pocolatta

データエンジニア, インフラ

[pocolatta @pel_hel]

Fable 5 も週間制限の対象で利用枠が回復しとる！

[pocolatta @pel_hel]

大半はただの人材紹介業者だから中途採用の市場が活況になる12月頃からSIerやSES批判が始まる。
残りは本当に辛い経験の持ち主の私怨
どちらも昔の古い話が多いのが残念

[無能なボンブ@ITエンジニア @itengr_matome]

SIerやSES業界に親でも殺されたんか？と思うほど批判する人たちが後を経たないのは何故だろう

[pocolatta @pel_hel]

AI駆動のSDDでAI様がドキュメントの数も文章量も増やしまくったあげくにAI様自身がドキュメントをgrepでガラガラポンし始めてバカになるのどうにかしたい

[pocolatta @pel_hel]

人身ばぃではなくて人材斡旋業の皆様がFDEで盛り上がる今日この頃お元気ですか？

[pocolatta @pel_hel]

AI駆動でずっと仕事しちゃう
なぜか終わらない

[pocolatta @pel_hel]

Claude Desktopがストレージを使いまくるのはCoworkのワークスペース作成のせい。Coworkを使ってなくても勝手にワークスペースを作成し出して10GB以上も使うから無効化してやった。

[pocolatta @pel_hel]

Snowflakeは料金改定で安くなったように見えるけど、そろそろ黒字転換しなくて良いの？大丈夫なの？

[pocolatta @pel_hel]

データ基盤のデータパイプラインをEnd-to-EndでAIエージェントに動的に作ってもらうことはできそうだが、メタデータの整備などのコストが見合うのかが疑問だ。
メタデータ整備さえもAI駆動になるまではAI伴走型で人間が主体のままで良いということになりそうな予感がする。

[MotherDuck @motherduck]

Is the Modern Data Stack dead? Jordan Tigani thinks it's looking awfully sleepy these days..

With agents rewriting our expectations on code, SQL, and analytics, what happens to the MDS ecosystem we've been building for the last decade?

In his latest post, Jordan lays out a framework for where things are headed:

🦆 Humans will write less and less SQL; even our head of finance uses AI-generated analytics
🦆 Context layers will be written in English, not YAML, and maintained by LLMs
🦆 BI tools that can't adapt become curiosities
🦆 Data engineers become conductors of agent orchestras
🦆 The MDS collapses into three pieces: Storage, Compute, Context

Even more: Jordan predicts we'll see a text-to-SQL scandal in 2026. But it won't slow anything down.

Read the full post: https://t.co/9qXMjuxjoe

[pocolatta @pel_hel]

全てをデータ化するんじゃ
あらゆる全てを
AI様に献上するんじゃ
メタデータ整備がダルい

[pocolatta @pel_hel]

これは労働者側として「終わらない歌」を叫び歌うしか？

[Mattsun0216 @Mattsun02160]

ほ、ほんとに公取の報告書のおわりにの部分にブルーハーツの歌詞が引用されている…！

[pocolatta @pel_hel]

データカタログはAIにとっては属性の羅列みたいなものでノイズが多いのでは？メタデータが構造化されてはいるが実質的に意味なさげ。テーブル単体なら特に問題ないが、複数にまたいでメタデータを追跡しようとすると辛いご様子。

[pocolatta @pel_hel]

AI駆動によって開発サイクルが大きく変わることは実感しているけれども各プロセスが全く不要になるわけではないですし、どうなっていくんでしょう。
「客が本当に欲しかったのはこれだった」の例のブランコの絵のような問題がなくなるとも思えないですし。

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

"The Software Development Lifecycle Is Dead" という記事から：

・AIは単なる開発スピードを上げるツールではなく、開発の前提そのものを変える存在
・要件定義から監視まで順番に進む従来のソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）は崩壊しつつある

