- 偽基地局によるスマホ通信傍受への注意喚起
- A2AプロトコルとMCPプロトコルの解説
- エンジニア向け調査支援ツールNotebookLMの使い方とメリット
- AWS資格取得の推奨順序と学習方法
- GitHub Copilotの完全活用ガイド
- Apple製品による開発環境の効率化に関する議論
- TypeScriptの危険性と代替案の提案
- Gemini Deep Researchによる情報収集とカスタムGPTによる最適化
- 型システムに関する書籍「型システムのしくみ」の紹介
- チーム貢献の可視化と重要性
- ネットワーク技術のオンライン勉強会NW-JAWS#16の紹介
- WebAssemblyの概要と活用方法
- Amazon Q Developerの多言語対応と利用方法
- Amazon.comの大規模データベース移行事例
- AIの記憶システムroo-loggerとMCPプロトコルの活用
- Agent2Agentプロトコル(A2A)の概要と発表
- Agent2Agent(A2A)プロトコルの使用方法
- JavaScriptサンプルコード作成ガイドライン
- TechFeedプラットフォームの紹介
- Claude DesktopとGoogleスプレッドシート連携のためのMCPサーバー構築
- PerplexityのSonar APIと公式MCPサーバー連携方法
- au Starlink Directサービスの戦略と解説
- イスラエルによるFacebookとInstagram上の投稿削除要求に関する報道
- Firebase StudioによるAIアプリ自動生成
- Playwright MCPを用いたAIによるUX評価
- ReactフォームライブラリTanStack Formの紹介
- Agent Development Kit(ADK)を用いた会話型LLMエージェントの作成
- Claudeを用いたデータクレンジングの実演とAI時代のデータ分析
- MCPプロトコル入門とセキュリティリスク
- ITエンジニアが避けるべき言葉と問題解決への姿勢
偽基地局によるスマホ通信傍受への注意喚起
日本の複数の携帯キャリアの電波を妨害する偽装基地局（IMSIキャッチャー）が車に搭載され、複数の周波数帯でジャミングや偽装通信を行い、フィッシング詐欺のSMS送信などに悪用されている可能性が高いことが明らかになっています。この偽装基地局は位置情報や通信内容を傍受できるため、犯行グループによる個人情報の窃取といった深刻な被害が懸念されており、総務省による対応が求められています。
A2AプロトコルとMCPプロトコルの解説
Model Context Protocol（MCP）は、AIアプリケーションと大規模言語モデル（LLM）を様々なデータソースやツールと接続するためのオープン標準プロトコルで、LLMベースのシステム構築を容易にし、LLMプロバイダー間の柔軟な切り替えを可能にします。一方、Agent2Agent（A2A）プロトコルは、異なるAIエージェント間の連携を標準化するオープン標準プロトコルであり、MCPはLLMと外部リソースの接続、A2Aはエージェント間の協調にそれぞれ焦点を当てており、両プロトコルはAIエコシステムの相互運用性を向上させることを目的としています。
エンジニア向け調査支援ツールNotebookLMの使い方とメリット
GoogleのAIツールNotebookLMは、エンジニアの調査タスクを効率化するツールとして注目されており、DeepResearchよりソースを一度まとめれば何度でも質問でき、信頼性の高いソースを選択しソース元も表示するため安心です。作成したNotebookはチームで共有・活用可能で、無料版でも利用できますが、ソース数などに制限があります。
AWS資格取得の推奨順序と学習方法
AWS資格取得の推奨順序として、CLP→SAA→SOA→DVA→DOP→DEA→AIF→MLA→MLS→ANS→SCS→SAPの順序が提案されています。これは難易度順ではなく、知識の積み重ねを重視した順序で、特にDVA→DOP、DOP→DEA、AIF→MLAの順序が学習効果が高いとされています。ANSは他の資格とは異なる知識が必要ですが、SAP取得に繋がるため重要で、SAPは最後に取得することで、それまでの知識が活かされ比較的容易に取得できると説明されています。
GitHub Copilotの完全活用ガイド
GitHub CopilotはAIによるコーディングアシスタントで、コード補完、生成、改善提案といった機能を提供し、PythonやJavaScriptなど主要言語に対応、様々なエディタと統合可能です。本イベントでは、Copilotの精度向上のための工夫（関連ファイルのオープン、適切なコメント記述、分かりやすい命名など）や、効率的な使用方法（コンテキスト変更時の新規チャット開始など）を解説します。さらに、自然言語でアプリ開発可能なGitHub Spark（プレビュー中）についても触れます。
