シアトルエンジニアのデプロイ待ち

[EP44] ローカルLLMに本気を出す〜DGX Sparkを買っちゃった回

アメリカ・シアトル郊外で働く日本人エンジニア、コモダ＆イワイが、ついに買ってしまったNVIDIAのDGX Sparkを目の前に置いて語る回。手のひらより少し大きいくらいの箱に、128GBのユニファイドメモリとGB10グレースブラックウェルスーパーチップ、1ペタフロップスのFP4性能。お値段4,699ドルx2は100万円超えのローカルLLMマシン。果たしてこれは高いのか安いのか——という話に答えを出そうとします。 ■ 訂正・補足 -------------------------------------------------------------------------------- 収録内容について、AIから以下の訂正・補足があります（2026年9月22日確認）。 なお今回はスペックまわりの発言はほぼ全部合っていました。訂正は少なめです。 【数字の訂正】 ・02:01 円換算：「4,700ドル、日本円にして80万円ぐらい」と話していますが、2026年9月22日 時点のレートは1ドル≒157円なので、4,699ドルは約74万円です。[1][10] ・13:00 Opus 4.6の時期：「4.6って去年の、去年の冬に一気に良くなったやつ」と話していますが、 Claude Opus 4.6のリリースは2026年2月5日で、去年ではなく今年の冬です。[6] 【技術的な補足】 ・20:00 ケーブルの宿題への回答：「これデータセンターで使っているケーブルと同じでは？」はその通りで、DGX Spark同士をつなぐのはイーサネットのQSFP112 DACです。ただしNVIDIAは「400GbE対応・イーサネットモード専用」のQSFP112を指定しており、検証済みとして挙げているのはAmphenol NJAAKK-N911とLuxshare LMTQF022-SD-Rの2本。「40Gbpsじゃ足りない、400Gbpsのやつが必要」という理解は正しいです。なおリンク自体はConnectX-7の200Gb/sで動作します。[4] ・08:33 台数と配線：「3台までは直結、4台以上はスイッチ」は正しいです。補足すると、2台ならケーブル1本、3台はリング接続でケーブル3本（2ポートとも使う）、4台以上で200GbEスイッチが必要になります。[4] ・09:02 載るモデルの目安：NVIDIAの公表値では1台（128GB）で最大約200Bパラメータ、2台（256GB）で約405Bまで。GLM-5.3-Flashは総320B／アクティブ18BのMoEなので、「2台に入りそうだ」という見積もりは妥当です。[1][7] ・16:00 GLM-4.6が振るわなかった理由：GLM-4.6は総パラメータ357BのMoEで、4ビット量子化でも180GB前後になります。試した「100GB版」はそれよりかなり強く量子化されたビルドのはずで、精度が出なかったのはモデルそのものより量子化の影響が大きい可能性があります。[8] ・16:31 GLM-5.3-Flashの素性：2026年8月26日公開、総320B／アクティブ18BのMoE、コンテキスト100万トークン、MITライセンス。「Opus 4.8程度と言っている」も、Z.ai自身がコーディング・エージェント系ベンチマークでClaude Opus 4.8に迫ると主張しているとおりです。[7] 【参考リンク】 [1] NVIDIA：DGX Spark 製品ページ（仕様・価格） https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/ [2] Notebookcheck：DGX Sparkの700ドル値上げ（2026年2月） https://www.notebookcheck.net/Nvidia-GB10-powered-DGX-Spark-with-128-GB-LPDDR5X-memory-gets-700-price-hike.1236870.0.html [3] Tom's Hardware：DGX Spark 2025年10月15日発売・3,999ドル https://www.tomshardware.com/desktops/mini-pcs/nvidias-dgx-spark-ai-mini-pc-goes-up-for-sale-october-15-1-petaflop-developer-platform-was-originally-slated-for-may [4] NVIDIA Docs：DGX Sparkマルチノード構成（台数・ケーブル・検証済みケーブル型番） https://docs.nvidia.com/sync/latest/cluster-assistant.html [5] NVIDIA：DGX Station（748GBコヒーレントメモリ／価格非表示） https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/ [6] Anthropic：Claude Opus 4.6 システムカード（2026年2月） https://www.anthropic.com/claude/opus [7] Hugging Face：GLM-5.3-Flash モデルカード https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash [8] Hugging Face：GLM-4.6 モデルカード（357B MoE） https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.6 [9] GitHub：Qwen3-VL（モデルサイズ一覧） https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL [10] Trading Economics：USD/JPY（2026年9月22日 約157円） https://tradingeconomics.com/japan/currency [11] Apple Newsroom：M5 Pro／M5 Max発表（2026年3月） https://www.apple.com/newsroom/2026/03/apple-debuts-m5-pro-and-m5-max-to-supercharge-the-most-demanding-pro-workflows/ 00:00 オープニング／ついに買ってしまったぞ、DGX Spark 01:02 スペックを読む：128GB、4TB、GB10 グレースブラックウェル 02:01 お値段4,700ドル、机に乗るスパコンは高いのか安いのか 04:45 買った動機：小さいモデルでも業務が回るかもという気づき 07:31 3,999ドル→4,699ドル、メモリ高騰による700ドルの値上げ 08:01 1台128GB、2台256GB、3台までは直結ケーブル 10:01 実機デモ：Open WebUI＋Tailscaleで立てたローカルチャット 11:31 レシート割り勘チャレンジ、25分考えて1行ずれる 14:30 セットアップは拍子抜け、vLLMのDockerイメージで動いた 16:00 GLM-4.6は振るわず、Qwenの方が良かった 18:01 ここから購入編：Amazonで2台パックを注文したら 19:02 正しいQSFPケーブルを探す旅 20:32 注文3分でキャンセル、「不正アクセスと判断しました」 26:02 教訓：10Kを超えるものはAmazonで買ってはいけない 28:00 90年代の一体型パソコンと、アーリーアダプターの話 30:00 次回予告：ケーブルが届いたら256GBで

