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日本ではどのような方向性の話でも原理主義的な主張は社会に大抵影響力を持たない。論理として正しいかどうかに関わらず、社会的な合意を得られる場面が限られるからだ。民主主義の国では基本そうだろう。

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今後、信頼性の重みづけの話はますます重要になるはずだが、今の情勢を見ると「手続きによって信頼させるだけの妥当性を持つ」ことよりも、「どれだけ信じたい物語を継続して提供できるか」が強くなるであろうことは目に見えており、これは世代交代によって何らかの安定が成立するまで続くだろうな……

女子枠が恐ろしいのは単に女子枠そのものの話に留まらず、「強権的かつ違憲性のある手法が国民に自然と受け入れられた」という成功体験を与える事で、次に何が狙われるかわからない所です

「スクラムにおける主体性の役割：自分たちで決められない『自己管理』は偽りである」 「自分たちで考えて自律的に動いてほしい」と言いながら、担当も進め方も外から決めていないか。成果への責任を求めるなら、その成果に向けて判断し、行動できる余地も必要になる。自己管理を、チームの心構えだけで終わらせないための話だった。 Martin Hinshelwoodによる、スクラムとAgencyについての記事。ここでいうAgencyは、意欲や積極性だけでなく、責任を持つ成果に向けて意思決定し、行動できる力を指す。 以下、詳細です。 ・責任を持つには、結果に働きかけられる必要がある 筆者は、判断する権限を取り上げたまま責任だけ残すと、責任が失敗を押しつける仕組みになると指摘します。何を担うかと、そのために何を決められるかは、セットで考える必要があります。 ・イベントを開いても、自己管理にはならない 上からスプリントゴールを指定し、マネージャーが個人に仕事を割り振る。こうした状態にデイリースクラムを加えても、チームが自ら仕事を進めているとは言えない、と論じています。 ・変えられないなら、振り返りも形骸化する 改善点を見つけても、チームに変更する力がなければ次につながりません。筆者は、自己管理を成立させる条件が欠けることで、イベントが報告や儀式へ変わってしまうと捉えています。 ・スクラムマスターも、進行役だけでは足りない 会議の設定や議事録にとどまらず、チームとリーダーに自己管理を伝え、組織の障害に働きかけることを求めています。組織の抵抗でそれができないなら、その制約自体を明らかにすべきだという主張です。 この記事から考えたいのは、「もっと主体的に」という言葉を使う前に、相手が実際に何を決められる状態なのかを確認することです。提案することは許されても、毎回判断を覆されるなら、自分で考えて動く意味を見いだしにくくなりそうです。 たとえば、次の振り返りで出た改善案について、チームだけで試せるものと、外部の判断が必要なものを分けてみる。そこで見える制約を話し合う方が、「自己管理できているか」という抽象的な議論より、具体的な変化につながるのではないかと感じました。

今年の状況はとにかく酷い。 ドイツでもこれに近い状況が発生している。 一見すればたかがワインの話。お酒など飲まなくても生きていける。その視点なら、大変だね、の一言で終わる。 根本は保存性の話。水が確保できるならワインの出番はない。 でも、本当にそうなのかな。その当たり前を疑わなければならない時代なのではないかという気がする。

ストレンジMoMの裏側を観た！！ブルース・キャンベル進行なだけで面白い。魔術の手の動きの法則性の話は超感心した今後の見方変わる。 そして何よりワンダと合うリンゴ畑がコロナの影響で満開時期を逃した結果一個一個花を取り付けたとかいう気が狂ってる話ホント笑った

そう。麻生太郎のおむつの話が流れてきて、「誰であろうとおむつの件を揶揄するのはよくない」ということだったんだけど、 私はそれもいきすぎたポリコレではないかなーと思う。 おむつをつけていることを人からそういうふうに言われてしまう人間性のほうが問題なのであって 「"あの"麻生太郎がオムツだよ」というのも、一種の風刺だと思う。 トランプだってオムツの風刺画がたくさんある。 もしと国民のために働いた政治家なら、オムツになっても誰も何も言わないと思う。

🤔 「AIエージェントを作るのは難しくない。でも、本番で動かし続けるのは別の話だ。」──エージェント開発者なら、誰もがこの壁に当たったはずです。 Why Managed Agents Are the Next Big Thing in Agent Building 2022年末にLangChainが登場してから、エージェント開発は急速に進化してきました。初期のAutoGPTの熱狂から、LangGraphやGoogle ADKによる精緻なフレームワークの時代へ。そして2025年に入ると、モデルの能力が臨界点を超え、「ツールを呼び出しながら自律的にループするLLM」という基本形が現実のものとなりました。Claude Code、Deep Agentsといった専用ハーネスの登場は、その完成形への一歩でした。 🌊 しかし、ここで大きな問題が浮かび上がります。エージェントを本番環境で"動かし続ける"ためには、LLMの賢さだけでは足りないのです。信頼性のある実行環境をどう構築するか。失敗したエージェントをどう再開させるか。コードをどう安全に実行させるか。ユーザーへのUXをどう設計するか──開発者はモデルとは全く別の、インフラの泥沼と格闘してきました。 LangChainの創業者 Harrison Chase はこの1年間の学びを結晶化し、「マネージドエージェント」というコンセプトを提唱します。本番エージェントに必要なのは、ビジネスロジック・ハーネス・インフラの3層だと整理し、そのうちインフラ層をまるごと引き受けるのがManaged Deep Agentsです。ランタイム管理、イベントストリーミング、サンドボックス、メモリ、認証、評価ツール──かつては自前で構築するしかなかったすべてが、プラットフォームとして提供されます。Anthropicの「Claude Managed Agents」やVercelの「Eve」も同様の方向へ向かっており、エコシステム全体がインフラの民主化という潮流に入りつつあります。 エージェント開発者がビジネスロジックだけに集中できる時代が、ようやく到来しようとしています。 #AIエージェント# #LangChain#