概要 サンエーさんの実データに対するデータ分析を Big Query の会話型分析（conversational analytics） でやってみようという会。自由に分析というだけだと短時間のハンズオンに向いていないので、例題提供＋グループ毎にテーマ設定し、最後はテーマ単位でまとめて発表するという流れ。実際の演習時間は大凡1時間で、短時間アイデアソンに近い。それでも対話ベースで進むためそれなりの分析、仮説検証して提案叩き台出すみたいなことは全グループで来ちゃうという時代。 サンエー x Google あれこれ内製してるだけではなく、Workspace利用しつつ非エンジニアも含めたアイデアソンみたいなことを良くやってるらし …

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2026年度入学生の年次指導担当ということで入学式イベント（保護者懇談会、学生オリエンテーション）であれこれしてました。とはいえ、以前担当したとき（e20,e13）はインストール大会以外全部年次指導で準備してたのに対し、今回は履修指導も小林さん主導の先輩学生さん中心にやって貰えたのでとても助かりました！　一度に説明しても忘れてるだろうということを踏まえたフォローアップ（翌日に教科書や履修登録全体像の説明流してくれた）までしてくれて至れり尽くせり。 今回の新入生は64名。留学生いるのも前回同様。 授業開始の1日目に履修指導やってくれてる授業工学基礎演習があるお陰で、履修状況怪しい学生への指導を早い段階でやって貰えてたらしい。ありがとう …

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仕様を先に校正して貰う仕様駆動開発ベースで続けてたやつの後日談。まだ当初の目的はクリアしてないのだけど、一つ大きな山を乗り越えつつあるぐらいにはなってきました。 現時点で10万行ぐらい。ただしこれにはかなり無駄なコードが多く、その多くは雑感1で書いた「ハードコーディング」「場当たり的処理」でスパゲッティコードになっています。同じ処理を際実装し直すのもかなり多い。必要なデータ取得できなかった場合のフォールバック処理書いてくることも多く、あれこれ組み合わさった結果として何が悪さしてるのか分からん状態に。自動編集許可しまくりでどこまでいけるか試してみたんだけど、ダメダメな結果に。指示不足も合ったと思うけども。 そんなこんなでここ数週間は延 …

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そろそろ前期終了ということであちこち期末試験モードになってきてるかな。今日は機械学習使ってみよう〜な実験、データマイニング班の成果報告会が終わりました。 最初の数週間は中身の勉強で、実際に行列演算ベース（最小二乗法）で線形回帰モデルを作るところから入り、古典的機械学習（深層学習以前の機械学習）での特徴量設計、次元の呪いあたりの話をやった後はグループに分かれての演習。要求していることは「最低一度は機械学習を実行した結果を得て、失敗要因分析すること」。 去年までは単に「実行した結果を報告しろ」ぐらいに留めてたのだけど、本当にそれ以上のことをしないグループがでてくる（労力最小化する視点では正しい戦略）ので条件を増やしました。その甲斐あって …

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まだ仕様を先に校正して貰う仕様駆動開発を続けてて、現在約4.7万行。そろそろ当初目指してた仮ゴールが見えてきました。 仕様校正して貰うのが良さげなのは分かったんですが、メンタル的にはヒアリングして貰う方が良いかも。 シミュレータに機能あれこれ追加してますが、苦労した部分は大きく分けて2点。 (1) GUI実装。 先日書いたように、勝手に環境変更しようとして勝手にドツボにハマったり、GUI描画を要求してるのにターミナル出力でお茶を濁してきたりすることがどうしても抜けきらない。 (2) やたらと同じ処理を繰り返そうとする。 例えば、、 1メインループ 2 if step % 100 == 0: 3 # このタイミングでログ集計。 4 # …

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仕様駆動開発はそれなりにうまくいっていて、今のところ約22k行ぐらい（ただし時々のデバッグ専用コード多数含む）まで膨れ上がってきました。 ただし直近でやってた追加実装なかなり手こずりました。10回以上トークン使用量制限に引っかかったんじゃないかな。 やりたいことは、シミュレータの時系列に沿ったグラフ描画（複数同時）。ただし「シミュレーション実行中に、Nステップ毎に集計ログ算出（各ステップ、集計ステップの2種類ログ生成）」する形になっており、そこで整合取れない出力をしてくることが多数（ワンアウト）。求める値が多数あって、片方は問題ないけど別の値がおかしい→修正で真逆になる、みたいなケースが多発。 次に、実行環境をuvで用意してるにもか …

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ゼロベースで開発させる場合、要求仕様を具体化するために生成AIを使うという感じになっていくのか。条件的に優先度の低いものを除外していったり、抜け道になってるところを塞いでいったり。要求仕様を運用保守する感じ（謎な日本語）。 の「要求仕様を運用保守する感じ（≒仕様駆動開発）」を本格的にやってみるために、以下のやり方で取り組んでみました。 今回はゼロベースでは無く、既存リポジトリある状態から「要求仕様駆動」で取り組んでみたメモ。 【要求仕様駆動の流れ】 Claudeに現状を把握して貰う。 セッション切れてると全体把握していないので、@read CLAUDE.md, @tree, @read 主要コード しておくと良さそう。どこま …

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相変わらず Sonnet 4 さんといちゃいちゃしてます。制限に引っかかって冷たい態度を取られるのも仕方ない。 テストを細分化していくことで機能積み重ねていくことはできるのだけど、(1) ある程度複雑化（20ファイル強、2000行強）していき、and/or (2) 元の要求仕様に書いていなかった補足事項が追加されて積み重なる状況が続くと、「どういう背景から始まり、現状がどうで、今何を求めているのか」を把握しづらくなっていく印象がある。こうなると本質的な要因を見いだすことが難しくなってきてなかなか前に進まず、一歩進んでは一歩下がるような状況に陥る。(1),(2)は、一旦セッション終了してからやり直しても変わらないので、(1)or(2) …

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ChatGPTアプリ連携に飽きてきたので、Claude Proを試すことに。試してから気づいたけど、Proだとまだ Opus 4 は使えないのね。ということで使用したモデルは Sonnet 4。 始める前にChatGPT経由で作成したリポジトリはあるけど、Claude向けじゃないので CLAUDE.md みたいなものはない状態からの開始。 まず ChatGPT 側で CLAUDE.md を作成して貰う。ChatGPT自身が既に全体把握し切れてないので、間違ってたり、重要ファイル見落としてるような内容で仕上げてくるけど、これを叩き台として修正する分には十分有用。以下の内容を含めています。 プロジェクト説明: プロジェクト概要、利用中の …

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先週からChatGPTのアプリ連携を試しています。とあるシミュレータ（部分的な類似コードはありそうだけど調べてない）作成が必要になったので、使い勝手検証するついでにゼロから作成中。 最初に全体像と最終目標をドキュメント化した上で、シミュレーション・シナリオをレベル1、2，3，、、と少しずつ条件追加していく形で込み入った条件を追加していく形でのトライしてみました。触感としては以下のような感じ。 ChatGPT o3の場合 ファイル数10前後、コード1500行ぐらいまでは全体把握してそう。 ファイル数20、コード2000行超えるぐらいだとうまくはあできない？　一度把握できなくなると指示と違うことをやり出す（分析指示に倒してありもしないエ …

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