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[EP43] イエローストーン ２日目：スターリンクの低軌道衛星と宇宙スパコンについて語る回

アメリカ・シアトル郊外で働く日本人エンジニア、コモダ＆イワイが、イエローストーン国立公園を走る車の中からお届けする"移動収録"回。セルラーもWiFiもほぼ届かない公園で、持ち込んだスターリンクがあっさり100Mbps出た体験をきっかけに、なぜ低軌道でなければいけないのか、レイテンシーと光速の壁、そしてアンテナの大きさが最後はロケットのコストに行き着く話までを掘り下げます。後半は宇宙スーパーコンピューター衛星へ話が飛び、一番の課題が排熱だという設計の面白さから、地上のデータセンターと宇宙はどちらが安いのかという議論まで語ります。 ■ 訂正・補足 -------------------------------------------------------------------------------- 収録内容について、以下の訂正・補足があります（2026年9月7日確認）。 字幕中の［訂正］［補足］［未確認］は収録後の編集注です。 ・18:59／22:04 ロケットの搭載量：Falcon 9の公表LEO最大搭載量は22.8トンです。実際の搭載量は軌道や回収条件で変わります。Starshipは公式ユーザーガイドでLEOへ100トン超を目指す設計で、「2〜3トン」ではありません。[1][2] ・24:39 衛星数：「10万台」と話していますが、FCC資料では最大100万基の申請です。申請日は2026年1月30日で、衛星の設計発表日とは区別する必要があります。[3] ・28:53 許可について：確認したFCC文書は申請の受理と意見募集であり、承認書ではありません。「NASAなどから許可を得ているはず」とは、この資料から断定できません。[3] ・17:17 太平洋の地上局問題：衛星間レーザーで別の衛星へ中継し、離れた地上局へ接続できます。利用者と同じ衛星から地上局が見える必要はありません。ただし、利用にはサービス地域・契約・遮蔽物などの条件があります。[4] ・20:11 排熱：宇宙空間への最終的な排熱は熱放射が中心ですが、機器から放熱板への熱輸送には液体ループも使えます。発言を「液体冷却は不可能」と解釈するのは不正確です。また実物は理想的な黒体ではなく、放射率や温度に応じて放熱します。[5] ・27:50 ルイジアナ施設：州の発表は年間数千回の打ち上げを支える計画で、2027年末までの着工、早ければ2029年の初打ち上げが目標です。「3年で投資回収」という根拠は、確認した資料では見つかりませんでした。[6] ・10:24／35:10 衛星通信と動画・ゲーム：静止衛星でも動画視聴は可能です。遅延と帯域は別の指標で、Starlinkの「20〜40ms」も常時保証値ではありません。公表仕様の例では陸上25〜60ms、遠隔地では100ms超の場合もあり、ゲームの可否は相手までの経路、遅延の揺れ、パケット損失、ゲームの仕様によります。[7][8] ・36:12 日米間の「数ms」：太平洋を横断する通信には小さすぎる値です。例として距離8,000kmなら、真空中でも片道約27ms・往復約53msが下限です（距離÷光速による概算で、実測値ではありません）。光ファイバーや実際の経路ではさらに増えるため、ルーターだけで遅延が決まるわけではありません。[9] ・30:10 au Starlink Direct：メッセージに加え、対応機種では対象アプリのデータ通信も利用できます。任意のメール・ブラウザー・動画アプリが使えるわけではありません。[10] ・19:47 AI1の電力：「1,500Wくらい」と話していますが、SpaceX公式ページの計算ペイロードの公表仕様は平均175kW・ピーク最大250kWです（2026年9月7日確認）。衛星全体の消費電力や演算性能そのものを示す数値ではありません。[11] ・20:05 AI1の大きさ：公表仕様は展開高30m・翼幅75m、展開式液体ラジエーター160m²、太陽電池210kW・電力密度250W/m²です。太陽電池面積はこの2値から約840m²と計算でき、ラジエーターより大きくなります（840m²は公表値からの概算）。「一番大きいのはラジエーター」という説明は訂正します。冷却には能動的な液体冷却と冗長ポンプループを採用しています。以上は公表仕様で、軌道上の実測値ではありません。[11] 【未確認事項】 ・27:30 宇宙の方が3〜5年で安くなる、という話は将来の採算予測です。打ち上げ費以外に寿命・交換・通信・保守も関係し、確定した結果として扱いません。 【参考リンク】 [1] SpaceX：Falcon 9仕様 https://new.spacex.com/vehicles/falcon-9 [2] SpaceX：Starship Users Guide（2020年版の設計値） https://www.spacex.com/media/starship_users_guide_v1.pdf [3] FCC：申請受理・意見募集（2026年2月4日） https://docs.fcc.gov/public/attachments/DA-26-113A1.pdf [4] Starlink：衛星間レーザーと通信構成 https://starlink.com/us/technology [5] NASA：宇宙機の熱制御 https://www.nasa.gov/smallsat-institute/sst-soa/thermal-control/ [6] Louisiana Economic Development：SpaceX計画 https://www.opportunitylouisiana.gov/spacex [7] Starlink：速度・遅延の仕様 https://starlink.com/legal/documents/DOC-1525-57370-71 [8] Hughesnet：衛星インターネットでの動画視聴 https://www.hughesnet.com/blog/satellite-internet-fast-enough-all-your-streaming-needs [9] NIST：真空中の光速 https://physics.nist.gov/cuu/Constants/Value/c.html [10] au：Starlink Direct対応サービス https://www.au.com/mobile/service/starlink-direct/ [11] SpaceX：AI1仕様（OVERVIEW／THERMAL／SOLAR、2026年9月7日確認） https://www.spacex.com/spacexai/starmind 00:00 オープニング／イエローストーンの車中から 00:40 スノーロッジの夕食とバイソンの肉はどこから来たのか 04:05 国立公園でスターリンクが100Mbps出た話 06:40 なぜスペースXは大量に衛星を打ち上げるのか 08:10 低軌道550km vs 静止衛星36,000km、レイテンシーという本丸 12:15 帯域はアンテナの大きさ、そしてロケットのコストに帰着する 16:00 地上局問題：太平洋のど真ん中は繋がるのか 19:20 宇宙スーパーコンピューター衛星、一番でかいのはラジエーター 24:45 なぜ宇宙の方が安いのか、地上データセンターの立地難 27:20 3〜5年で逆転する？鍵はすべて打ち上げコスト 30:10 auのスターリンク・ダイレクトと登山者の需要 31:30 知らない分野をAIに教えてもらうという学び方 35:10 レイテンシー20〜40msの世界と、名古屋→東京の思い出 37:20 まとめ：買わないと、そこまで興味は持てない