・かつての開発は工程ごとに分断され、それぞれ異なるツールと引き継ぎ作業が存在していた
・AIエージェントを使うと、これらの工程の壁がなくなり完全に一つに融合する

・AIには開発段階という概念がなく、人間の意図を汲み取ってコードを書き、テストしてデプロイするだけ
・AI時代にキャリアを始めたエンジニアは、従来の面倒な開発プロセスを知らない
・彼らはスプリント計画やコードレビューの待ち時間を経験せず、純粋に開発だけを行っている
・彼らは従来の開発の儀式から解放されているため、圧倒的に身軽である

・要件定義は事前に細部まで決めるものではなく、AIが作ったものを見ながら柔軟に調整するものに変わった
・Jiraのようなタスク管理ツールは役割を失い、単なる質の低い情報保管庫になっている

・システム設計はホワイトボードで事前に書くものではなく、AIとの対話を通じて見つけ出すものになった
・AIは膨大なアーキテクチャの知識を持つため、人間よりも優れた設計をリアルタイムに提案できる

・コードを一行ずつタイピングする実装作業は、完全にAIの仕事になった
・人間はAIに文脈を与え、方向性を修正し、高度な判断が必要な問題だけに集中するようになった

・テスト工程は開発と同時進行になり、AIがコードと一緒にテストも書くのが当たり前になった
・自動で検証が行われるため、QAチームに引き継ぐという概念自体が消滅した

・人間によるプルリクのコードレビュー文化はもはや時代遅れ
・AIが1日に何百ものPRを作成する世界では、人間によるレビューはただのボトルネックでしかない
・レビュー作業は他のAIエージェントによる自動検証に任せる方が良い
・人間が介入すべきなのは、自動化システムで解決できない未知の問題が発生した時だけ

・デプロイ作業も、AIが複雑で専門的なパイプラインを自動で構築して実行している
・コードは生成と検証が終わった瞬間に、人間の介入なしで継続的に本番環境へ反映されるようになっている

・監視は、従来のSDLCの中で唯一生き残り、かつ最も重要になる工程
・人間による事前チェックがなくなるため、監視システムが全体の最後の安全網となる
・ただし、人間がダッシュボードを見て異常に対応する従来の監視手法ではない
・監視データが直接AIに送られ、AIが自分で異常を検知して自動修正する仕組みが必要になる
・従来の直線的で時間のかかる開発プロセスは、意図・構築・監視を高速で繰り返すループに変わる

・チケットもスプリントも不要になり、人間に必要なのは「意図」と「文脈」だけになる

https://t.co/HyEtSF9n4c

[pocolatta @pel_hel]

ここにきてシステムズエンジニアリングの文字を目にして驚いた。ズが抜けている日本のシステムエンジニアリングとは別物

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

ソフトウェアエンジニアリングは、3世代目の黄金時代に入っている、という話：

・ソフトウェアの歴史全体は、抽象化のレベルが上昇し続けてきた歴史と言い換えられる
・第一の黄金時代（1940年代後半〜70年代）は、アルゴリズムによる抽象化が中心だった
・当時はハードウェアが高価で人間の方が安かったため、機械の効率化が最優先された
・冷戦構造が技術革新を後押しし、防衛産業で分散システムやリアルタイム処理が発展した

・70年代後半、ソフトウェアの需要に対し供給と品質が追いつかない「ソフトウェア危機」が叫ばれた
・処理（プロセス）中心の視点から、モノ（オブジェクト）中心の視点への転換が求められた

・第二の黄金時代（80年代〜90年代）は、オブジェクト指向による抽象化が鍵となった
・マイクロプロセッサの進化とパソコンの普及により、個人が開発に参入できるようになった
・コードを共有する文化やオープンソースの概念がこの時代に根付き始めた
・インターネットの普及により、ソフトウェアが特定の業務だけでなく社会インフラの一部となった

・第三の黄金時代は2000年頃から始まっており、現在もその最中にある
・この世代の主要課題は、ソフトウェアが多すぎる世界での運用・安全・セキュリティ・供給網リスクの管理
・巨大企業が社会インフラ化したことで、MicrosoftやGoogle級の障害が社会全体に波及するという経済的リスクが前面に出ている
・トレーシングやオブザーバビリティのように「作れるが作るべきか」が問われるため、倫理の判断がソフトウェアの中心課題に移ってきている
・AIやコーディングアシスタントの台頭は、この第三の時代の流れの一部に過ぎず、抽象度を一段上げる道具となっている

