共通鍵暗号とは データを暗号化して扱いたいことがあります。暗号化の処理にはアルゴリズムと鍵を用意します。暗号化されたデータは鍵を知らない他人には読んだり使用することができません。暗号化されたデータを元の使用可能なデータに戻すことを復号と呼びます。復号にも同様に鍵が必要です。鍵を持っている人だけがその暗号化データを扱えることを意味します。暗号化していないデータのことを平文と呼びます。 暗号化と復号でまったく同じ鍵が必要な暗号方式のことを共通鍵暗号と呼びます。信用できる人だけに鍵を渡しておけば、その人と自分だけが理解できる通信を実現可能です。 暗号アルゴリズムは色々ありますが、ここではAESに絞って遊んでみたいと思います。 AES (Advanced Encryption Standard) 共通鍵暗号の一種です。特定のアルゴリズムの名前ではないのですが、こまけぇこたぁいいです。2025年時点

本記事は、最近話題のMCPの入門記事です。 MCP（Model Context Protocol）について、以下の4ステップで紹介します。 ざっくり理解する 使ってみる 深く理解する 作ってみる 初心者でも順番に読み進めれば、MCPについてざっと理解、かんたんな実装ができるようになることを目指します💪 ざっくり理解する MCPとは、ざっくり言うと、LLMアプリと外部サービスを連携するための統一されたインターフェース(プロトコル)です。 LLMアプリとは、ChatGPTやClaude、Cursorなど、LLMを使用するためアプリケーションを指します。(⚠️ GPT-4oやclaude-3-5-sonnetなどのLLM自体とは区別してください。) 初期のLLMアプリは、どこまでいってもすごく賢いチャットツールでしかなく、結局はテキストを返答することしかできませんでした。 そのため、LLMアプ

はじめに すでに日本語でも紹介記事が多数ありますが、私も MCP（Model Context Protocol）サーバーの開発を試してみたので備忘録として。 MCP の仕組みはともかくまずは作り方が知りたい！という方向けです。 MCP サーバー開発用の SDK は Python, Java, TypeScript など複数の言語をサポートしていますが、本記事ではTypeScript SDKを使用します。 また開発した MCP サーバーを利用する MCP クライアントにはCursorを使用します。 基本的に公式ドキュメントを参考にしています。 🙆‍♂️本記事で触れること TypeScript SDK を用いた MCP サーバーの実装方法 実装した MCP サーバーを Cursor で使用する方法 実装した MCP サーバーの配布(Publish)方法 デバッグ方法：Inspector の使

アスエネ株式会社の @umzo（うめぞう）です！ アスエネでは「アスエネキャリア」という脱炭素・ESG人材の転職支援サービス開発のTechPMをしています。 アスエネキャリアとは？ アスエネキャリアとは、脱炭素・ESG人材の転職支援サービスです。持続可能な社会を目指し、脱炭素や気候変動、サスティナビリティに関心のある人々が、最適なキャリアを築けるようにサポートしています。 最近、Ubieさんの「社内デザインシステムをMCPサーバー化したらUI実装が爆速になった」という記事を見て、「フロントを爆速で開発したい！」と思い立ち、まずはFigma-mcpとcursorルールの整備を試してみました。結果、これがかなり使える！というわけで、実験内容と考察をシェアします。 事前準備 Figma API keyの準備 Quickstartにあるように File content と Dev resource

Cursor・Clineなどのソフトウェア開発支援のAIツールの進化は目覚ましく、開発者の生産性に大きな影響を与えています。 実はこれらのツールの使い道はコーディングに限ったものではなく、個人のタスク管理や業務の自動化など、様々な用途で活用できる「パーソナルAIアシスタント」として育てることもでき…

VS CodeのCopilotとCopilot Chatを導入していてBusiness Planのシートを割り当てていただいているのですが、あまり活用できていなかったためどういった機能があるのか調査しました。 CopilotはGithub上で使えるCopilotやCLIから利用できるCopilotなどもありますが、ここではVS Code上から利用できるCopilotに焦点を当てています。 また拡張機能であるGitHub CopilotおよびCopilot Chatは事前にインストールされていることを前提としています。 Code completion これは使っているとすぐに気付ける、もうおなじみの機能といっても問題はず。 Control + Enter で他の候補も見ることができますが、自分はほとんど使ったことがありません。 また、Next Edit Suggestions(NES)という