[EP42] イエローストーン回１日目：圏外の車内でスターリンクとAGIを語る

アメリカ・シアトル郊外で働く日本人エンジニア、コモダ＆イワイが、今回はまさかの車中収録。ワイオミング州のイエローストーン国立公園を南へ走りながら、完全に圏外の車内でiPhoneのオフライン録音をまわしています。前半は、公園そのものの話。縦2時間・横2時間という桁違いのスケール、8の字型の主要道路、北側から入って泊まったマンモスホットスプリングスは「でっかい別府」だったという感想から、硫黄泉と黄色い段々、土砂降りの中の観光まで。日本人なら絶対に穴を掘って温泉施設を作っているはずなのに、ここには入れる温泉がない——という気づきから、アメリカ人と風呂文化、乾いた空気とお湯のありがたみの話へ。本当は沖縄で収録する予定が台風で飛んだ結果このイエローストーン回になった、という裏話も挟みつつ、走行中にはバイソンも登場します。 道中で盛り上がるのが、2車線のオールウェイストップ（4-way stop）問題。「先に着いた人から進む」はずのルールが、同じ方向に2台並ぶと途端に破綻する——これはキューの設計とフェアネスの問題では？とエンジニア2人がつい真顔で議論します。さらに、標高7,500フィートの薄い空気とコロラドの高地トレーニング、引退後にRVで国立公園を巡る老後、そして圏外が生んだスターリンクの話へ。光ファイバーを引くより衛星を打ち上げた方が安いというアメリカの田舎事情から、東京の「密度の豊かさ」とアメリカの「分散」、新幹線が成立する日本と飛行機で点と点を結ぶアメリカ、宿場町が育たない国土——日米の文化差は地政学にかなり帰着するのでは、という話に広がります。 後半は一転して、AIと知性の話。「喋ったことを後でAIに検証させたい」という雑談から、成果物だけAIに作らせて本人は理解していない問題、人類の知識は衰退するのかという不安へ。そこでコモダが持ち出すのが、「いずれAIが『人間の脳に遺伝子を入れるのが一番効率的です』と言い出すのでは」という仮説。フィジカルAIがまだ赤子であることを踏まえると、ゼロから作るよりAGIとバイオテクノロジーが手を組む方が早いのでは——という、なかなかマッドな未来予想です。 締めは、テレンス・タオが書いた「AIと数学コミュニティ」の論文の話。数学者の仕事にはプロブレムソルビングと理論構築という車輪の両輪があること、AIが全部できるようになった前提で我々は何をするのかという問題設定、そしてブラックボックス化したAIが自ら作る理論を人間の言葉に翻訳する「神託を受ける人たち」のコミュニティ。オンザジョブトレーニングが消えた世界で、教育のやり方そのものを変えなければいけない——という話をしているうちに、目的地のオールドフェイスフルに到着します。 湯気の立つ大自然と、圏外の車内と、AGIの話。ぜんぶ地続きになっている不思議な一本です。 00:00 オープニング：走行中のイエローストーン車内から収録 05:24 物価が意外と安い／国有地と土地所有の話 07:13 別府との違いは「入れる温泉がない」こと 10:13 バイソンとノリスガイザー、オールウェイストップ問題 15:30 風呂文化と乾いた空気、日本の温泉宿が恋しくなる 18:30 標高7,500フィートと高地トレーニング 21:23 圏外とスターリンク、ロードトリップの車内生活 23:19 日米の違いは地政学に帰着する説：新幹線と飛行機 25:58 光ファイバーより衛星が安い田舎、小笠原諸島はどうなのか 28:04 グランドプリズマティックと、娘を連れてくる口実 30:00 AIに検証させたい／理解しないまま成果物が出る問題 31:24 仮説：AIが人間の脳をいじり出す日 33:54 創発と未解決問題、AIはどこまで来たのか 35:49 数学者の仕事とAI：問題を解くことと理論を作ること 38:32 神託を受ける人たちと、これからの教育 41:20 オールドフェイスフル到着、エンディング