Apple製品による開発環境の効率化に関する議論
この記事は、プログラマーが自身の年収アップのためにApple製品への統一を推奨した主張を紹介しています。Apple製品はトラブルが少ないため開発に集中でき、結果的に生産性向上に繋がるというメリットを強調しつつ、カスタマイズ性の低さやApple製品への依存リスクといったデメリットについても触れられています。Apple製品の使いやすさは、トラブルシューティング能力の高さに関わらずメリットとなる点が解説されており、賛否両論ある意見を客観的にまとめています。
TypeScriptの危険性と代替案の提案
Qiitaの記事「TypeScriptの危険性」では、TypeScriptがJavaScriptの上位互換ではないこと、静的型付けの抜け道が多く安全性は必ずしも保証されないこと、型定義の保守コストや複雑な型設計が開発効率を低下させる可能性があること、TypeScriptがスケーラビリティを保証するわけではないことなどを指摘し、ESM+JSDocによる構成をTypeScriptの代替案として提案しています。
Gemini Deep Researchによる情報収集とカスタムGPTによる最適化
Google Gemini 2.5 ProのDeep Research機能は、医療分野における情報収集の効率化に大きく貢献する可能性を秘めています。ChatGPTよりも多くの文献を参照し、処理速度も速い一方、生成されるレポートが冗長になりやすいという課題も存在します。レポートは共有リンクやGoogleドキュメントで共有でき、音声要約機能も備えています。レポートの冗長性を軽減するためには、プロンプトエンジニアリングやカスタムGPTの活用が有効です。Deep Researchの効果を最大限に発揮するには、情報収集から共有、そしてレポート作成におけるワークフロー全体を最適化することが重要です。
型システムに関する書籍「型システムのしくみ」の紹介
まめめもが「型システムのしくみ」を発売しました。本書はTypeScriptを用いて型チェッカを実装することで型システムを学ぶ書籍で、基本的な型チェッカからオブジェクト型、部分型付け、ジェネリクスまでを段階的に解説しています。100行程度のコードから始め、機能を徐々に拡張していく構成となっており、「Types and Programming Languages (TAPL)」のエッセンスを分かりやすく解説することで、初心者から経験者まで幅広い読者層を対象としています。
チーム貢献の可視化と重要性
「やってること」と「認識されてる事」のギャップ、特に目立たない貢献（炎上防止、関係性調整、雑務処理など）が評価されない現状を指摘し、それらを可視化・言語化することの重要性を説いています。感謝の言葉や週報での報告を通して貢献を可視化することで、チームのモチベーション向上や文化醸成に繋がる効果についても説明しています。
ネットワーク技術のオンライン勉強会NW-JAWS#16の紹介
5月19日19時よりオンラインで開催されるNW-JAWS #16では、AWS関連のネットワーク技術をテーマに、初心者から上級者までを対象とした勉強会が開催されます。AWS利用者、データセンター関係者、通信キャリアなどに携わる方が対象となり、差別的な発言や宣伝活動は禁止されています。
WebAssemblyの概要と活用方法
WebAssemblyは、ブラウザ上で高速にプログラムを実行するための技術で、JavaScriptでは難しいとされるゲームや機械学習などの処理に最適です。高速性・高効率性、可読性・デバッグ可能性、安全性、そして既存システムとの共存性の4点を目標に設計されており、バイトコードと仮想スタックマシンを用いることでCPUアーキテクチャに依存しない実行を実現しています。バイナリ形式とテキスト形式の両方をサポートすることでデバッグの容易性を高め、JavaScriptとの高い相互運用性によりWebアプリケーションへの統合も容易です。
Amazon Q Developerの多言語対応と利用方法
Amazon Q Developerが、英語に加え中国語、ヒンディー語、スペイン語など複数言語に対応するよう言語サポートを拡大し、IDEやCLIでの利用に加え、AWSマネジメントコンソールにも近日対応予定です。これにより、開発者は母国語でシステム設計やドキュメント作成などが可能になり、Free TierとPro Tierの両ユーザーが利用できます。
Amazon.comの大規模データベース移行事例
Amazon.comが約50ペタバイト、7500ものデータベースをほぼダウンタイムゼロでAWSに移行した事例を紹介。2016年時点で100ペタバイト超のリレーショナルデータベースを運用していたAmazon.comは、AWSのAuroraやDynamoDBなどのデータベースサービスを活用することでコスト削減と効率化を実現しました。Oracle Databaseからの移行サポートなど、顧客ニーズに合わせた柔軟な対応や、移行に関するワークショップ開催といった顧客支援体制についても解説しています。
