小諸蒸留所のアップサイクルピザが復活🍕 メニュー復活の要望が多かったKOMORO PIZZAですが、今回の夏メニューで復活いたしました✨ パウダー状にしたドラフを使用した生地に、ポットエールを与えて育った麦豚をクラフトコーラで漬け込み使用した、蒸留所ならではの一枚。 バーベキューフレーバーがこれからの季節にぴったりな、深みのある味わいです🔥 ぜひ蒸留所でお楽しみください！ #小諸蒸留所# #美味しいアップサイクル# #KOMOROPIZZA# #夏メニュー#

テアトル梅田×SCRE:EN ___________________________ “THEATRE UMEDA” シリーズ ・ネックストラップ （旧）テアトル梅田のスクリーンを アップサイクルした商品。 ___________________________ #テアトル梅田#

国産すももを有効活用 「蜜グミ」「ドライフルーツ」ファミマに先行登場🍑 酸味とまろやかな甘さが調和した味わい 📍6/23～ ▫️和歌山県産「すもも」をドライフルーツに ▫️廃棄シロップ再利用でアップサイクルに貢献 #ファミリーマート#

SCRE:EN 3rd PV　(vol.2) 出演：#當真あみ# さん 監督：#岡川太郎# さん ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 撮影は16mm フィルムを使用。 フィルムならではの柔らかな空気感、 温度感をお楽しみください♪ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ［映画館のスクリーンをアップサイクル］

SCRE:EN cinema pouch ＦＩＬＭ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 35ｍｍのフィルム缶からインスパイアされた、 フィルム缶型のポーチ。 大きく開くファスナーと内装には両サイド にポケットも完備♪ size：幅15.0cm × 高さ15.0cm × マチ3.5cm Screen：white ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 映画館で使用されたスクリーンを アップサイクルした商品です。

🏗 毎日数ペタバイトを取り込む数万件のジョブを、データ提供を一切止めずに丸ごと移行する——。Metaが「シャドウ→逆シャドウ→クリーンアップ」の3段階でレガシーを100%廃止した実戦記です。 タイトル: Migrating Data Ingestion Systems at Meta Scale URL: 📝 概要 Metaは世界最大級のMySQL展開から、毎日数ペタバイトのソーシャルグラフデータをデータウェアハウスへ増分取り込みしています。本記事は、その数万件の取り込みジョブを、分析・レポーティング・MLの各パイプラインを止めずに、新しいセルフマネージド型サービスへ移行した方法を解説します。 ❓ 解決する課題 レガシーは顧客（チーム）所有のパイプラインで、小規模では有効でもハイパースケールで不安定でした。ますます厳しくなるデータ到着時刻の要求を満たしつつ、組織全体へのデータ提供を止めずに移行する必要がありました。 💡 方法論と提案手法 3フェーズのライフサイクルで移行します。 ・シャドウ：本番前環境で本番データを消費しつつ隔離テーブルへ書き込み、本番ジョブとの行数・チェックサムの不一致を継続監視します ・逆シャドウ：シャドウジョブを本番テーブルへ昇格させ、元の本番ジョブをシャドウへ。両系統の出力を比較し続けて品質シグナルを得つつ、必要なら即ロールバックします ・クリーンアップ：整合性を確認後、旧ジョブを廃止します ・各ジョブを、差異ゼロ・ランディング遅延・リソース・カスタム基準の4軸で検証し、CDC（変更データキャプチャ）でフルダンプ・デルタ・ターゲットの各テーブルを保持します 🎯 ユースケース 大規模なデータ取り込み基盤の移行、CDCパイプラインの段階的な切り替え、ゼロダウンタイムでのシステム置換の設計に役立ちます。 📊 実績 ・ワークロードの100%を移行し、レガシーシステムを完全に廃止しました ・ジョブの状態シグナルをScubaへ継続送信し、各ジョブを監視してステージ間で自動昇格/降格する移行ツールで、数千件の同時移行を管理しました ・不良パーティションをメタデータでフラグし、下流ジョブへの伝播を防いでアラートを発火させました ・移行容量の制約に対し、旧システムが配信したスナップショットを初期値に再利用してフルダンプ負荷を削減し、生まれたデータ品質解析ツールは移行後もリリース検証で使われ続けています #DataEngineering# #DataInfrastructure#