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[EP41] アメリカで胆嚢を取ってきた話〜アメリカ医療のリアルなお会計

アメリカ・シアトル郊外で働く日本人エンジニア、コモダ＆イワイが、これまでずっと自信がなくて話せずにいた「アメリカの医療」についに切り込む回。きっかけは、コモダさんが定期検診のエコー検査で胆嚢のポリープに変化が見つかり、専門医から「切っとけば？」と歯を抜くような気軽さで即手術を提案されたという実体験。朝5時に救急病棟から入り、同意書にサインし、腹腔鏡で小さな穴から胆嚢を摘出、麻酔から覚めたらすぐに退院という"アメリカ式日帰り手術"のスピード感をリアルに実況。摘出した胆嚢を写真に撮って持ち帰れるサービスや、車椅子を押してくれたスタッフとの「Are you Japanese？侍が大好きだ」という謎の会話など、笑える小ネタも満載です。一方で、当日夜にはドクターのオンコールチームからしっかり体調確認の電話が来るなど、アメリカ医療の「ちゃんとしてる」一面も紹介します。後半のメインは気になるお会計の話。日本の日帰り／2〜3泊の手術費用とざっくり比較しながら、日米医療費のリアルな体感を語ります。実際にアメリカで胆嚢を手術した日本人の生々しい体験談、なかなか聞けない貴重な回です 。 00:00 オープニング＆今日のトピック「アメリカの医療」導入 00:30 定期検診のエコー検査で胆嚢ポリープの変化が発覚 02:00 専門医は「切っとけば？」と即手術を提案／日米の治療方針の違い 03:00 仕事はフレキシブルPTOで休み／アメリカは日帰り、日本なら2〜3日入院 05:00 手術当日、朝5時に救急病棟から病院入り 07:00 同意書サイン、腹腔鏡手術、麻酔前の緊張 08:00 摘出した胆嚢の写真を持ち帰れるサービス、麻酔医とのやり取り 10:00 手術終了、目が覚めて痛みと共に退院指示 12:00 車椅子で駐車場へ／「Are you Japanese？侍が大好きだ」事件 13:30 資本主義的な病院の回転率、自宅療養のリアル 15:00 当日夜にオンコールチームから体調確認の電話 17:00 回復までの経過（2週間で日常復帰、1ヶ月で完全回復） 19:00 フォローアップのビデオコールと病理検査の結果 20:00 お会計タイム 22:00 保険適用後の自己負担額、保険の仕組み解説 24:30 診療報酬トラブルはなし／日本との自己負担額比較 25:30 日本との金額比較、医者の給料の話 27:00 エンディング

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[EP40] 独立記念日、Fableで遊ぶか家族と過ごすか？エンジニアの究極の選択

シアトル在住のコモダと、一時帰国中のイワイが、東京のZOOMから続けて語る第40回。今回のメイントピックは新モデル「Fable 5」。使い始めて2日目に「実は従量課金で使うといくらかかるか」を表示するステータスラインを入れてみたところ、ワンセッションで100〜200ドルを溶かしていたことが判明し、ローエフォート運用にせざるを得なかった顛末を語ります。Opus 4.8と比べて圧倒的な差を感じたかというと、大規模リファクタリング以外ではそこまでではなかったという率直な感想や、「Fableが出るとOpusが遅くなる気がする」というキャパシティ談義、そして「結局は人間とAIのコミュニケーションコストの問題に落ちてくるのでは」というROI談義まで、話は多岐に渡ります。後半は、コモダが進めている新しいDIYプロジェクト、ロボアームの話。ウェブカメラとiPhoneでステレオ視覚による3D位置特定はすぐにできたものの、ロボアーム自体の物理精度が低く、3Dビジョンでリアルタイム補正しながら動かす必要が出てきたという開発途中の苦労を共有。Opus 4.8にロボアーム制御のプランを作らせた上で、それをFable 5に読ませてリデザインさせるという「力比べ」も実施し、Fableが提案した"事前キャリブレーションではなくリアルタイム補正"という着眼点を評価しつつも、世間の盛り上がりほどの衝撃はなかったという冷静な感想に。さらに、Fable 5の影響でコードベースのリファクタリングタスクが一気に30個から40個に増えてしまった「パンドラの箱」エピソードや、独立記念日の3連休の初日にFableがリリースされたことで「Fableで遊ぶか、家族と一緒にパレードに行くか」という究極の選択を迫られた話も。結局家族を選び、カークランドの独立記念日パレードへ。退役軍人がポルシェやランボルギーニに乗って登場する様子など、アメリカの独立記念日ならではの光景も紹介します。最後は、翌日にサッカーW杯ベスト16でシアトルダウンタウンにアメリカ代表がやってくるという話題で締めくくり。 00:00 オープニング 00:35 リモートワーク近況 01:00 Fable 5のコスト爆発事件 02:30 Opus 4.8との体感差 03:00 中国製ロボアームDIYプロジェクト 05:00 Opus 4.8 vs Fable 5 ロボアーム設計対決 07:00 AIコストとROI談義 09:00 リファクタリングタスクが30→40に急増 10:00 独立記念日、Fableか家族か究極の選択 11:00 カークランドの独立記念日パレード 12:00 W杯ベスト16、アメリカ代表がシアトルへ

