(株)Qualiteg - Qualiteg プロダクト開発部

IT & AIテクノロジー

楽観的ロック vs 悲観的ロック：実際のトラブルから学ぶ排他制御

こんにちは！ Qualitegプロダクト開発部です！「楽観的ロックを実装したのに、まだ競合エラーが出るんですけど...」これは私たちが実際に経験したことです。本記事では、楽観的ロックと悲観的ロックの違いを、実際に発生したトラブルを通じて解説します。抽象的な説明ではなく、「なぜそれが必要なのか」「どんな問題を解決できるのか」を実感できる内容を目指します。目次 1. 問題の背景：並列処理で謎のエラー 2. ロックなしの世界：なぜ競合が起きるのか 3. 楽観的ロックの導入：期待と現実 4. 楽観的ロックの限界：解決できなかった問題 5. 悲観的ロックによる解決 6. 実装時のハマりポイント 7. どちらを選ぶべきか：判断基準 8. まとめ 1. 問題の背景：並列処理で謎のエラー 1.1 システムの概要私たちが開発していたのは、複数のワークスペースを切り替えて使用するAPIサーバーでした。当社AI関係のプロダクトの一部だったのですが、結合テスト兼負荷テストを実行すると、まれに発生してしまっていました。ユーザーは複数のワーキン

日々の開発Tips

DockerビルドでPythonをソースからビルドするとGCCがSegmentation faultする話

こんにちは！Qualitegプロダクト開発部です！本日は Docker環境でPythonをソースからビルドした際に発生した、GCCの内部コンパイラエラー（Segmentation fault）について共有します。一見すると「リソース不足」や「Docker特有の問題」に見えますが、実際には PGO（Profile Guided Optimization）とLTO（Link Time Optimization）を同時に有効にした場合に、GCC自身がクラッシュするケースでした。ただ、今回はDockerによって問題が隠れやすいという点もきづいたので、あえてDockerを織り交ぜた構成でのPythonソースビルドとＧＣＣクラッシュについて実際に発生した題材をもとに共有させていただこうとおもいます同様の構成でビルドしている方の参考になれば幸いです TL;DR * Docker内でPythonを --enable-optimizations --with-lto 付きでソースビルドすると GCCが internal compiler error（Segmentati

日々の開発Tips

Google GenAI SDK のストリーミングでマルチターン画像編集🍌が不安定になる問題と対処法

こんにちは！ Gemini 3 Pro Image (Nano banana Pro)を使ったマルチターン画像編集機能を実装していたところ、動いたり動かなかったりするという厄介な問題に遭遇しました。本記事では、この問題の現象、原因調査の過程、そして解決策を共有します。問題の現象実行環境 Google GenAI SDKライブラリ(pip)： google-genai 1.56.0 期待する動作 1. ユーザー: 「かわいい子猫の画像を生成して」 2. Gemini: 子猫の画像を生成 3. ユーザー: 「この子にメガネをかけて」 4. Gemini: 同じ子猫にメガネをかけた画像を生成実際に起きた現象 1. ユーザー: 「かわいい子猫の画像を生成して」 2. Gemini: 茶色の子猫の画像を生成 3. ユーザー: 「この子にメガネをかけて」 4. Gemini: メガネをかけた女の子の画像を生成

LLM

LLM学習の現実：GPU選びから学習コストまで徹底解説

こんにちは！なぜOpenAIやAnthropicは世界最高水準のLLMを作れるのに、それに肩を並べる日本発のLLMは存在しないのでしょうか？技術力の差でしょうか。それとも人材の問題でしょうか。答えはもっとシンプルです。GPUの枚数とお金です。今日はそんな「LLMの学習」にフォーカスをあて、そのリアルについて徹底解説いたします！ 1. はじめに「LLMを自分で学習させてみたい」そう思ったとき、最初にぶつかる壁がGPUの問題です。どのGPUを何枚使えばいいのか。クラウドで借りるべきか、オンプレで買うべきか。そもそも個人や小規模チームでLLM学習は現実的なのか。本記事では、こうした疑問に対して、具体的な数字と事例を交えながら答えていきます。たとえばLLaMA 2の学習にはA100が2,048枚使われました。DeepSeek-V3は約8億円かかりました。では、あなたの手元のGPUでは何ができるのか。そこを明らかにしていきたいと思います。対象読者は、LLM学習に興味があるエンジニアや研究者です。PyTorchでモデルを書いたことがある程度の知識を前提とし

