのは、トークン資本が増えても人的資本の価値が下がるわけではない、ということです。むしろ高まっていくのです。私は、トークン資本の成長を駆動するのは人間の主体性(エージェンシー)だと考えています。人間こそが野心的な目標を掲げ、異なる領域のあいだに点と点をつなぎ、関係を築き、本当に重要なパターンを見抜きます。人間の方向づけがなければ、計算資源(コンピュート)はただ堂々巡りをするだけです。

つまり、真のチャンスは「最良のモデルを選ぶこと」にあるのではありません。そうではなく、モデルの上に学習のループを築き、人的資本とトークン資本が複利的に積み上がっていく仕組みをつくることにあります。タスクは——いえ、仕事そのものでさえ——他者に任せることができますが、自分の「学び」を手放すことは決してできません。企業の未来は、その学びを人とAIをまたいで複利的に積み上げていけるかどうかにかかっています。

これを実現するには、新しいアーキテクチャ(システムの基盤となる設計思想)の発想が必要です。あらゆる企業が、自社の知的財産を手元に保ったまま、時間とともに改善していくエージェント型システムを構築できる——そんな発想です。汎用的な「ジェネラリスト」モデルを入れ替えても、自社の学習システムに組み込まれた「ベテラン社員」のような専門性を失わずにいられること。これこそが、これからの時代における「自社のコントロールと主権」を測る、決定的な試金石になります。

企業は、自社の業務フロー、専門知識、そして積み重ねてきた判断力を、使うたびに賢くなっていくAIシステムへと変えていく必要があります。プライベートな評価(社外に出さない、自社専用の評価のしくみ)は、外部のベンチマークではなく、自社にとって本当に重要な成果に対してモデルが実際に改善しているかどうかを捉えるべきです。プライベートな強化学習環境は、組織の内側で生まれた本物の作業履歴(トレース)をもとに、モデルを鍛え上げていくものでなければなりません。そしてナレッジベース(社内の知識を蓄えたデータベース)は、組織の記憶を問い合わせ可能なものにし、トークンの使い方をより効率的にしてくれます。

このループこそが、企業の新しい知的財産になります。私はこれを「山を登り続けるマシン」(一歩ずつ改善を重ね、より高みを目指し続ける仕組み)のようなものだと捉えています。そして、たいていの資産とは違い、これは複利で積み上がっていきます。改善された業務フローのひとつひとつが、より良い学習シグナル(モデルを賢くするための手がかり)を生み、それがその企業ならではの暗黙知の蓄積を加速させます。これを早く築いた企業は、個々のモデルの新しい性能がどう変わろうとも、簡単には真似できない優位性を手にすることになるでしょう。

私たちが最も避けたいのは、あらゆる業界のあらゆる企業が、目に映るものを片端から飲み込んでいくごく少数のモデルに、自分たちの価値を明け渡してしまう世界です。もしすべての価値がほんの一握りのモデルに集中してしまえば、社会と政治のあり方が、それを許さないでしょう。産業をまるごと空洞化させてしまうようなAIの未来に、社会が許しを与えることはありません。

グローバリゼーションの第一段階で起きたことを思い出してください。アウトソーシングによって、産業として成り立っていた経済圏がまるごと空洞化しました。GDPの数字は表面上は問題なく見えても、人々が職や拠り所を失った現実は確かにあり、その影響は今なお続いています。同じ力学をAIの時代に持ち込むのはやめましょう。ごく少数のAIシステムが経済的なリターンをすべて吸い上げ、その一方で多くの産業が、自分たちの知識を足元から根こそぎコモディティ化されてしまう——そんな未来は避けなければなりません。

私の考えでは、私たちが優先すべきは「フロンティアモデル」(単体の最先端AIモデル)を一つ作ることではなく、「フロンティアのエコシステム」(価値が広く行き渡る、最先端の生態系)を築くことです。そうすれば、価値はあらゆる企業、あらゆる業界、あらゆる国へと広く行き渡ります。どの組織も、自らの組織知を体現する学習ループを所有でき、人的資本とトークン資本を複利で育てていける——そんなエコシステムです。

