悩めるエンジニアの気まぐれ日誌

先日、Facebookのタイムラインを眺めていたら、手のひらサイズの小さなFPGA基板の上で、あの「 Amiga 」が軽快に動いている動画が流れてきて目を奪われたのであります。 「こんなに小さな基板で、なぜAmigaが動いているんだ・・・？」とその動画の正体を調べてみたところ、行き当たったのがオープンソースプロジェクトの「 NanoMig 」でした。 Commodore Amigaといえば、かつて欧米のホビーPCシーンやデモシーンを席巻した伝説の名機であります。日本国内でも、90年代の人気番組「進め！電波少年」のオープニングや演出で使われていた独特なCGアニメーション（松村邦洋さんや松本明子さんのキャラクターが動くCG）の制作に使われていたことで、ご記憶の方も多いかと思います。 今なお世界中に熱狂的なファンを持つAmigaですが、近年は実機のプレミア化が急激に進み、状態の良い本体を手に入れるのは極めて難しくなっています。 そんな憧れの名機を、現代の安価なFPGAボード上に蘇らせようと有志によって開発が進められているのがNanoMigなのであります。しかも調べてみると、2024年に始まったこのプロジェクト、最新版（v0.14-beta）ではなんとAmiga 1200相当（68020 CPU + AGAチップセット）の動作にまで対応しているとのこと。 【補足】初期型（A1000 / A500）から「Amiga 1200」への劇的な進化 Amigaは、CPUの負荷を減らすためにグラフィックや音声を専用のカスタムチップに任せる先進的な設計が特徴でした。 初期型（Amiga 1000 / 500）： CPUはモトローラ「68000」のみを搭載。グラフィックは初代チップセット「OCS（Original Chip Set）」が担当し、最大4,096色中32色の同時表示でした。当時の家庭用PCとしては破格の性能でしたが、美麗なグラデーションの表現には限界がありました。 上位モデル（Amiga 1200）： 1992年に登場したホビー向けAmigaの集大成。CPUがより高速な「68020」へと強化され、グラフィックも新世代の「AGA（Advanced Graphics Architecture）」チップセットへと刷新。最大1,677万色中256色（特殊なHAM8モードでは約26万色）...

Windowsでは、VS Codeをインストールすると右クリックメニューに「Open with Code」が自動で追加されますが、macOSにはこの機能がないのであります。 そんな悩みを解消してくれる便利なツールが、オープンソースで公開されている「VS Code Finder Service」であります。 導入は驚くほど簡単。ターミナルを開き、リポジトリをクローンしてインストールスクリプトを実行するだけで完了します。 git clone https://github.com/vknabel/vscode-finder-service.git cd vscode-finder-service ./install.sh 日常のちょっとしたクリックやドラッグの手間を減らすだけで、開発や作業のリズムが格段にスムーズになります。Windowsのあの快適さをMacでも再現したい方は、ぜひ試してみてください！

脂と濃厚スープが恋しくなり、「 ラーメン三水 」さんをリピート訪問してきました。 ちなみに本題の前に耳寄りなニュースをひとつ。なんと「清六家 下妻店」が、 10月5日に「ラーメン三水 下妻店」としてリニューアルオープン するとのこと！近隣にお住まいの方は要チェックであります。 さて、今回いただいたのは「味噌ラーメン」にライス。 実は三水さん、前回欲張って「大盛り」にしたところ圧倒されるほどのボリュームで完食に苦戦した経験があります。そこで今回はリベンジとして「普通盛り」をチョイスしたのですが・・・、細麺に濃厚な味噌スープがしっかり絡み、ライスとの相性も抜群な反面、「もう少し麺を食べたい」と物足りなさを感じる結果に。 大盛りは多すぎる、普通盛りはちょっと足りない。 そんな悩めるエンジニアが行き着いた結論がこちらです。 麺は「中盛り」＋「サイドメニュー（ライス等）」 この組み合わせこそ、満腹感・満足感ともに完璧なバランスを生む黄金比だと確信しました。次回からは迷わずこのオーダーで挑みます。 下妻の新店に行かれる方も、ぜひボリューム選びの参考にしてみてください！