生成AI最前線

今からはじめるClaude Code

こんにちは！今日は、最近エンジニアの間で話題になっているAIコーディングエージェント「Claude Code」について取り上げます。 AIによるコーディング支援ツールはここ1〜2年で一気に増え、「結局どれを選べばいいのか分からない」と感じている方も多いのではないでしょうか。本記事では、そうした中でClaude Codeを実際に使ってみた所感と、Windows環境での導入・運用の考え方を整理していきます。 AIコーディングツール、どれを使う？ 2025年は、AIコーディング支援が一気に“実用品”になり、選択肢が増えすぎて迷いやすい年になりました。 GitHub Copilot、Cursor、Windsurf、Devin、Aider、Cline、OpenHandsなど、商用からオープンソースまで含めると、軽く20種類を超えます。機能や思想が似ているものも多く、情報を追うだけで疲れてしまう、という方も少なくないと思います。以前、当社ブログでは「AIコーディングエージェント20選」で全体像を整理しました。 AIコーディングエージェント20選！現状と未来への展望【第1回】

LLM

日本語対応 LLMランキング2025　～ベンチマーク分析レポート～(12月18日版)

はじめに本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ（2025/12/18版）に基づいて、日本語対応LLMの性能を総合的に分析したものです。前回は 2025/10/12 版の分析レポートを公開しましたが、たった2か月で劇的な変化がありました！（定期的に最新LLMランキングを更新してまいります。当社のX(旧Twitter)をフォローいただくことで更新情報を受け取り可能です） Nejumi Leaderboard 4は、日本語タスクにおけるLLMの性能を多角的に評価する信頼性の高いベンチマークとして知られています。本分析では、商用APIモデルとオープンモデルの両方を対象に、それぞれの特徴や傾向を詳しく見ていきます。オープンソースモデルについて Weightがオープンなモデルは場合によっては「オープンソースモデル」、「OSSモデル」と呼ばれますが、モデルによっては「オープンソース」と呼ぶには不十分な場合があるため本稿では、「オープンソースモデル」ではなく「オープンモデル」と表現しています。ベンチマーク分析について本レポートは、

日々の開発Tips

【NPM】クラシックトークンが2025年12月9日に完全廃止されたことに伴うパッケージのインストールエラー(403)と対処法

こんにちは！本日は2025年12月9日に行われた npm に関する重要なアップデートについて解説いたします！ 2025年12月9日、npmがセキュリティ強化のためclassic tokenを完全に無効化しました。この影響で、プライベートパッケージを使用しているプロジェクトで突然npm installが失敗するケースが発生しています。（パブリックパッケージの使用には影響はありません）本記事では、実際に遭遇したエラーと解決方法についてみていきたいと思います。発生した問題症状プライベートパッケージ（@your-org/package-name形式）を含むプロジェクトで npm install を実行すると、以下のようなエラーが発生パターン1: 404エラー npm ERR! code E404 npm ERR! 404 Not Found - GET https://registry.npmjs.org/@your-org/package-name/... npm ERR! 404 '@your-org/package-name@x.x.

LLM

Anthropic Python SDKのcount_tokens機能が0.75.0～正式版に変わりました：移行ガイド

こんにちは！本日は Anthropic Claude API を使用するのに便利な Anthropic Python SDK に関する話題です！ 2週間ほど前にわりと大きな変更がありましたので、解説いたします。はじめに「あれ、client.count_tokens() が動かない...」 Anthropic Python SDKをアップデートしたら、今まで動いていたトークンカウントのコードがエラーになった。そんな経験をされたLLMエンジニアの方も多いのではないでしょうか。当社のBestllamのように、LLM統合サービスを開発していると、実際にユーザーがどれほどのトークンを使用しているのかを正確に把握することは非常に重要になります。利用料金の計算、コンテキストウィンドウの管理、そしてユーザーへの使用量の可視化など、トークンカウント機能はサービスの根幹を支える機能です。そのため、この機能が突然動かなくなると影響は小さくありません。ゆえに本番サービスを提供している場合、pip install で気軽にSDKバージョンを上げてはいけません。さて、Anthropi