[EP39] キッザニアで味ポン作り、ランドセルは158ドル〜シアトル在住邦人の一時帰国レポート

シアトル在住のコモダと、一時帰国中のイワイがZoomをつないでゆるく語る回。まずは東京とシアトルの気温比較や、変わりすぎた渋谷駅の話から始まり、息子さんを連れて行ったキッザニア体験談へ（シャウエッセンのソーセージ屋、牛乳石鹸、ミツカンの味ポン作りブースなど）。後半は一時帰国中ならではの子育てトピックが中心。日本の小学校の英語授業やスピーキング重視のサマースクール事情、保護者会で感じた「全体行動が苦手だとやんわり指摘される」日本らしさ、下駄箱・昇降口といった日本特有の学校文化、そしてランドセル購入（152〜158ドル）にまつわる家族内の議論まで。アメリカの小学校のラフすぎる入学面接との対比も。さらに、一時帰国中の子どもを日本の公立小学校に通わせる際の受け入れ条件（居住実態や賃貸借契約書の提示など）を実際に調べた内容も紹介。最後は週末の過ごし方として、有明ガーデンの「キドキド」でのボールプール、浅草など日本ならではの体験をさせたい親心、そして渋谷の某クレープ店での2時間半待ち事件から「レドモンドなら30分待ちでも耐えられない」というオチで締めくくります。一時帰国あるある、海外在住家庭の子育て事情、日米の学校文化の違いに興味がある方におすすめの一回です。 00:00 オープニング・番組紹介 00:30 東京とシアトルの気温比較、一時帰国3週間目の近況 03:07 変わりすぎた渋谷駅、東京の面白さ 04:10 息子とキッザニアへ：シャウエッセン・牛乳石鹸・ミツカンの味ポン作りブース 06:55 日本の英語教育とスピーキング重視のサマースクール事情 09:29 小学校の保護者会体験、Zoom中継とアメリカとの違い 11:30 アメリカの小学校入学面接はラフすぎる問題 12:37 下駄箱・昇降口という日本特有の学校文化 13:18 ランドセル購入（152〜158ドル）と現地校で使う是非 14:58 給食費タダ問題と一時帰国中の就学手続き・受け入れ条件 18:13 週末は有明ガーデンの「キドキド」でボールプール 19:05 日本ならではの体験をさせたい親心、浅草の話 19:23 渋谷のクレープ店で2時間半待ち事件、レドモンドとの対比で締め

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[EP38] 本社は「まち」だった：メタに転職したエンジニアが語るビッグテックの組織とカルチャー

アメリカ・シアトル郊外で働く日本人エンジニアのコモダ＆イワイが、前回に引き続きゲストのクロダさんを迎え、今回は「メタ（Meta）への転職」をテーマに語る回。Microsoft、Amazon、そしてメタと渡り歩いてきたエンジニアだからこそ見える、ビッグテックの組織・文化の違いをたっぷり掘り下げます。入社1週間のオンボーディングで訪れたメンローパーク本社は、ゲートを抜けるとレストランやアイスクリーム屋が並ぶ「街みたいなキャンパス」。CTOが毎週in-personで1時間しゃべりに来るオリエンテーション、gitではなくMercurialベースの社内バージョン管理（ステージングの概念がない！）、カレンダーからベネフィットまであらゆるツールにAIが統合された職場環境など、入って初めてわかったリアルを共有します。後半は組織論へ。レイオフ後に進む「フラット化」とマネージャーの担当範囲の拡大、プロジェクトと組織図が必ずしも一致しない働き方、ピアフィードバック中心の評価と社内SNS、そしてモノレポゆえに他チームのコードを勝手に直せてしまう風通しの良さ——Amazonの「Two-Pizza・チーム境界くっきり」文化との対比が浮かび上がります。さらに、メタとAmazonの規模感（6万人 vs 数十万人）、フロンティアモデルを作るMSLとの関わり、会社の隣に住んで社食・洗濯・シャワー完備の生活を送る若い社員たち、中国系が多数派で日本人はマイノリティという顔ぶれ、そして「転職は避けられない・キャリアであと何回働けるか」というエンジニアらしい人生談義まで。最後はカリフォルニアよりやっぱりシアトル、という移住者目線の結論で締めくくります。ビッグテックの中身に興味がある方、外資テックでの働き方やキャリアを考えている方におすすめの一回です。 00:00 オープニング＆クロダさんのメタ転職報告 01:20 メンローパーク本社は「街」だった 05:45 オンボーディングとCTOが毎週来る話 08:20 gitじゃなくてMercurial？社内ツールの違い 10:00 あらゆるツールにAIが統合された職場 11:30 組織のフラット化・レイオフ・マネージャーの担当範囲 14:00 プロジェクトと組織のズレ、評価と社内SNS 16:00 モノレポ文化〜他チームのコードを直す 18:50 メタとAmazonの規模感、MSLとフロンティアモデル 20:30 会社の隣に住む若い社員たち、社食・洗濯完備 24:00 中国系多数派・日本人マイノリティ事情 25:30 転職は避けられない、キャリアとAI時代の開発 28:30 社内異動・MSLへの憧れ・シアトル愛 31:00 エンディング

