Ryo Ohshima

FE Engineer

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

Your AI agent plans 10 steps. You catch the wrong one at step 7 — after it ran.
I built AgentTakt: an MCP server that turns agent task plans into a visual node editor in your terminal. Review, rewire, approve — before anything runs.

[O'Reilly Japan @oreilly_japan]

【9月16日発売】最新刊プレゼントキャンペーン
➡️下記書籍を抽選で3名様にプレゼント🎁
✅応募方法
❶当アカウントをフォロー
❷このポストをリポスト
応募締切9月23日まで／当選連絡チャット(旧DM)📩

『ソフトウェアエンジニアリングの基礎 ―コーダーからエンジニアにな��ための実践ガイド』

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

チケットはあくまでタスク管理でありドキュメントとしての役割を担わせるものではないという話は同意。意図をどう残すのかというところは慎重に考えたい。GitHubで管理しているのであればGitHubないですべて完結させたい。
https://t.co/wgY0gJrSpr

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

人間がボトルネックになるのは大きい組織では結構あるあるになってきてる気がするので、組織の交通整理が必要というのはそのとおりと思う。じゃあ具体どうすればいいのかを考えていきたい。https://t.co/OQik4kMCSK

[はまお @hamao_0820]

このスクロールしてもページが動かんやつ正直UX悪いからやめてほしい

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

@parisrouz @aave 🙋

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

システムの運用とサービス��運用は全くの別物である

[🍺 イケハヤ@放置ゲー「月蝕綺譚」開発 @IHayato]

このポストに対して「運用が大変なんだよ」という冷笑系ポストが付いてたけど、普通に保守と運用もAIで回せると思うけど……。

逆に、なんで人間しかできない前提？

むしろAIが強いのは保守・運用だと思うけどなー。

うちは運用型のモバイルゲーム作ってますが、セキュリティ対策やコスト最適化含めて、かなりちゃんと設計してくれますよ。

仮にシステムが落ちても、すぐ手元で対応できるのもいいですね。開発会社に連絡する必要もない。

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

たしかにそうかも。AIの本質も面白さの本質もよく理解してる。

[正木伸城 @nobushiromasaki]

めちゃ重要な指摘。AI恋人が増加中。人生相談も、AIにする人が増えている。そんな中、「AIよりもやっぱ友達だよね」と語る中学生が、AI専門家の今井翔太さんをのけぞらせる本質の話をしていた。中学生いわく「AIには『てかさ（っていうかさぁ）』がない」と。話題の本筋からズレる。話が予想もしない方向にいく。そういったことがAIとの会話では起こらないので、友達と話していた方が楽しいのだと。

今井さん曰く、確かにAIはそういうことが苦手らしい。プロンプト等である程度カバーはできても、現状のAIでは限界がある。まさに、会話の散歩性というか、予測不可能性や話題の文脈の不安定さは、人間からしか（今は）生まれないし、そこに楽しさや喜びがあるのかもしれない。

おもろ。

動画：［【今井翔太×山本泰士】急増するAI恋人／AI時代に淘汰される指示待ち人間／ショート動画の危険性／進化する家事AI／AI暴走のリスク【PIVOT BUSINESS】］※動画のリンクはリプ欄に記載］

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

気になってた！a11yに問題あるのか
https://t.co/GCpn4oBMUl

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

最近AIのク���エイティブに対して反発があるけど、デザイナーではなくユーザーからの反発というのがポイントだよなあ。不気味の谷を抜けてないのか手抜きだと思われるのか。まあ確かにディテール甘いよなって思うけど。

[久保山 尚 🏴󠁧󠁢󠁳󠁣󠁴󠁿の特級出羽守 @KBYMScotland]

AIチラシ全盛の最中、イギリスでは個人経営のパブや飲食店が「我々はAIをチラシや広告作成に使わ��い」と宣言し、広い共感と支持を集めている。

最近の調査によると、消費者の60％以上がAIが生成した広告を使用するブランドからは買いたくないと感じており、反AIの流れが生まれているようだ。

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

なにこれめっちゃいい

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

めちゃくちゃ欲しい機能じゃん
ユーザーのことよくわかってるなあ

[Kaisei Suzuki @kaiseisuzuk]

2つのキーワードを掛け合わせて、1つのロゴを作ってくれる機能

リリースしました！🍵

既存の全ユーザーに1000クレジット付与したので、無料���試してください！

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

私も自分向けにだけど似たようなことやってる。私の場合は出口のショップで必ずポストカードを1枚買うようにしていて、どのポストカードを買おうか吟味��ながら見てる。でも事前にポストカード見てるわけじゃないからたまにいいなと思ったやつがポストカードになくてちょっとさみしい。

[パン屋獣砲店 @pan_juho]

美術館行くの好きなんですけど、美術館慣れてない人と行く時は「あなたが大怪盗だったらどれを盗むかあとで教えて」と言うとわりかし真剣に観てもらえてうれしいよ

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

WordPressの件、今までの話とこれからの話で論調変わりそう

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

なんてこった。とんでもなくいい記事だった。間違いなくAIには書けない。

[松浦��人 @maxmatsuuratwit]

noteの第3回を公開しました。

「チャンスは、変な顔をしてやってくる」

僕の人生を決めたチャンスは、時給430円のバイトの不採用でした。エイベックスは、そこから始まっています。

https://t.co/NJnwRDuxDi

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

心理だなあ。Webサービスとかでも少数の顧客のためにニッチな機能モリモリにした結果使いにくくなっちゃうのってあるあるだよなあ。

[IT技術屋のボヤキ @IT_BOYAKI]

