Qualiteg プロダクト開発部

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今からはじめるClaude Code

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】

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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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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、

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【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

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【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.

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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エンジニアリングは「趣味」になってしまうのか

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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

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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

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。

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日本語対応 LLMランキング2025　～ベンチマーク分析レポート～

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

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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

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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

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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

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(

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その処理、GPUじゃなくて勝手にCPUで実行されてるかも ～ONNX RuntimeのcuDNN 警告と対策～

日々の開発Tips

その処理、GPUじゃなくて勝手にCPUで実行されてるかも ～ONNX RuntimeのcuDNN 警告と対策～

こんにちは！ 本日は、ONNX RuntimeでGPU推論時の「libcudnn.so.9: cannot open shared object file」エラーの解決方法についての内容となります。 ONNX Runtimeを使用してGPU推論を行う際、CUDAプロバイダの初期化エラーに遭遇することがありますので、このエラーの原因と解決方法を解説いたします。 エラーメッセージの詳細 [E:onnxruntime:Default, provider_bridge_ort.cc:2195 TryGetProviderInfo_CUDA] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/provider_bridge_ort.cc:1778 onnxruntime::Provider& onnxruntime::ProviderLibrary::Get() [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : Failed to load

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NVIDIA GeForce RTX 50xx with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. が発生したとき

PyTorch

NVIDIA GeForce RTX 50xx with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. が発生したとき

こんにちは、PyTorch 2.6.0 環境で以下のような問題が発生したときの対処方法について解説いたします。 NVIDIA GeForce RTX 5090 with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_50 sm_60 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90. 他のBlackwell GeForce の場合は以下のようなメッセージとなります。 NVIDIA GeForce RTX

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OpenCV cv2.imwrite で発生する「_img.empty()」エラーと「動画安定化」による解決法

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OpenCV cv2.imwrite で発生する「_img.empty()」エラーと「動画安定化」による解決法

こんにちは！ 画像処理や動画解析の現場で広く利用されている OpenCV。 しかし実務で動画処理を行っていると、時折以下のようなエラーに遭遇することがあります。 cv2.error: OpenCV(4.11.0) /io/opencv/modules/imgcodecs/src/loadsave.cpp:929: error: (-215:Assertion failed) !_img.empty() in function 'imwrite' このエラーは、cv2.imwrite() に渡された画像が空（None またはサイズ0） の場合に発生します。 一見単純に見える問題ですが、背後には「入力動画の不安定さ」や「並列処理の競合」といった要因が潜んでいることが少なくありません。 本記事では、このエラーの発生原因を掘り下げ、実務で効果のある解決策として 「動画の安定化（正規化）」 を紹介します。 TL;

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AIがよく間違える「クロージャ問題」の本質と対策

日々の開発Tips

AIがよく間違える「クロージャ問題」の本質と対策

こんにちは！ 本日は「クロージャ問題」に関する話題となります。 Pythonでループ内に関数を定義したことはありますか？ もしあるなら、あれれ？な挙動に遭遇したことがあるかもしれません。 本稿では、Pythonプログラマーなら一度は経験する「クロージャ問題」について、初心者にもわかりやすく解説してみたいとおもいます クロージャとは何か？ そもそも　”クロージャ”　とは何でしょうか。 クロージャ（closure）とは、関数が自分の定義されたスコープの変数を覚えて持ち運ぶ仕組み のことです。 もう少し分解すると、次の2つがポイントとなります 1. 内側の関数が、外側の関数の変数を使える 2. 外側の関数が終了しても、その変数は生き続ける 普通の関数とクロージャ―を使った関数を比較してみましょう 普通の関数との比較 まずは普通の関数から、 def add(x, y): return x + y print(add(3, 5)) # 8 print(add(3, 7)

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