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[EP37] リートコードはまだ要る？AIアシステッド面接で本当に見られていること――Amazon→メタ転職体験記

アメリカ・シアトル郊外で働く日本人エンジニア、コモダ＆イワイが、久しぶりにクロダさんを迎えて「シアトル界隈のソフトウェアエンジニア就職事情」を語る回。話の中心は、1月末に某A社（Amazon）で起きた大規模レイオフ。たまたま対象になってしまったクロダさんが、レイオフ前夜にVP秘書がやらかした"励ましメール"誤送信事件、1月28日の朝にSlackが送れなくなった瞬間、ダンボールを持って出ることすらできないリモートレイオフのリアル、そして機械的なHR対応までを克明に振り返ります。3か月のシビアランス（退職金）と保険、レイオフ翌日から別の会社で働けば"二重給料"も理論上は合法というグレーゾーン、ビザ保持者ならではの制約など、生々しい話が満載。後半は、AI時代の転職活動と面接のリアルへ。20〜50社出して1内定という肌感、社内リソースを失った状態でのレジュメ作りの苦労（職歴はマークダウンで残しておけ！）、リファラルの効果、シアトルvsベイエリアのポジション数の差。さらに、リクルーターコール→フォンスクリーン→オンサイトループという面接プロセスの全体像、9年ぶりの転職で起きたリクルーターコール失敗談、レジュメのキーワードフィルタリング、そして「リートコードはまだ必要か？」「AIアシステッドコーディング面接で本当に見られているものは何か？」という、いま現場で揺れている評価軸まで踏み込みます。ハーネス・MCP・A2Aといったバズワードの栄枯盛衰も交えつつ、「面接の常識そのものが過渡期にある」と実感する、転職活動リアルタイムの貴重な一本です。 00:00 オープニング＆クロダさん登場 02:00 某A社の大規模レイオフと前夜の誤送信事件 05:00 レイオフ通知の朝とリモートレイオフのリアル 09:00 シビアランス・保険・"二重給料"のグレーゾーン 10:00 今のジョブマーケットと面接準備の苦労 15:00 応募開始：ビッグテック行脚・リファラル・引っ越し問題 20:00 面接プロセスの全体像とメタからのオファー 25:00 リートコードとAIアシステッド面接の評価軸 28:00 システムデザイン×LLMと面接の過渡期／クロージング

[EP36] セルフインプルービングAIへルメスエージェントを建ててみた回〜OpenRouter 120Bで動かす個人AI〜

シアトル郊外で働く日本人エンジニア、コモダ＆イワイが、テスラのFSDで夕食のピックアップに向かう道中＋帰宅後の続編、という変則ロケでお届けする回。 きっかけは金曜のオンコール（誤検知）で寝られなくなった夜。GitHubで急にバズっている自己改善型AIエージェント「Hermes Agent」を見つけて、週末にAWSのEC2＋AMIマーケットプレースから2時間でセットアップ。Slack連携、OpenRouter経由のGPT-OSS 120Bでほぼ無料運用、Claude Codeに頼んでSlackスレッドのバグまでパッチを当ててもらう──そんな"自分用エージェントを建てる週末"のリアルを語ります。トピックは「Hermes Agentのセルフインプルービング思想」「データを外から取りに行くコネクターって本当に最適？」「ToDo管理は内蔵と自作で衝突する問題」「ディープリサーチ用途は普通に使える」「マルチエージェントってこういうことか、と腑に落ちた瞬間」など。後半は中華料理屋ピックアップを挟んでテスラ車内に戻り、FSDがロボタクシーの影響か安全側に振れて急ブレーキ多発している話、Auto Cruise vs FSDのハンズフリー法律問題、ChatGPT 5.5/Codexの信頼度、そして「Claude Opus 4.7は4.6の量子化モデルなのでは？」というXで流れていた噂と、それが妙に納得できてしまう体感について。最後はローカルLLM最適化モデルの隆盛と、Anthropic/OpenAIの消耗戦に思いを馳せて締めくくります。AIエージェント自作に興味がある方、Claude Codeをマルチエージェント運用してみたい方、最近のAI界隈のざわつきを"現場の体感"で聞きたい方におすすめの一回です。 00:00 オープニング（テスラFSDで収録中） 01:00 オンコールの夜に見つけたHermes Agent 01:50 Open WebUI振り返りとClaude APIトークン問題 03:15 セルフインプルービングなAIエージェントとは 05:00 コネクターとデータ取得アーキの議論 06:30 セットアップをClaude Codeに丸投げ 08:30 Slackスレッドのバグをコード書き換えで解決 10:30 自分を改善するエージェントの未来 12:00 EC2＋OpenRouter GPT-OSS 120Bで月10ドル運用 13:30 道を間違えるFSD 14:30 内蔵ToDoと自作ToDoの衝突 16:30 ディープリサーチ用途は実用レベル 17:30 オープンクローからのマイグレーションガイド 18:30 中華料理屋ピックアップ／前半終了 19:00 後半：オープンクローのトークン恐怖症 19:30 ラズパイ＋OllamaでLlamaを試した話 20:30 マルチエージェントの本当の使いどころ 23:00 FSDがロボタクシーの影響で安全側に？ 24:00 Auto Cruise vs FSDとハンズフリー法律 25:50 ChatGPT 5.5／Codexの最新事情 27:00 Opus 4.7は4.6の量子化モデル？噂と体感 28:30 OSS 120Bの商用利用と学習データの壁 30:00 ローカルLLM最適化モデルの隆盛 31:00 Anthropic／OpenAIの消耗戦 33:30 まとめ／エンディング