AIの記憶システムroo-loggerとMCPプロトコルの活用
roo-loggerは、AIの行動履歴を記録するMCPサーバーで、Cline Memory Bankのような既存のシステムが抱えるコンテキスト長の短さや詳細な記録の不足といった課題を解決するために開発されました。AIの行動の種類、意図、状況、関連性をJSON形式で構造化して記録することで、AIの行動を詳細かつ体系的に把握できます。MCPプロトコルを採用しているため、様々なAIツールとの連携が容易で、Memory Bankとroo-loggerを併用することでAIの長期的な作業効率の向上に貢献します。
Agent2Agentプロトコル(A2A)の概要と発表
Google Cloudが、AIエージェント間の相互運用性を高めるオープン プロトコル「Agent2Agent(A2A)」を発表しました。50社以上の企業が参加し、様々なシステムやアプリケーションを横断した連携を実現するこのプロトコルは、HTTPやJSON-RPCといった既存標準を基盤に構築され、安全な情報交換とタスク調整を可能にすることで、生産性向上とコスト削減に貢献します。セキュリティと長時間タスクへの対応も考慮されており、多様なプラットフォームやクラウド環境でのエージェント管理の標準化を目指しています。
Agent2Agent(A2A)プロトコルの使用方法
Googleが発表したAgent2Agent（A2A）プロトコルは、AIエージェント間の連携を標準化し、複数のAIエージェントが協力してユーザーの指示を効率的に実行するための技術で、HTTPベースのプロトコルと、エージェントの機能を記述するAgentCard、エージェント間の通信とタスク管理を行うTaskオブジェクトを用いて、旅行計画における天気予報確認、宿泊予約、交通手段予約といったタスクの連携実行などを可能にします。
JavaScriptサンプルコード作成ガイドライン
MDN Web DocsのJavaScriptサンプルコードガイドラインが公開されており、Prettierによるコード整形、最新のJavaScript機能(主要ブラウザ対応を前提)、配列作成はリテラル表記とpush()メソッド推奨、非同期処理はPromiseやasync/await(シンプルさを優先)、明確なコメント、キャメルケース命名と関数宣言優先(アロー関数はコールバック限定)、for...ofやforEachによるループ、try...catchによるエラー処理、ESクラス構文と厳密等価演算子の使用といった内容が解説されています。
TechFeedプラットフォームの紹介
Amazon Prime VideoがRustとWebAssemblyを用いてWebフロントエンド開発を行い、UIレイテンシを7.6倍削減した事例が海外記事で紹介されています。この事例は、WebAssemblyとRustの組み合わせがWebフロントエンド開発におけるパフォーマンス向上に有効であることを示しており、今後のWebフロントエンド開発の潮流となる可能性を示唆しています。
Claude DesktopとGoogleスプレッドシート連携のためのMCPサーバー構築
GoogleスプレッドシートをClaude Desktopから安全に利用するために、Cloudflare Workers上でOAuth 2.0認証を用いたMCPサーバーを構築する実験が実施されました。Google Auth Platformの設定、Cloudflare Workersの準備、サンプルコードの修正などを経て、Cloudflare Workersにデプロイし、Claude Desktopとの連携を確認しました。スプレッドシートへのアクセスに成功し基本的な動作を確認しましたが、一部エラーが残ったままです。
PerplexityのSonar APIと公式MCPサーバー連携方法
DevelopersIOの記事では、Perplexityの公式MCPサーバーがリリースされたことを受け、そのSonar APIと公式MCPサーバーの連携方法、perplexity_ask、perplexity_reason、perplexity_researchの3種類のモデルの使い分け（それぞれ調査の複雑さや詳細度が異なる）、Claude Desktopとの連携設定と使用方法について解説しています。API利用にはPerplexity側の費用が発生することに注意が必要です。
au Starlink Directサービスの戦略と解説
KDDIがSpaceXと協力し、Starlinkを活用した衛星通信サービス「au Starlink Direct」を開始しました。低軌道衛星（LEO）通信による高速・大容量のモバイル通信で、最大600Mbpsの通信速度を実現し、現在50ヶ所以上でサービス提供中です。対応端末はiPhoneに加え、Androidも予定されていますが、SMS機能はRCS対応に依存します。2025年度には全国展開を目指しており、料金体系については有料化の可能性も示唆されています。
