「AI は人間に取って代わることはないが、AI を効果的に使用する人間は、使用しない人間に取って代わる」という発言には、ある程度の真実が含まれています。AI を受け入れた同僚や友人は、効率性や創造性が高まり、大量の作業負荷をうまく処理できるようになることが多いことに私は気づいています。一方、適応を拒む人は不利な立場に置かれます。これは、電子メール、検索エンジン、Web サイトの使い方を学んだ人が明らかに優位に立っていたインターネットの初期の時代と似ています。AI は新しいフロンティアであり、迅速に適応した人が繁栄する可能性が高いでしょう。

私は、Anthropic の新しいClaude Codeエージェントを使ってみることにしました。このエージェントは、Claude Sonnet 3.7 LLM に、コンピューター上のファイルを操作し、インターネットを使用する機能を提供します。実際、Claude Code を使用する前に AI の助けが必要でした。私は、ごく一部の非常に特殊なプログラミング言語 (主に統計で使用される) でしかコーディングできず、Linux マシンの経験はまったくありません。しかし、Claude Code は Linux でしか実行できません。幸い、Claude が問題の処理方法を教えてくれたので、いくつかの vibetroubleshooting (本当に、AI を技術サポートに使用したことがないなら、ぜひ使用してください) の後、Claude Code をセットアップできました。

バイブコーディングの時間が来ました。Claude Code に最初に入力したのは、「さまざまなデザインの建物を配置して、作成した町をドライブできる 3D ゲームを作成してください」でした。文法やスペルの問題も含めて、それだけです。約 4 分後には、それ以上入力しなくても、動作するアプリケーションができました (Claude がブラウザーで起動してくれました)。

影響力のある AI 研究者のAndrej Karpathy氏は 2 年前に「最もホットな新しいプログラミング言語は英語だ」と書き、先月この話題を「バイブコーディング」というアイデアでさらに広げました。これは、AI に何かを作成するよう依頼し、その都度フィードバックを与えるという手法です。

古代ギリシャ語の動詞grapheinを思い出します。これは、 graphite (鉛筆の主成分) とgraphics (デジタル インターフェースの主成分)の両方の語源です。今日では、この単語は「書く」と訳されますが、古代では特に「スタイラスで粘土板に記号を刻む」という意味合いを持っていました。

スペルミスの頻度さえも、私たちの言語に影響を与えることがあります。たとえば、「sneeze」という単語は、「fneeze」という単語のスペルミスから派生したものと考えられています。これは、後世の学者が最初の「f」を「長いs」と誤解したためです。自動修正機能が「sneeze」をすぐに「正しい」バージョンに修正していれば、このような再解釈は発生しなかったでしょう。

Cursor、Cline、Copilot、WindSurf などの AI コーディング アシスタントは、ソフトウェアの構築方法を一変させ、単調な作業や定型文の多くを担ってきました。しかし、 AI がうまく処理できないソフトウェア エンジニアリングの重要な部分が残っています。それは、おもちゃのソリューションと本番環境対応のシステムを分ける仕事のおよそ最後の「30%」です。このギャップには、複雑な要件の理解、保守可能なシステムの設計、エッジ ケースの処理、コードの正確性の確保など、難しい部分が含まれます。言い換えれば、AI はコードを生成できますが、エンジニアリングには苦労することが多いのです。

ティム・オライリーは、何十年にもわたる技術の変遷を振り返り、自動化の進歩によってプログラミングの方法は変わってきたが、熟練したプログラマーが必要な理由は変わってはいないと指摘しています。私たちが直面しているのはプログラミングの終焉ではなく、「今日私たちが知っているプログラミングの終焉」であり、開発者の役割は消滅するのではなく進化していることを意味します。

従来の方法で調理したサンプルは 48 時間後にかなりの細菌増殖が見られましたが、赤外線処理したアイテムは 100°C で 0 ～ 6 個の細菌コロニーしか見られませんでした。一方、オーブンで焼いたサンプルやエアフライしたサンプルでは 200 個以上のコロニーが見られました。

ユーザーが複雑な 3D モデリング ソフトウェアを習得する必要はなく、システムは簡単なテキスト記述を受け入れます。これらの記述は DALL-E AI システムに入力され、適切な 2D 画像が生成されます。次に、カスタム Python スクリプトがこれらの画像を STL 3D モデリング ファイルに変換し、ユーザーが介入することなく印刷できるようにします。

パン職人は「詳細な模様のジンジャーブレッドマン」と入力すると、数分以内に完全な印刷可能なデザインを受け取ることができます。プリンターは、正確な寸法精度を維持しながら、複雑な穴あきパターンと複数の層を持つアイテムを正常に作成しました。

このシステムはクッキー生地以外にも、野菜ピューレやタンパク質ベースの材料など、さまざまな食材を扱った。これにより、さまざまな食品タイプへのシステムの適応性がさらに実証された。

内蔵のマイクロヒーターがセンサーを 57.1°C に維持し、室温での動作に比べて感度が約 6 倍に向上します。この機能強化により、息の水分のわずかな変化も検出できます。内蔵サーミスターが温度を継続的に監視し、呼吸パターンに関する追加データを提供します。システムは、この湿度と温度を組み合わせたデータを機械学習アルゴリズムで処理し、測定値を 2 次元マップに変換します。これらのマップは、特定の動作を認識するようにトレーニングされたニューラル ネットワークの入力として機能します。研究者は、システムが 9 つの異なる状態 (作業、会話、歩行、電子ゲーム、睡眠、ため息、息止め、ジャンプ、運動) を識別する能力をテストしました。結果は、作業、歩行、睡眠、ため息、息止めの 5 つの動作を完全に認識できることを示しました。

Grokは、無料の AI モデルとしてはクラス最高のディープ リサーチ (「DeepSearch」)、推論 (「think」)、画像生成、コーディングの無料バージョンを提供しています。Grok のコーディングは Sonnet 3.7 に匹敵しますが、AI コード生成ツールとの統合が欠けていると思います。

Claudeには画像、音声、ビデオ生成機能がありません。ただし、新しい拡張思考モードは OpenAI の最高の推論モデルに匹敵します。