はじめに 最近話題のModel Context Protocol（MCP）は外部システムやAPIとAI(LLM)を接続する重要な橋渡し役となっています。MCPに関しては同僚の李さんが素晴らしい記事を書いてくださいましたので、MCP自体の概要に関しては以下記事参照ください。 私自身も、MCPには興味を持っていて、いろいろなMCPサーバを試しています。詳しくはModel Context Protocol (MCP) サーバを使ってみた・作ってみたを参照ください。 そのような中、先日Notion 公式MCPサーバが公開され話題になっていました。私は、プライベートでも仕事でもNotionを愛用しているので、早速公式のガイドを参考にセットアップしてみました。 ただ、Notionの公式ガイドでも以下のように言及されていますが、Markdown形式のドキュメントをNotionに書き込んだり、逆に読み込ん

はじめに プロダクティビティーチームの鈴木です。 本記事では、400以上のAWS Lambda関数から構成されるアプリケーションのリアーキテクチャの過程を紹介し、直面した問題や解決策を解説します。 内容はこちらのスライドにもまとめているので合わせてご一読ください。 既存アーキテクチャの課題 既存アーキテクチャは以下の様な課題を抱えていました。 Amazon API Gateway, AWS Lambdaでの実行が前提となっているためローカル開発環境が困難 アプリケーションコード、デプロイパイプライン、インフラがserverlessで管理されているためデプロイの安定性が低く、処理も遅い アプリケーションコードの増加に伴うAWS Lambdaコールドスタート時のレスポンス遅延が発生 AWS Lambda数に比例する監視ツールのコスト増加 漸進的なリアーキテクチャ 私たちはこれらの問題を解決する

はじめに こんにちは。クラウドエースの荒木です。 AI と外部システムの連携を標準化する Model Context Protocol (MCP) が、2024 年後半に Anthropic 社から発表されて以来 [1]、界隈では大きな注目を集めています。AI が様々なツールやリソースへ簡単にアクセスできるようになる「AI のための USB-C」というコンセプトは非常に魅力的です。実際に MCP に対応する Cursor や Zed といった開発ツールやさまざまな MCP サーバーなどが登場したことでエコシステムは着実に広がり、盛り上がりを見せています。私も以前、MCP の基本的な仕組みや将来性について解説する記事を書きましたが、思っていたよりも大きな反響がありました。 しかし、実際に MCP に触れたり関連情報を追っていく中で、課題も見えてきました。特に、前回良い面を中心に紹介した手前、

こんにちは、よしこです。 最近、個人的に欲しいツールをVibe Codingで作ることが増えてきたので、私の中で定着してきた進め方をまとめてみようかなと思いました。 ちなみに "Vibe Coding"（雰囲気コーディング）というのは、「人間が音声やテキストで指示を出し、AIが主体となってコードを書くコーディングスタイル」を指すワードです。 私もこのやりかたをするときはほとんどコード書いてません。 要件定義 まずは「何を作るのか」「ターゲットは誰か」「どんな機能が必要か」「画面構成はどうするか」などを決めます。好きなAIとチャットベースで喋りながらまとめていきます。 こっちが全然考えきってなくても、「◯◯なアプリ作りたいんだけど要件定義手伝ってー」から会話を始めれば必要な情報は向こうがヒアリングしてくれます。 ここはChatGPT 4oを使うことが多いです。トーンやノリが個人的な好みと合っ

こんにちは、東京大学の三輪敬太です。 私は2024年度に未踏IT人材発掘・育成事業として「ニューラル言語モデルによる個人最適な日本語入力システムの開発」というテーマで採択され、早稲田大学の高橋直希さんとともにmacOS上の日本語入力システムを作りました。今回はこの中でも中心的な開発テーマの1つであった「ニューラルかな漢字変換システム」の開発と、その成果について紹介します。 かな漢字変換とは？ 日本語は通常、漢字やひらがな、カタカナ、数字、アルファベットなど、何千種類もの文字を使い分けて表記されます。これをわずか高々100個強のキーしかないキーボードで入力するために重要になるのが、日本語入力システムによる支援です。 多くの皆さんが使っている日本語入力システムでは、ローマ字を介してひらがなを入力し、それを変換して漢字かな交じり文とします。このひらがなによる入力から漢字かな交じり文を作る部分で行