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[EP35] AIスロップ問題とエディター迷子：バイブコーディング時代の開発環境を語る

アメリカ・シアトル郊外で働く日本人エンジニア、コモダ＆イワイが、ハワイ旅行から帰ってきた直後に語る第35回。ハワイからシアトルへの帰路、バンクーバー経由で戻ってきたコモダ家のパークアンドフライ駐車場トラブルや、シアトルの穴場「ペインフィールド空港」が意外と快適だった話からスタート。ボーイングのエバレット工場（ギネス認定・世界最大容積の建物）の話題にも寄り道しつつ、本題へ。メインテーマは「エディター」。ハワイ行きの飛行機でコードを読もうとしてVSコードの見にくさに限界を感じ、IntelliJのパーソナルライセンスを購入するに至ったイワイの経緯をトーク。「VSコードはエディター思想＋LSP」「IntelliJはIDEとして設計」という本質的な違いや、JetBrainsがKotlinまで作ってしまう言語オタク集団であることにも触れます。後半は、AI時代のIDEはどうあるべきかという議論へ。「CLIだけでいいんじゃないか」と思った時期を経て、コードが複雑になると結局IDEが必要になる現実、そしてバイブコーディングで起きる「AIスロップ」問題（複数セッションのエージェントがコードを書き続けることで生まれる一貫性の欠如）を深掘り。「ファイルを複数人が編集するとバグが増える」というGoogleの研究との類似性、Claude Codeのメモリー機能によるセッション間の一貫性確保の試みへと話が広がります。最後は、FBARの入力自動化でClaude Codeのブラウザーオートメーションが意外と使えた話と、幼稚園の提出書類PDFをAIに埋めさせようとして失敗した体験で締めくくり。 00:00 オープニング＆番組紹介 00:50 ハワイからシアトルへの帰り道：時差と疲れ 03:00 パークアンドフライの駐車場トラブル 05:00 ペインフィールド空港が意外と快適 07:30 ボーイングのエバレット工場（世界最大容積） 09:00 VSコードの限界を感じてIntelliJに課金した話 12:00 VSコードとIntelliJの本質的な違い 15:00 JetBrainsはKotlinを作る言語オタク集団 16:30 AI時代のIDEはどうあるべきか？ 20:00 コード生成はCLI、読むのはIDE 23:00 AIスロップ問題：複数セッションによるコードの不一貫性 25:00 Googleの研究：複数人が編集するとバグが増える 27:00 Claude Codeのメモリー機能 30:00 Claude CodeがOllamaで動くという話 33:00 Claude CodeでFBAR入力を自動化した話 35:00 幼稚園書類PDFのAI自動入力は失敗した 37:30 AIの得意・不得意：ウェブページ vs PDF 38:44 まとめ＆次回予告

[EP34] ハワイから始まりイーロンの宇宙計画で終わる回：在米エンジニア2人の南国ゆるトーク

アメリカ・シアトル郊外で働く日本人エンジニア、コモダ＆イワイが、ハワイのホテルプールサイドから収録する第34回。コモダがホノルルハーフマラソンを完走したその日のうちにビーチチェアへ腰かけ、子供たちを泳がせながらポッドキャスト収録という贅沢な回です。前半は「アメリカ在住の日本人がハワイに来ると日本食ばかり食べてしまう問題」をテーマに、丸亀製麺・おにぎり屋・焼き肉（ハンの台所）の実食レポートをお届け。日本から来た観光客はロコモコを食べるのに、本土在住者はなぜ日本食に走るのか？ハワイ往復$200 vs 日本往復$2000という航空券コスパ比較も飛び出します。後半はエンジニアらしく「40近くのおっさんが自分にご褒美するとしたら何を買うか」という深刻なトークへ突入。ローカルLLMマシンは本当に必要か、GPUの310Bモデル問題、RustやCを書きたい欲求、LinuxカーネルのビルドとAIによるリバースエンジニアリングの可能性を経て、気づけばイーロンマスクの宇宙AIデータセンター構想（テラファブ・垂直統合型半導体工場・宇宙ソーラー発電）を熱く考察する展開に。スターリンクを砂漠のど真ん中で使いたい話、腕時計 vs スマートウォッチの永遠の葛藤、そしてアメリカではなかなか食べられないたこ焼きへの渇望で締めくくります。最後はワイキキのビーチを眺めながら「ゆっくりすることが大事」という結論に落ち着く、ゆるくも密度の濃い南国収録回です。 00:00 オープニング・ハワイ収録＆ホノルルハーフマラソン完走 02:00 在米日本人がハワイで日本食を食べるわけ 05:00 丸亀製麺・おにぎり・焼き肉レポート 07:00 ハワイ航空券のコスパ（往復$200 vs 日本$2000） 08:30 欲しいものトーク：40近くのおっさんのご褒美問題 10:00 ローカルLLM・GPU・RustやC言語を書きたい 13:00 310Bモデルのメモリ問題・LinuxカーネルビルドとAI×リバースエンジニアリング 16:00 AIとイノベーションの賞味期限・富の再配分問題 17:30 イーロンの宇宙AIデータセンター構想（テラファブ） 20:00 宇宙ソーラー電力・NVIDIAを超えるAIチップ・OpenAI核融合投資 22:00 スターリンク欲しい問題 23:00 腕時計 vs スマートウォッチ問題 25:00 たこ焼き渇望＆アメリカでのたこ焼き事情 27:00 ダイヤモンドヘッド・神社・バンクーバー経由帰路