日々の開発Tips

ログをちょこっと grep するツール "ちょこぐれっぷ" つくりました

こんにちは！今日はちょこっとしたツールをつくりました。ログをちょこっとgrepするツールです。もちろん無料。 chocoGrep - ちょこっとgrep！ログフィルタツールちょこっとgrepするならchocoGrep！「error or warning」と書くだけの簡単or/and検索。AIエージェントに渡す前にログを最適化。正規表現不要、インストール不要。chocoGrepQualiteg Inc. Cursor、Devin、Claude Code、ChatGPT——AIコーディングエージェントにエラーログを渡してデバッグを手伝ってもらう。もう日常ですよね。でも、 * ログを全部貼り付けたら、AIの応答がやたら遅い * 「トークン制限を超えました」と怒られる * 大量のログの中から、AIが的外れな部分に注目してしまうそこで、つくったちょこっとgrepするためのツールです名付けて　ちょこぐれっぷ！chogoGrep！ chocoGrepって何？ブラウザで動く、ゆるいgrepツールです。ログを貼り付けて、検索ワードを入れるだけ。インストール不要

日々の開発Tips

GPUを使った分散処理で見落としがちなCPUボトルネックとtasksetによる解決法

こんにちは！複数枚のGPUをつかった並列処理システムを設計しているときCPUについてはあまり考えないでシステムを設計してしまうことがあります。「機械学習システムの主役はGPUなんだから、CPUなんて、あんまり気にしなくてよいのでは」いいえ、そうでもないんです。推論中のあるタイミングに急に動作が遅くなったりするときCPUが原因であることがけっこうあります。概要（5分で分かる要点）先日GPUを使った並列処理システムで、予期しないCPUボトルネックが発生し、パフォーマンスが大幅に低下する問題に遭遇しました。複数のプロセスが異なるGPUを使用しているにも関わらず、処理が極端に遅くなる現象の原因は、処理パイプラインの一部に含まれるCPU集約的な計算処理でした。問題の症状 * 単一プロセス実行時：正常な速度 * 複数プロセス並列実行時：処理時間が数倍に増加 * GPUリソースに競合なし（nvidia-smiで確認済み）根本原因処理パイプラインにGPUに適さないCPU集約的な計算（データ前処理、統計変換など）が含まれており、複数プロセスが同じCP

LLM

Model Context Protocol完全実装ガイド 2025- 仕様変遷から最新Streamable HTTPまでの全て

こんにちは！現在、LLM業界で破竹の勢いでひろまっているMCPについて、本日はとくに実装面について解説していきたいとおもいます。 MCP、MCPとひとくちにいっていますが、実は短期間でけっこう「標準」とよばれる仕様が変化しておりますので、仕様のバリエーションを順を追って解説しつつ、実際に実装をしていきたいとおもいます。さて、MCPですが、2024年後半、Anthropicが発表したModel Context Protocol（MCP）は、AI分野における重要な転換点となりました。従来、各AIベンダーが独自に実装していたツール呼び出し機能(tool useと呼びます）を標準化し、AIモデルと外部システムの連携を統一的に扱える仕組みを提供しました本記事で、MCPの誕生から現在に至るまでの技術的変遷を詳細に追いながら、2025年時点での最適な実装方法を完全なソースコードと共に解説します。特に、仕様の変化に振り回されがちな実装者の視点から、なぜ現在の形に収束したのか、そして今後どのような実装アプローチを取るべきかを明確にしていきます。第1章 MCPが解決しようとした問題

Blog

エンジニアリングは「趣味」になってしまうのか

こんにちは！本日は vibe coding（バイブコーディング、つまりAIが自動的にソフトウェアを作ってくれる）と私たちエンジニアの将来について論じてみたいとおもいます。ちなみに、自分で作るべきか、vibe codingでAIまかせにすべきか、といった二元論的な結論は出せていません。悩みながらいったりきたり考えてる思考過程をツラツラと書かせていただきました。「作る喜び」の変質まずvibe codingという言葉についてです。 2025年2月、Andrej Karpathy氏（OpenAI創設メンバー）が「vibe coding」という言葉を広めました。彼は自身のX（旧Twitter）投稿で、「完全にバイブに身を任せ、コードの存在すら忘れる」と表現しています。つまり、LLMを相棒に自然言語でコードを生成させる、そんな新しい開発スタイルを指します。確かにその生産性は圧倒的です。Y Combinatorの2025年冬バッチでは、同社の発表によれば参加スタートアップの約25%がコードの95%をAIで生成していたとされています（TechCrunch, 2

発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術第5回(後編)：Transformerの実装と実践的な技術選択

なぜGPTで成功したTransformerが、リップシンクでは簡単に使えないのか？データ量・計算量・過学習という3つの課題を深掘りし、LSTMとTransformerの実践的な使い分け方を解説。さらに転移学習という第三の選択肢まで、CEATEC 2025で見せた「アバター」の舞台裏を、クオ先生とマナブ君の対話でわかりやすく紐解きます。