FlexboxよりGridを使う理由 先日、Grid First, Flex Thirdという記事を読んだ。要約すると「レイアウトを行う際は grid > block > flex の順で使うべき」という主張がなされている。 並びのレイアウトはFlexbox、格子状に区切ってどこに何を配置するかはGridを使う派だったのだが、Gridの有用性を再認識した。 Flexboxの使いづらいところ Flexboxで要素を並べると子要素の幅を指定しても圧縮されてしまう。 <section class="layout"> <div class="item"></div> <div class="item"></div> ... </section> .layout { display: flex; overflow-x: auto; } .item { width: 200px; } 子要素の幅を維持

はじめに Vibe Coding × 従量課金制APIの肌感覚に誤りがあったので、正しい感覚を共有するために書く。Amazon Bedrock Prompt cachingが高いという話ではないです。 Vibe Coding Vibe Coding自体がバズワード気味なので、認識が合うか自信がないのだが、”DevinやCline/Claude CodeでAIがサジェストした仕組みを最大限尊重してプロダクト/システムを作成する開発方式”だと私は思ってやっている。 余談だが、これまでは全然Vibe Codingできていなかった(下記資料) Claude CodeでのVibe Coding 公式を参考にInstall。

roo-loggerというMCPサーバーを作ったので紹介します。これはCline Memory Bankとは違ったアプローチでAIの記憶を管理するツールです。 最近、AIとの協業どころかvibe codingで全て書かせてしまおうなんて話もある中で、「AIが何をしたか覚えていない問題」が顕在化してきました。特にRoo Codeのような自律型エージェントが大量のファイル操作やコマンド実行をする場合、同じセッションを使い続けることはコンテキスト長的に不可能です。 そして、Memory Bankはプロジェクトの知識を構造化するのに素晴らしいシステムですが、長引くにつれコンテキスト長を制御しづらくなるのと、「AIがどうして何をしたのか」の詳細な記録には向いていないと課題を感じていました。また、プロンプトで作り込むには仕組みが重たすぎるという気持ちも少なからずありました。 かといって備えなしにいきな

人はツールや方法論ではなく、信頼できるリーダーについていくと思う。アジャイルもガントチャートも結局は人間関係のツール。最も価値あるスキルは ・悪い知らせを早く伝える勇気 ・困難な状況でも冷静さを保つ姿勢 ・チームの貢献を可視化する能力 まだまだできていない事ばかりなんで頑張る！ — すぅ| PM & PdM🐈 (@suh_sunaneko) April 4, 2025 これはほんとにそうで、「実際にやってること」と「やってると認識されていること」って、全然違ったりする。 特に、目立たないけどめちゃくちゃ助かってる貢献って、往々にして埋もれがちなんですよね。 “見えてること”だけが成果として扱われてしまう現実たとえば、プロジェクトで炎上を防いだ予防的な動き。 メンバー間の関係性を整えた地味なフォロー。 エンジニアじゃなくても動けるけど、誰かがやらないと詰まる雑務の引き受け。 これらは、事後

実はめちゃくちゃ大事！AWS資格取得の順番について！ こんにちは〜！大阪MSPの多野です。 本ブログではみんな大好き資格勉強についてお話ししていきたいと思います！ 今回は資格取得の順番についてです！ ・AWS資格取得の順番 ・勉強計画の立て方と生成AIを活用した勉強法 ・生活習慣の改善 他の項目は別の機会にブログ書きます！笑 自己紹介 現在MSPコアオペレーション第四グループでAWSサーバーの監視・運用保守業務を担当してます！ 自分については直近書いた記事がありますのでそちらを見てください〜！ 未経験からアイレットMSP AWSエンジニアへ！アイレットMSPで働く私の1年間の成長記録【体験談】 そして！MSPについてはこちらの記事を見てください！笑（2回目） ・山本隊長の記事（アイレットの雰囲気がよく分かる！めっちゃおもしろいです！笑 ・みんなのまとめ役、江崎さんの記事（MSPの仕事内容が

はじめに この記事は GitHub Copilot の Tips を詰め込んだ記事になります。 GitHub Copilot を普段使っているが、コード補完しか使ってない方や、これから使おうと思っている方に向けて Tips をまとめて紹介する記事になります。 是非日々の開発ライフにお役立てください 🚀 GitHub Copilot とは？ GitHub Copilot は、開発者がコードをより速く、少ない労力で記述できるように支援する AI コーディング アシスタントです。 コンテキストに応じた支援を提供し、開発者が入力中にコードの提案を行います。 これは、行の補完の場合もあれば、まったく新しいコードのブロックの場合もあります。 これにより、開発者は問題解決、共同作業、イノベーションに集中できます。主要なエディターと統合され、GitHub にネイティブに組み込まれているこのツールは、最も