・AIがコードを書けるようになり仕事がなくなるという不安は、過去の歴史でも繰り返されてきたことである
・アセンブリ言語や高級言語が登場した際も、職が奪われるという懸念は常にあった
・新しい技術が登場するたびに抽象度が上がり、エンジニアはより高度な問題に集中できるようになった

・AnthropicのCEOが述べた「12ヶ月以内にエンジニアリングが自動化される」という予測は間違い
・AIは過去のパターンの自動化には向いているが、未知の課題解決や人間的な判断には不向き

・自然言語（英語など）で指示を出してコードが生成されるのは、プログラミング言語の抽象度が極限まで上がった状態と言える
・専門家ではない人々がAIを使ってソフトウェアを作れるようになるのは、産業の拡大であり歓迎すべきこと
・定型的な作業が自動化されることで、エンジニアはより創造的なシステム設計に集中できるようになる

・今後は個別のアプリ開発よりも、複数のシステムを連携させるシステムズエンジニアリングのスキルが重要になる
・変化の激しい時代だからこそ、特定のツールではなくシステム理論などの基礎を学ぶべき
・生物学や脳科学の構造から学ぶシステムアーキテクチャの視点が、今後の大規模システム開発に役立つ

・AIエージェントの普及により、ソフトウェアは画面の中だけでなく物理世界ともつながりを持つようになる
・制約が減ることで、エンジニアの想像力が最大の武器になる時代が到来している
・人間は想像力と意思決定に集中できる。だから、怖がって縮こまるより飛んで学べ

https://t.co/zvhazblpCM

[pocolatta @pel_hel]

ITエンジニアのようにAIとお喋りしている暇が業務担当者にはないと思う。プロンプトを試行錯誤する時間や労力が成果に見合わないと。
だから意外にITエンジニア以外にはClaudeが浸透していかないに100万点！

[pocolatta @pel_hel]

「自分の振る舞いは砂場に礼服を着ていくような居心地の悪さを感じさせた」
凄い表現。冒頭の変な両親うんぬんはご自身の異質感の公表で、他人がとやかく言うことじゃない。
他の人からそんなことないよ変じゃないよって言われても、家に帰ってから過去のことがフラッシュバックするんだろう。

[伊藤亜和📢公式 @awaito_info]

https://t.co/6t9dN2Bmtd

[bokken @bokken_]

ご無沙汰しています。最近はこちらの本の翻訳をしていました📖
ブラウザ研究者とChrome開発者のブラウザ自作本ということで、この本を日本のWeb界隈に届けたいと思い企画し、今は最後の仕上げをしています。発売されたらお手に取ってもらえると嬉しいです😄

[pocolatta @pel_hel]

AI駆動開発の時代にスクラムはどうなるのだろう？色々なプラクティスや理論を煩わしく感じる人が増えたりするのではと思ったり思わなかったり。
アウトプットもフィードバックも破壊的に速くなる影響で、よりシンプルなチーム開発の方法が求められそうな。

[pocolatta @pel_hel]

SnowflakeもDatabricksもBigQueryもユーザのクエリ履歴やログからデータの意味を推論してコードやクエリの生成へ応用していく流れに今後なったとしても、推論は推論なんだよなー。
一部で不安定さが気になったりベンダーロックインしたくない部分になったりな気がする。

[pocolatta @pel_hel]

一人親方時代爆誕

[エナミコウジ@RaiseTech代表 | 自走力を鍛え上げるエンジニアリングスクール @koujienami]

これちょっと不味いなぁ、と思ってること。

多分一部のバリバリ開発している人は同じ事思ってる。

「開発作業、全部俺一人でよくね？」

特に設計や要件定義とか全部出来る人は、より顕著に感じてるんじゃないかなぁ。