# AIエージェントをソフトウェアに組み込むプラクティス # Synchronous Edge Agent｜同期エッジ 🎯 キャッチーなメッセージ LLMエージェント、まず「同期で返せないか？」を考えていますか？ 非同期キューやチェックポイントに飛びつく前に、シンプルな同期HTTPで完結できないか検討しましょう。実際のユースケースの大半は、それで十分です。 🔥 解決する課題 エージェントアーキテクチャの議論はすぐに非同期キュー・チェックポイント・オーケストレータへ進みがちです。しかし多くのタスクは「LLM1回＋軽いツール」で済みます。軽量タスクに重い実行基盤を持ち込むと、運用コスト・デプロイ複雑性・デバッグ難度が不必要に跳ね上がります。 💡 提案パターン Synchronous Edge Agent（同期エッジ）は、単発のLLM推論と軽量ツール0〜2回を1つの同期HTTPリクエスト内で完結させる、最もシンプルな実行方式です。状態はインコンテキストのみで、チェックポイントもキューも不要です。テキスト分類・情報抽出・単純Q&A・要約・構造化出力生成など「数秒で終わる確実な処理」に最適です。タイムアウトはLLM呼び出し単位でp99実測値に基づいて設定し、モデル選択もレイテンシ予算の関数として決定します。迷ったらまずここから始めてください。 ✅ 選定条件 使うとき： - 処理が概ね5〜10秒以内に終わる（対面）、またはAPI連携で30秒以内 - LLM呼び出しは1回、ツール呼び出しは0〜2回の軽量処理 - 途中再開や人間承認が不要 使わないとき： - 処理が30秒を超えうる、または所要時間が読めない場合 - 複数ツールの多段呼び出しや計画・反省ループが必要な場合 - 不可逆な副作用（決済・データ削除等）を伴う場合 ⚠️ 落とし穴 - タイムアウトはHTTPサーバ全体でなくLLM呼び出し単位で設定すること。全体タイムアウトだけではLLMがハングしてワーカースレッドを占有し続けます - 同期枠内でのリトライは0〜1回に限ること。リトライを重ねるとクライアントが先にタイムアウトします - サーバーレス環境ではコールドスタートがレイテンシ予算を食うため、Provisioned Concurrencyやウォームアップで対処が必要です 🔧 実装方針 - クライアントからのHTTPリクエストをAPI Gateway経由でハンドラが受け取り、1つのリクエスト-レスポンスサイクル内で処理を完結させます。外部キューやチェックポイントストアは登場しません - タイムアウトはHTTPサーバ全体ではなくLLM呼び出し単位で設定し、その値はlatency_budgetから導出します。p95/p99の実測値に基づいて調整します - モデル選択もレイテンシ予算の関数として決定します。分類・抽出には軽量モデル、生成にはミッド〜フラグシップを選びます - 構造化出力（JSON Schema等）を使い、レスポンスの軽量検証を常にONにします。意味検証はレイテンシに余裕がある場合のみ追加します - 対面UIで生成が長文になる場合はSSEストリーミングを併用し、体感レイテンシを短縮します #AIエージェント# #ソフトウェアアーキテクチャ#