LLM

日本語対応 LLMランキング2025　～ベンチマーク分析レポート～

はじめに本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ(2025/10/11版)に基づいて、日本語対応LLMの性能を総合的に分析したものです。 Nejumi Leaderboard 4は、日本語タスクにおけるLLMの性能を多角的に評価する信頼性の高いベンチマークとして知られています。本分析では、総合スコアとコーディングスコアの2つの観点から、商用APIモデルとオープンモデルの両方を対象に、それぞれの特徴や傾向を詳しく見ていきます。オープンソースモデルについて Weightがオープンなモデルは場合によっては「オープンソースモデル」、「OSSモデル」と呼ばれますが、モデルによっては「オープンソース」と呼ぶには不十分な場合があるため本稿では、「オープンソースモデル」ではなく「オープンモデル」と表現しています。ベンチマーク分析について本レポートは、LLM選択の参考情報として、ベンチマークデータから読み取れる傾向や特徴を提示するものです。最終的なモデル選択においては、これらの情報を踏まえつつ、実際の使用環境での検証を行うことをおすすめいたし

LLM

Claude 4.5 APIにおける画像入力のトークン数計算と最適化ガイド

こんにちは！今回は、Claude 4.5 sonnet/haiku、Claude 4.1 OpusをAPIからつかうときの画像のトークン数計算方法について詳しく解説します。画像トークン数の計算方法 Claude 4.5 APIに送信する画像は、テキストと同様にトークンとしてカウントされ、料金計算の基礎となります。画像がAPIのサイズ制限内でリサイズ不要な場合、以下の簡単な計算式でトークン数を推定できます。基本計算式トークン数 = (横幅px × 縦幅px) ÷ 750 この計算式を使用することで、アップロード前にコストを予測し、必要に応じて画像を最適化することが可能になります。例えば、1000×1000ピクセルの画像は約1334トークンを消費し、Claude 4.5の料金体系では、画像1枚あたりのコストを事前に計算できます。1092×1092ピクセル（1.19メガピクセル）の画像であれば約1590トークンとなり、これを基準にバッチ処理のコストも見積もることが可能です。画像サイズの制限と最適化 Claude 4.5 APIには画像サイズに関するいくつかの重要な

Python

Pythonの落とし穴：lenメソッドを実装したらオブジェクトの真偽値判定が変わってしまった話

こんにちは！ Pythonでカスタムクラスを作成していて、「オブジェクトは存在するのにif文でFalseと判定される」という不可解な現象に遭遇したことはありませんか？この記事では、__len__メソッドを実装することで生じる、予期しない真偽値判定の挙動について解説いたします！実際に遭遇したバグユーザーの投稿を管理するクラスを実装していたときのことです class PostManager: """ブログ投稿を管理するクラス""" def __init__(self, user_id): self.user_id = user_id self._posts = [] self._cache = {} def __len__(self): """投稿数を返す""" return len(self._posts) def add_post(

Qualiteg プロダクト開発部

楽観的ロック vs 悲観的ロック：実際のトラブルから学ぶ排他制御

DockerビルドでPythonをソースからビルドするとGCCがSegmentation faultする話

Google GenAI SDK のストリーミングでマルチターン画像編集🍌が不安定になる問題と対処法

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今からはじめるClaude Code

日本語対応 LLMランキング2025 ～ベンチマーク分析レポート～(12月18日版)

【NPM】クラシックトークンが2025年12月9日に完全廃止されたことに伴うパッケージのインストールエラー(403)と対処法

Anthropic Python SDKのcount_tokens機能が0.75.0～正式版に変わりました：移行ガイド

ログを ちょこっと grep するツール "ちょこぐれっぷ" つくりました

GPUを使った分散処理で見落としがちなCPUボトルネックとtasksetによる解決法

Model Context Protocol完全実装ガイド 2025- 仕様変遷から最新Streamable HTTPまでの全て

エンジニアリングは「趣味」になってしまうのか

発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第5回(後編)：Transformerの実装と実践的な技術選択

日本語対応 LLMランキング2025 ～ベンチマーク分析レポート～

Claude 4.5 APIにおける画像入力のトークン数計算と最適化ガイド

Pythonの落とし穴：__len__メソッドを実装したらオブジェクトの真偽値判定が変わってしまった話

日本語対応 LLMランキング2025　～ベンチマーク分析レポート～(12月18日版)

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発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術第5回(後編)：Transformerの実装と実践的な技術選択

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