MIT teaches operating systems by giving students a complete Unix-like kernel and asking them to modify it. it's called xv6, a ~6,000-line reimplementation inspired by Unix V6. processes, system calls, virtual memory, and filesystems are all there pic.twitter.com/sFiHWgMmHb — trish (@TrisH0x2A) September 22, 2026 オペレーティングシステム（OS）の仕組みを一から本格的に学びたい方に、ぜひおすすめしたい教材を見つけたのでご紹介であります。 かつて「 UNIX 4.3BSDの設計と実装 」（通称：悪魔本）などに挑んだ経験がある方も多いと思いますが、現代のLinuxやFreeBSDなどのOSは数百万行を超える巨大な規模に成長しています。いきなり本物のソースコードを読んで全体像を掴むのは、ハードルが高く挫折しやすいのが現実です。 そこで最適なのが、MITの教育用OS「xv6」であります。 👉 Xv6, a simple Unix-like teaching operating system（MIT公式サイト） xv6が学習に最適な3つの理由 コード量が約6,000行と極めてコンパクト Unix Version 6（V6）の基本設計を踏襲しつつ、無駄を削ぎ落としているため、個人でも全体のコードを読み切ることができます。 現代の標準アーキテクチャ「RISC-V（マルチコア）」に対応 古き良きUnixの設計思想を、今まさに注目を集めるRISC-V環境で学べます。 充実した講義テキストと「日本語訳」の存在 MITの公式テキストが配布されているだけでなく、電気通信大学の菅原研究室によって 日本語訳テキスト が無償公開されています。難解なカーネルの概念を母国語でじっくり追えるのは本当にありがたい環境です。 👉 RISC-V版xv6テキストの和訳（電気通信大学 菅原研究室） まず何から始めるべき？ まずは和訳テキストの「第0章（OSのインターフェース）」に目を通し、興...

過去に開発が止まって眠っていた個人プロジェクトを「 眠っていた個人開発をClaude Codeで救出！文章再構成ツール「カットアップメーカー」をGitHub公開しました 」で紹介したとおりGitHubで公開しました。 今回は、その開発プロセスで実践した「仕様駆動開発」のノウハウをスライドにまとめてみたのであります。 👉️ 仕様駆動開発をClaude Codeで試してみた リポジトリのコードを参照させた上で、以下の要件をClaudeに伝えてみました。 作成の目的・想定読者 スライドの大まかな構成 最も伝えたいメッセージと、読後に起こしてほしいアクション すると、わずか数分ほどで約7割の完成度のスライドが一気に生成されました。あとは細部を微調整しただけで、トータルの作業時間は2時間ほど。これで十分実用に耐えるクオリティに仕上がりました。 制作効率が劇的に向上し、AIの進化に圧倒された一方で、強く心に刻まれたことがあります。これまでもいくつかの記事で触れてきましたが、「 How（どう作るか）」をAIが軽々とこなす時代だからこそ、人間側の「 Why（何を・誰のために・なぜ作るのか）」という動機こそが最大の価値になる、ということです。 「何かを表現したい」「これを作って誰かに届けたい」という人間ならではの純粋な情熱やエネルギーがなければ、どんなに優れたAIがあっても何も始まらないのだと思い知らされたのであります・・・。  スライドをご覧いただき、AIの進化とともに「これからのクリエイターの在り方」を実感していただけたら幸いです。

最近、GeminiやClaude Codeを活用した「 リアルタイム地震マップ 」や「 カットアップメーカー 」など、AIを取り入れた個人開発とGitHub公開を続けてきました。 これと合わせて開発したソフトウェアに関する技術スライドなども作成し始めたのですが、Bloggerなどの一般ブログでは公開しづらいなと感じたのであります。 そこで今回、過去のソフトウェアも含め開発実績や技術スライドを一元管理するため、「 GitHub Pages 」と「 Jekyll（ジキル） 」を使ってポートフォリオサイトを立ち上げてみたのであります。 なぜGitHub Pages × Jekyllなのか？ 最大の利点は、「開発（コード管理）と発信（Webサイト運用）が同じ場所で完結する」点です。 リポジトリから即公開： サーバー契約や独自の設定不要で、GitHub上のファイルがそのままWebサイトになります。 Markdownでサクサク執筆： 標準組み込みの「Jekyll」のおかげで、普段のREADME感覚でMarkdownを書くだけで整ったページが生成されます。 メンテが圧倒的に楽 ：ファイルをアップデートしたら、リポジトリ側でドキュメントを更新してプッシュするだけでサイトにも即反映されます。 構築にあたっては、以下のガイドを参考にさせていただきました。 👉  GitHub PagesにJekyllを使っていい感じのページを作る例 完成したポートフォリオページ 実際に出来上がったページがこちらです。 👉 tariki.github.io 実際に運用を始めてみて、やはり「まとまった技術ドキュメントや開発ログの管理」はブログサービスよりもGitHub Pagesのほうが相性抜群だと実感しています。 個人開発の成果物がいくつか溜まってきた方や、AIツールで作ったコードを手軽にWeb公開したい方は、ぜひポートフォリオ作りに挑戦してみてはいかがでしょうか！