🔄Loop Engineeringとはなにか？ もう「AIにプロンプトを打つ」作業は終わりにしませんか？これからは、エージェントを自律的に回す仕組みそのものを設計する時代です。AIコーディングのパラダイムシフトの正体に迫ります。 💡 1. プロンプトからシステム設計への転換 従来のAIコーディング（AI-assisted Coding）は、人間がループの「中心」にいました。 👨‍💻 これまでのアプローチ: 人間がコンテキストを考え、プロンプトを打ち、AIの出力を読み、手元でテストを実行し、エラーが出たら再度プロンプトを打つ。AIは「高機能な関数」や「道具」であり、制御の主体は常に人間です。 🔄 ループエンジニアリング: 人間はループの「外側」に出て、システム全体のデザイナー（作者）になります。仕事の検知、AIへのコンテキスト注入、出力の自動テスト、進捗の記録、次のステップの判断という一連のライフサイクルを小さなプログラムに実行させます。 ここで重要なのは、AIモデルがシステムにおける「サブルーチン（部品）」へと降格し、代わりに環境（テストスイートやリポジトリの状態）からのフィードバックをループ処理する構造へ進化したという点です。 ⚙️ 2. ループを駆動する5つのコアコンポーネント＋1つの記憶 抽象的な概念を動くシステムに落とし込むため、ループは以下のコンポーネントに分解されて設計されます。 ① ⚡ 自動化（Automations） ループの心臓部であり、発火トリガーと停止条件を定義します。 ツール（Claude CodeやCodexなど）では、単に定期実行する /loop だけでなく、明確な終了条件（例：「すべてのテストがパスするまで」）を満たすまでAIを回し続ける /goal コマンドなどがこれに該当します。条件が達成されるか、ハードストップ（予算や上限回数）に達するまで回り続けます。 ② 🌳 ワークツリー（Worktrees） 複数のAIエージェントが並列で動く場合、同じディレクトリで作業するとファイルの衝突（コンフリクト）が発生します。これを防ぐため、Gitの worktree 機能を使い、エージェントごとに独立した作業ディレクトリとブランチを隔離して自動生成します。機械的な衝突を回避し、並列性を担保する基盤です。 ③ 🧠 スキル（Skills） リポジトリのルールやコンテキストをカプセル化したものです。 通常、AIは実行ごとに前回の文脈を忘れますが、SKILL.md のようなファイルに「このプロジェクトのビルド手順」「命名規則」「過去の障害から得た注意点」を明文化しておくことで、AIは毎実行時にそれを読み込み、プロジェクト固有のシニアエンジニアのような振る舞いを固定化できます。 ④ 🔌 プラグイン／コネクタ（Connectors） filesystem（ローカルファイル）しか見えないAIを、本物の開発環境につなぐ架け橋です。 Model Context Protocol（MCP）などをベースに、GitHub（PR作成やIssue取得）、Linear/Jira（チケット更新）、Slack（人間への通知）、Sentry（エラーログの取得）と接続します。これにより、AIが「修正案を出す」だけでなく「Issueを読んで、コードを直し、PRを送り、Slackに報告する」というエンドツーエンドの行動が可能になります。 ⑤ 🤖 サブエージェント（Sub-agents） 役割を分担された独立したAIインスタンスです。「コードを書く役割（Maker）」と「コードを検証・レビューする役割（Checker）」を完全に分離します。 ➕ 💾 記憶：状態ファイル（State File） 地味ですが、ループの成否を分ける最も重要な要素です。STATE.md やJSONファイル、あるいは外部のチケット管理システムに「現在どのブランチが進行中で、何が完了し、次に何をすべきか」を永続化します。「エージェントは忘れるが、リポジトリは忘れない」という原則に従い、昨日の続きを今日のループが再開できるようにします。 🕰️ 3. なぜ「ただのcron（定期実行）」ではないのか？ 懐疑派から「1975年に発明されたcronジョブのリブランド（名前の付け替え）に過ぎないのではないか」という指摘があります。これは半分正解で、半分は間違いです。 スケジュールやトリガーのレイヤーは確かにcronそのものです。しかし、従来のcronは「固定されたスクリプトを機械的に実行するだけ」でした。 ループエンジニアリングが異なるのは、ループの真ん中に「状況を動的に判断する意思決定者（LLM）」がいる点です。 テストが落ちたとき、どのファイルをどう修正すべきか、コンテキストをどう組み立て直すかという分岐は、ハードコードされた if/else ではなく、AIの推論によって動的に決定されます。工学的な面白さは、この「崖から落ちるかもしれない不確実な意思決定者」の周りを、いかに硬牢な自動テストやガードレールで固めるかというシステムデザインにあります。 ⚠️ 4. コストと運用リスクの現実 熱狂的な議論で無視されがちなのが、経済性とセキュリティの現実です。 💸 膨大なトークン消費（コスト） コード生成自体は安価になりましたが、ループを回すと「コンテキストの再読み込み」「リトライの繰り返し」「探索パターンの実行」により、トークン消費量が爆発的に増加します。 実際に、米Uberではエンジニア1人あたり月1,500ドルの上限を設けたにもかかわらず、年間のAI予算をわずか4ヶ月で使い切った事例があります。「最大反復回数」「金額上限」「進捗ゼロ検知による強制終了」の3つのガードレール（ハードストップ）の設計が不可欠です。 🛡️ 攻撃面の拡大（セキュリティ） 無人で動くループは、無人で動く攻撃面（アタックサフェース）になります。AIコーディングツールに起因するCVE（脆弱性）が多数確認されており、コマンドインジェクションやSSRF、XSSのリスクがあります。また、外部から取り込んだ「スキル」の説明文がプロンプトインジェクションの経路になり、デバッグログ経由で認証情報（資格情報）が漏洩するケースも監査で報告されています。 🧩 理解の負債（Comprehension Debt） AIが高速でコードを書き、テストが通ってマージされ続けると、リポジトリ内のコードベースと「人間の理解度」の距離がどんどん離れていきます。これを「理解の負債」と呼びます。最も高くつくのはトークンの請求書ではなく、「チームの誰も読んだことがなく、構造を理解していないシステム」をある日突然人間がデバッグしなければならなくなるコストです。 🛠️ 5. 実践：4条件テストと最小実用ループ（MVL）の構築 ループエンジニアリングを実務に導入する際は、厳格な仕分けとステップが必要です。 📋 導入のための4条件テスト 1. タスクが繰り返されるか？（週1回未満なら、手動プロンプトや使い捨てスクリプトの方が早い） 2. 検証が完全に自動化されているか？（テスト、型チェック、Linter、ビルドが悪い出力を100%機械的に弾けるか。これがないと人間がレビューの椅子に縛り付けられる） 3. トークン予算が無駄を吸収できるか？（従量課金で予算に余裕がない場合は無謀） 4. エージェントが環境を操作する道具を持っているか？（ログ確認や再現環境など） 🚀 最小実用ループ（MVL）から始める手順 最初から複雑なマルチエージェントを組むとシステムは確実に崩壊します。以下の順番でボトムアップに構築します。 1. 手動実行の確実化: 1回の手動プロンプトと環境操作で、タスクが完全に完了することを確認する。 2. スキルの文書化: その際のコンテキストや制約を SKILL.md にまとめる。 3. ループのラップとゲート配置: AIが書いたものを自動テスト（ゲート）にかけ、失敗したらAIに戻すという1サイクルを組む。 4. スケジューリング: 最後にそれをcronやイベントトリガーで自動化する。 🎯 レバレッジの支点は「コードを書くこと」から「コードを書く仕組みを定義し、検証すること」へ移動しました。人間は、AIが自分の宿題を甘く採点しないよう、冷徹な「検証ゲート」を設計するエンジニアであり続ける必要があります。