これは私自身が大切にしてきた価値観です。プラットフォームというものは、その内側で囲い込む価値よりも、その上に生み出される価値の方が大きくあるべきで、どの企業も絶え間なく革新を続け、自分自身の価値を築いていけるべきだ——という考え方です。

それが実現したとき、企業は自社のためにも、自社を取り巻く経済全体のためにも、価値を生み出すようになります。社員は自らの専門性が増幅されるのを実感し、自分の判断が「再現可能で、スケールできる仕組み」の一部となっていくのを目にするでしょう。そしてその恩恵は、その企業と、それを取り巻くコミュニティへと広がっていきます。

それこそが、企業が自社のためにも、より広い経済のためにも価値を生み出していく道筋です。そして、それこそ私たちが力を合わせて築くべき、安定した均衡なのだと思います。

[pospome@カミナシのVPoE @pospome]

すんごい詳しく書いてある。これは勉強になりますね。 https://t.co/qGmF8xDAfO

[KUROKAWA TOMOYA / 黒川 朋也 @KUROKAWA_KKk]

https://t.co/0kr7GSVjiA

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

あとで読む

https://t.co/TYZN4ykybm

[はち🐝 Newbee 代表 @PassionateHachi]

https://t.co/HercMml9NZ

[渋川よしき @shibu_jp]

書いたよ : AIネイティブ時代の設計書を考える | フューチャー技術ブログ https://t.co/Xgx76qsYpX

[Keisuke Nishitani @Keisuke69]

前から言ってるけど、AIの出力って結局使う人の能力を超えない。
賢い人が使うとより賢くなり、そうでないと逆になるって記事も出てたけど、まさにこれ。
増幅器とはよく言ったもので元の地力を超えては出てこない
まあ、全く知識なくてもそれっぽく作ることには長けてるが

https://t.co/qD7VCPoN15

[移住人 @nobuking]

@ochi999 確かに。USO100くらいっす。

[Yasunobu Kawaguchi / YesNoBut @kawaguti]

デンマークのDevOpsDaysが中止になっていた

•デンマークDevOpsDaysが2026年4月28〜29日開催予定だったカンファレンスを中止。登壇希望者とスポンサーは過去最多だったのに、参加申し込みは早期割引ゼロ、プログラム公開後もわずか7名という異常事態。
•過去参加者555名へのアンケート結果:DevOpsは死んでいないが、Platform Engineering、IaC、ツール指向のOpsに変質した。この領域はすでにCloud Native Foundationがカバーしている。
•初期DevOpsを特徴づけていた「社会技術システム」への注目には明確な居場所がなくなり、DORA、DevX、エージェント型AIに断片的に分散している。
•参加者の本音は「マネージャーを2日間休ませてDevOpsカンファレンスに行かせる説得ができない」。
•印象的なコメント:「DevOpsカンファレンスはPlatform Engineeringの人たちの集まり。SAFeをAgileと呼ぶようなもの」「世界が燃えていて、みんな自分の職を守るので精一杯」「DevOpsは知ってて当然の前提知識。今面白いのは『人』の側、特にLLM時代の」。
•今後の方向性:協会の名称変更・リブランディングを検討中。DevOpsDays憲章からの離脱の可能性も。新コンセプトは「People in Tech」。
•イベント形式の転換:年1回の2日間カンファレンス → より小規模・高頻度のOpen Space、Lean Coffee、ワークショップ中心へ。デジタルコンテンツ(動画、音声、ブログ)にも注力。
•運営方針:非営利継続、コンテンツ完全無料、参加者も基本無料(ケータリング費程度)、オーフスとコペンハーゲン両拠点維持、スポンサー受け入れも継続。

https://t.co/YUpZGshk2B

[ぶっくま｜本をつなぐ読書論考家 @Book_Meyer]

うわぁぁぁぁ...！
おもしろすぎるぅぅぅぅ...！

[tatsuki | Claude Code活用支援 @nobel_824]

Anthropic が「Zero Trust for AI Agents」という無料 eBook を出しました。AI エージェントを業務に入れる会社が、入れる前に読んでおくべき1冊です。
中身を一言でいうと「エージェントは初日から"侵害される前提"で設計しろ」です。順番に解説します。