前回書いた「 Linuxの「意図的な欠陥混入事件」から考える、生成AIという「同意なき巨大な社会実験」 」というテーマの続きとして、今回は「では、日本の現場や政策はどう動いているのか？」を掘り下げてみました。 日本のAIガバナンスの動向を捉える上で、東大の松尾研究室出身でエンジニア・起業家・政治活動家でもある「 チームみらい 」の安野貴博氏の発信を確認するのがよいかと考え、同氏が公開しているAI法案に関する解説動画をチェックしてみたのであります。 動画内では、「市民の合意が追いつかないまま実装が先行する弊害」という論点まで深く踏み込んだ言及はありませんでしたが、「技術の進化速度に、社会制度や議会の意思決定が追いつかない」という構造的なジレンマについて分かりやすく語られていました。 AIの能力が極めて速いペースで急速に進化しており、「議論して議会を通して法律を作る」という速度を上回ってしまっていること。 その結果、社会の隅々に想定外の負の影響が出る懸念があり、どうガバナンスを効かせるべきかが大きな裏テーマであること。 安野氏は、「同意なき社会実験」を止めるのではなく、「社会実験のフィードバックと合意形成のループをテクノロジーで超高速化する」というスタンスのようであります。この発想は非常に前向きで、エンジニアリング視点を持つ実務家ならではの現実解だと感じます。 テクノロジーの恩恵と影の両方を肌感覚で理解し、実装力をもって制度のアップデートに挑むリーダーの存在は、これからのAI時代においてますます重要になっていくはずです。安野氏、安野氏が率いるチームみらいの活動に期待したいと思ったのでありました。

健康診断でメタボのリスクを指摘され、特定保健指導を受けてからというもの、運動を増やしビールも控える日々を送っています。ただ、体重は増えもしないけれど減りもしない・・・という、なんとももどかしい停滞期が続いているのであります。 そこで見直したのが晩酌のお供。ついつい手が伸びがちな揚げ物をやめ、ヘルシーな豆腐にシフトしたのですが、ここで直面したのが「淡白すぎてすぐ飽きる問題」であります。 ストイックな我慢は続かないと痛感していたとき、カルディの和食材コーナーで見つけたのが、口コミなどでも話題の様子の「 うまくて生姜ねぇ！！ 」という商品であります。 細かく刻まれた国産生姜が特製醤油にじっくり漬け込まれていて、口に運ぶとまずまろやかな甘みが広がり、噛むほどに生姜の爽やかな香りとピリッとした刺激が追いかけてきます。さっぱりしていながらもしっかりとしたコクがあり、冷奴にスプーン1杯のせるだけで、淡白な豆腐が一気に満足感のあるおつまみに化けてくれます。冷奴はもちろん、蒸し鶏や焼き魚に合わせても相性抜群ではないかと思います。 「カロリーは抑えたいけれど、晩酌の満足度も妥協したくない」というときの心強い味方として、すっかりはまっています。カルディで見かけたらぜひ購入してみてください。

日本学術会議の報告書「「 サイバーセキュリティ研究・開発・教育における 法的・倫理的課題 」を読み、深く考えさせられる事例がありました。 それが「Linuxに意図的に欠陥を混ぜた研究」を巡る騒動であります。 研究の成果と、突きつけられた倫理の壁 ある米国の大学研究チームが、オープンソースOS「Linux」の審査体制が正常に機能しているかを検証するため、管理者へ事前に知らせず、あえてセキュリティ欠陥を含んだプログラムを提出しました。 結果として欠陥は見落とされかけ、審査プロセスの脆弱性を証明したことで、研究自体は学術的に高く評価されました。しかし、結末は厳しいものでした。 信頼の侵害とリスクの転嫁 ： 世界中の重要インフラを支えるコミュニティを無断で「実験台」にしたこと。 結果 ： 開発者コミュニティからの猛反発を受け、最終的に研究論文は取り下げ。 「社会的に有意義な検証であっても、関係者の事前の同意（インフォームド・コンセント）なしにリスクを背負わせてはならない」という教訓を残した事件でした。 私たちは今、「同意なき社会実験」の被験者になっていないか？ この構図を見て強く感じるのは、「現在の生成AIを取り巻く状況は、社会全体を巻き込んだより巨大な実験なのではないか」という疑問です。 具体的には、以下のような倫理的課題が指摘されています。 データの無断収集とフィードバック ： ネット上に公開された著作物や日常の入力プロンプトが、個別の明確な同意なしに学習・検証データとして活用されている点。 実社会を「ベータテスト」にする手法 ： 安全性の徹底検証を待たず市場に投入し、ハルシネーションや悪用といった副作用を「ユーザーに使わせながら後追いで修正する」開発スタイル。 心理・社会への影響検証の遅れ ： 依存や教育現場の混乱など、社会構造への影響評価が追いつかないまま実装が先行している点。 元OpenAI・Anthropicの研究者であるジェイコブ・コクソン氏が「AI企業は人類の未来を賭けの対象にしている」と警鐘を鳴らして退職したニュース（「 AI企業のスタッフは人類の未来がどうなるか「本当に恐れている」、元アンソロピック社員がBBCに語る 」「 「AIは我々の命を賭けの対象にしている」　安全上の懸念を理由に研究者がアンソロピック退社 」「 ｢恐怖のAI競争関わりたくない｣　...