「JSONは発明されていない。『発見』された／XMLはなぜ負けたのか」

この動画、コメントが100件を超えていました。

読んでいて特に面白かったのが、
「JSONが勝った理由は、できることが多かったからではない」
という話。
むしろ逆で、
「10%くらい書けないデータがあってもいいやと思って作ったら仕様が軽量化��た」

というコメント。

一方XMLは「何でも書ける100%」を目指した結果、仕様もデータも肥大化した。

この“捨てた10%”が、25年後の勝敗を分けたのかもしれません。

高評価が集まったのはパーサーの話。

「そこらのWEBチェッカーを通せば、どこに出しても通用するJSONが完成する」

一方XMLは、

「パーサが駄目なのか、ファイルがミスしてるのか分からないレベル」
「単純に頭にすっと入ってこない」

という声も。

2000年前後にXMLを電文やUIの外部定義体として使っていた方からは、仕様とパーサーの重さにずっと苦労していたという話もありました。
「新入社員の目標がXMLマスター試験の合格だった」

という時代の証言もあって、25年という年月を感じます。

そして懐かしかったのが、

「最初はJavaScriptで受け取ってevalすればObjectになるからラク」

という話。

意見が分かれたのは、JSONにコメントを書けない問題でした。

「せめてコメントだけは最初から入れてほしかった」
↓
使われないキーを追加して疑似コメント
↓
「無駄なキーが入るのは抵抗がある」
↓
「それならYAMLでいい」
↓
「JSON Schemaのdescriptionに書けばいい」

と、設定ファイル用途をめぐって意見が続いていました。

動画ではJSONを勝者として扱いましたが、コメントではYAML、TOML、GraphQL、gRPCの名前も出ていました。

結局JSONが強かった理由は、「全部できる」ことではなく、
「できないことがあっても、軽い方を選んだ」
ことなのかもしれません。

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

動くものができた以上ビジネス的には回る状態になるので、外部品質に差分のないものに対して予算をつける道���がエンジニア以外にないんだよなあ
決裁権を持つ人に質とスピードの話をして説得するしかない気がするけど厳しいだろうな

[mizchi @mizchi]

AI以前・以降だろうが、この手の発言をした組織やリーダーの下で、実際にリファクタリングの予算が確保されたこと、一度も見たことない。
何らかの形で開発が低速化して実害が発生するまで絶対にリファクタリング期間は確保されない。誓って言える。絶対にない。

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

I built a tool to visualize the pathways for graph engineering 🙌
https://t.co/6K6vbHXvmV

[チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》 @masahirochaen]

��話題の「Graph Engineering」を解説。

一言でいうと、Claude CodeやUltraCodeで行う「Dynamic Workflow」のような考え方です。

これからマルチエージェント活用が増えるほど重要になる概念なので、知っておいた方がいいと思います。

従来のAI活用では、

調査 → 分析 → 検証 → 出力

のように、1つずつ順番に処理させるケースが多いです。

一方、Graph Engineeringでは仕事を細かく分解し、

・依存関係がない仕事は複数Agentで同時並行
・それぞれの結果を別Agentが検証
・最後に必要な情報だけを統合

という形でワークフロー全体を設計します。

基本的な流れは、

① Goal：ゴールを決める
② Split：仕事を細かく分解
③ Fan-out：複数Agentに並列で処理させる
④ Verify：別Agentが結果をチェック
⑤ Merge：正しい結果だけを統合
⑥ Final：1つの回答や成果物に��とめる

というイメージ。

例えば競合調査なら、

・価格調査
・機能比較
・口コミ分析
・市場動向
・競合の弱点

を1つのAIに順番に調べさせるのではなく、5つのAgentに同時に調査させる。

その後、別のVerifier Agentに

「本当に正しいか」
「情報は最新か」
「ソースは存在するか」

を確認させ、最後に統合Agentがレポートを作る。

ここで特に重要なのが、

「この仕事、本当に前の仕事が終わるまで待つ必要があるのか？」

という視点です。

前工程の結果を使わない仕事なら、本来は順番に処理する必要はありません。

この不要な依存関係をなくして並列化するだけでも、処理速度はかなり変わります。

もう1つ重要なのが、作業したAgent自身に検証させないこと。

同じAgent・同じコンテキストで自己評価させると、自分の間���いを見逃しやすい。

なので、

Worker Agent
↓
独立したVerifier Agent
↓
統合Agent

と役割を分けることがポイントです。

ただし、何でもGraph化すればいいわけではありません。

小さなタスクや、前工程の結果がないと次に進めない仕事なら、普通のAgentやLoopの方がシンプルで速い。

Graph Engineeringが強いのは、

「大量の独立した仕事を、複数AIで並列処理できる業務」

です。

つまりGraph Engineeringは、AIそのものを賢くする技術というより、

「複数のAIにどう分業させ、どう並列化し、どう検証し、どう統合するか」

というAI組織の設計技術に近い。

これからは「どのAIモデルを使うか」だけではなく、

「AIに仕事をどう割り振るか」

まで設計できる人・企業がかなり強くなると思います。

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

@workingdevshero Thank you so much! I appreciate it. Followed back! 🙌

[Ryo Ohshima @ryoohshima_]

めっちゃ良さそうだけどWebサービス側の堅牢さが試される感じもあるな

[Cloudflare @Cloudflare]

Today we're launching a developer preview of WebMCP on Cloudflare. With one switch, any site becomes usable by browser AI agents — no new APIs, no origin changes — while the human stays in control and creators keep their traffic. https://t.co/8SlWN1icTJ #AgentsWeek