イスラエルによるFacebookとInstagram上の投稿削除要求に関する報道
イスラエル政府がMeta（Facebook、Instagramの親会社）に対し、パレスチナ支持やイスラエル批判の投稿削除を大量に要求し、Metaがその94%を承諾したことがリークされたデータから明らかになりました。イスラエルは世界最大の削除要求国であり、削除対象の多くはイスラエル国外のユーザーです。この大量検閲は、AIによる検閲システムにも影響を与え、Meta内部にはイスラエル政府と関係の深い人物が多数在籍していることも問題視されています。これらの事実は、イスラエル政府による意図的な操作を示唆しています。
Firebase StudioによるAIアプリ自動生成
Google Cloudが、自然言語によるプロンプトでWebアプリケーションを自動生成するツール「Firebase Studio」を公開しました。Firebase、Gemini、Project IDXといったGoogleの複数の技術を統合しており、Next.jsベースでアプリを生成し、既存のリポジトリとの連携も可能です。AI機能の追加も容易で、様々なプログラミング言語やフレームワークに対応しています。無料プランと有料プランが用意されており、有料プランではワークスペース数が拡大します。
Playwright MCPを用いたAIによるUX評価
PlaywrightとModel Context Protocol(MCP)を用いて、AIによるUX評価を実施した事例が紹介されています。Playwrightはブラウザ操作を自動化するツールであり、MCPはAIとサービス間の共通規格として、AIがPlaywrightを通じてWebサイトを操作し、UXを評価する仕組みを実現しています。本記事では、スナップショットモードとビジョンモードの2つの評価モードを用いて、ペルソナを設定したAIが気象庁サイトの操作性を評価した結果、パフォーマンスは良好であるものの、デザインや視認性の改善が必要であるという結論に至った様子が詳細に解説されています。
ReactフォームライブラリTanStack Formの紹介
Reactアプリケーション開発において高性能なフォーム管理を容易にする新たな選択肢として、v1リリース済みのReactフォームライブラリ「TanStack Form」が登場しました。本ライブラリは、各フィールドの独立レンダリングによりパフォーマンスを向上させ、TypeScript対応による型安全性の確保、Zod、Valibot、ArkTypeといったスキーマとの連携、非同期バリデーションの容易な実装（debounce不要）、そしてNext.jsのserver actionを含む様々なフレームワークサポートといった特徴を備えています。
Agent Development Kit(ADK)を用いた会話型LLMエージェントの作成
Googleが公開したAgent Development Kit (ADK)を用いて、会話型LLMエージェントの作成方法を解説した記事です。イベント企画立案支援エージェントを例に、タスク特化型エージェントとクライアントエージェントの連携方法を説明しており、Gemini 2.0 APIとADKを活用して企画生成、修正、評価の3つの機能を実装した事例を紹介しています。ADKのflowを用いた自然言語による会話フローの定義や、外部ツールとの連携方法、タスク特化型エージェントを関数で、クライアントエージェントをADKで実装する具体的な例も示されています。
Claudeを用いたデータクレンジングの実演とAI時代のデータ分析
生成AI「Claude」を用いたデータクレンジングの効率化手法について解説しており、データクレンジングの重要性、Claudeによる自動化、コード実行環境、AI活用によるデータ分析の効率化と分析者へのスキル変化、そしてAI活用スキル習得の重要性といった内容を網羅しています。
MCPプロトコル入門とセキュリティリスク
「も読」企画として、AIの拡張性を飛躍的に向上させるプロトコルであるMCP（Model Context Protocol）の概要と、MCPサーバーにおけるセキュリティリスクについて解説しています。MCP導入によるAIの外部データ連携の容易化と機能拡張といったメリットに加え、悪意のあるサーバー利用の危険性と公式サーバーの利用推奨、そしてOpenAIによるサポート開始と今後の普及拡大についても触れられています。
ITエンジニアが避けるべき言葉と問題解決への姿勢
ITエンジニアが「できない」と発言することの危険性と、代わりに「どうすればできるか」と問題解決に前向きに取り組む重要性を、経験に基づいて解説しています。クライアントの業務自動化を例に、困難な状況でも解決策を見出す過程と、その結果得られた成果について具体的に述べられています。 エンジニアは高い期待を寄せられている存在であるため、常に前向きな姿勢を維持することの大切さも強調しています。
