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創業４周年。ガンガン行こう！
２０２５年２月１日、経営をし始めて４年が経過した。 No Silver Bullet. ー 銀の弾丸などない。 ブルックス（Frederick Phillips Brooks）のNo Silver Bullet - essence and accidents of software engineering（『銀の弾などない— ソフトウェアエンジニアリングの本質と偶有的事項』）から引用する。
【2025年最新】生成AIモデル徹底比較：ビジネス向けLLM選定ガイド
2025年のビジネスAI導入を検討中の方へ。 OpenAI、Google、Anthropicなど主要LLMの品質・コスト・スピードを徹底比較。 最新モデルの特徴から選定の基本フローまで、自社に最適なAIを見つけるための完全ガイド。
【Node.js 入門 #1】 Node.js とは？ JavaScript をサーバーサイドで実行しよう！
Node.jsとは何かを初心者にもわかりやすく解説！JavaScriptをサーバーサイドで実行できる環境として人気な Node.js の特徴や内部の仕組み、得意・不得意な分野までを徹底紹介。JavaScript やJavaとの違いについても整理します。
人工知能、汎用人工知能、超知能 ～人工知能の進化と未来への展望～
人工知能は今、大きな転換点を迎えています。OpenAIのo3がARC-AGIベンチマークで人間の平均スコアを超えるという画期的な成果を示し、汎用人工知能（AGI）の実現が現実味を帯びてきました。本稿では、人工知能の黎明期から現在の生成AI、そしてAGI、超知能（ASI）、さらにその先の可能性まで、技術の進化と人類の未来について考察します。私たちは今、人工知能との共進化という新たな時代の入り口に立っているのかもしれません。
レジリエンス力は最強の武器になる
人生やビジネスにおいて避けられないのが困難や試練。しかし、そんな逆境に立ち向かう力、すなわち「レジリエンス（resilience）」があれば、どんな状況でも乗り越え、新たな成長を遂げることができます。本ブログでは、レジリエンスとは何か、その力がどのように人生を変えるのか、さらにレジリエンスを高めるための具体的な方法を徹底解説します。
【現場で使える Bubble #7】欲しかったあの機能！公式Plugin ”Multiselect Dropdown” のご紹介
Bubbleで作成するアプリケーションに追加の機能を付け加えるための拡張機能「Plugin」についての説明と、その一例として多くのユースケースで用いられるPlugin ”Multiselect Dropdown”について、実装例を交えてご紹介いたします。技術記事作成フォームの実装例を通して、UI作成からWorkflowまで網羅的に解説する中でMultiselect Dropdownの優れた機能性に焦点を当てています。またその他オススメPluginの紹介と公式PluginとカスタムPluginの特徴についても解説しています。
【現場で使える Bubble #6】ローコードでも変数を持ちたい！ Custom state の実践的な使い方
Bubbleで自由に状態を持てる機能「Custom state」の実践的な使い方を解説します。BMI計算機の実装例を通じて基本的な使用方法を学び、さらにRepeating Groupでのチェックボックス管理という実践的なケースまで踏み込んで解説。ある程度Bubbleに慣れた方向けに、実務で使える具体的な実装テクニックをお伝えします。変数のように自由にデータを保持できる機能の活用法と、その注意点について詳しく説明していきます。
「AI松下幸之助」は「アマデウス紅莉栖」の夢を見るか
パナソニックから「AI松下幸之助」についての発表がありました。アニメなんかではコンピュータ上に再現された人格はよく出てきます。人工知能の発展によって、人間の人格をコンピューター上に再現することは可能なんでしょうか？
【現場で使える Bubble #5】チームで開発をしよう！プロジェクトの共有とブランチ
Bubbleを使ったチーム開発に関する解説記事です。プロジェクトの共有や効率的なブランチ運用を通じて、複数人での開発をスムーズに進める方法を紹介しています。開発環境と本番環境との違いや複数人での作業の注意点をまとめています。Bubbleでのチーム開発をより効率的かつ円滑に進めるための内容です。
ハルシネーション？そもそもLLMには間違った情報が含まれている！
AIの学習データに誤りが含まれると、AIはその誤った情報に基づいて推論を行い、間違った結論を導く可能性があります。そのため、AIを利用する際には、提供される情報を批判的に検証する必要があります。とはいえ、人間自身が間違った知識を持っていて、間違った判断をしてしまったら、結局のところ間違った情報が学習に使われてしまいます。