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[EP33] AIに振り回された一週間：Claude Codeバグ・GitHub障害・ワシントン州ミリオネア税まで

アメリカ・シアトル郊外で働く日本人エンジニア、コモダ＆イワイが、近況を雑多に語る"デプロイ待ち"雑談回。 今回の最大ニュースは、イワイが会社を辞めて独立し、Claude Codeをフルに活用しながら新プロジェクトを進めているという報告。多い時は5〜6つのエージェントを並列で走らせ、自分はPMとリードエンジニアを兼任してAIに指示を出す——そんな新しい開発スタイルのリアルな手触りを語ります。 ただし、この一週間はツールに振り回された一週間でもありました。Claude CodeのキャッシュバグでMax 5xプランのクォーターが一瞬で溶ける問題、GitHubが6時間以上落ちてマージできない問題、さらにはClaude Codeのソースコードリークまで重なって、「エージェントコーディングはまだ不完全」と実感。それでも「明らかに人間にはできないことができるようになってきた」という手応えも。 後半は、TwitterのX/オハイオ州/おはようのバズ話から、アメリカで初めて映画館で映画を見た話（プロジェクト・ヘイルメアリー、電動リクライニング、ポップコーンのスモール問題）、鬼滅の刃・ナルト・ワンピースのアメリカ人気談義へ。そして最後は、ワシントン州でミリオネア税（年収100万ドル超への所得税）が可決したニュースをきっかけに、「そもそも所得税は違憲だった」というアメリカの歴史と「お上が存在しない国のメンタルモデル」について語る、思いがけず深い話で締めくくります。 トピックリクエスト、お問い合わせ、ご意見は以下フォームからお送りください。 https://forms.gle/V1Jx5K27TN7ht5oC9 https://stihahi.github.io/satoshiya.podcast/ 00:00　オープニング＆近況雑多トーク 00:40　Claude Codeを5〜6並列で使う話、イワイの独立近況 02:00　AIをPM＆リードエンジニアとして使う新しい開発スタイル 05:00　AIとDB設計を議論する感覚 08:00　Max 20Xプランとコンテキストインジケーター問題 10:00　Twitter/Xのオハイオ州おはようバズ 13:00　コーデックス＋Claudeのどっちが強い？AB比較運用 16:00　GitHub大規模障害（6時間マージ不能） 18:00　Claude Codeキャッシュバグ＆ソースコードリーク 21:00　エージェントコーディングの限界と可能性 23:00　アメリカ映画館デビュー：プロジェクト・ヘイルメアリー 25:00　電動リクライニング・ポップコーン・予告30分問題 27:00　鬼滅の刃・ナルト・ワンピースが海外で刺さる理由 30:00　ワシントン州ミリオネア税可決と所得税違憲の歴史 33:00　「お上が存在しない国」のメンタルモデル 35:00　エンディング

[EP32] 作った翌週に公式対応された話：ラズパイとオープンクローで遊ぶエンジニアの週末

アメリカ・シアトル郊外で働く日本人エンジニア、コモダ＆イワイが、ラズパイ工作とAIエージェントの最新実験を語る回。 前回のエピソードで紹介した「Claude Codeのトークン消費量をLEDマトリックス時計でリアルタイム表示する」プロジェクトが、ついに完成。ラズパイZero 2とLEDストリップを組み合わせ、左列に残りセッション時間、右列に使用率インジケーターを実装——したのもつかの間、その1週間後にClaude Code本体がステータスラインでコンテキスト使用量を表示できる公式アップデートをリリース。「せっかく頑張ったのに」という切ない結末も笑い飛ばしながら、DIYの楽しさを語ります。 後半のメインは、ラズパイ5（8GB）に構築したOpenClaw実験報告。Telegramのボットファーザーを使ったチャンネル設定、Slack・LINEとの連携方法、ローカルLLMの性能の壁（ツール使用で一気に壊れる問題）、そして「チャット経由でClaude Codeを操作する」という体験が生み出す、コードを見ずに自然言語だけで指示するPMスタイルのバイブコーディングについて考察します。 さらに、セントパトリックデーに緑服で写真を撮らなければいけないのを伝え忘れた息子エピソードから、大量の英語フライヤーを読み飛ばしてしまう問題→重要なものを日本語で通知するアプリをOpenClawに作らせてみた話まで、エンジニアの日常とAI活用のリアルが詰まっています。 00:00 オープニング＆番組紹介 00:35 LED時計＋ラズパイのトークンインジケーター完成 05:00 Claude Code公式がステータスライン対応→即オワコンに 06:00 ラズパイZero 2のメモリ問題と解決策 09:30 オープンクロー（Open WebUI）の実験報告 12:00 ラズパイ5（8GB）のハード構成・原価 14:30 ローカルLLMの性能の壁 16:00 Telegramボット連携の設定 19:00 Slack・LINE連携とセキュリティ設計 21:00 チャット経由でClaude Codeを操作するPMスタイル 24:30 セントパトリックデー息子エピソード 26:00 学校フライヤーAI要約アプリのアイデアと試作 30:00 Open WebUIのセッション管理の仕組み 32:00 まとめ・次回予告 トピックリクエスト、お問い合わせ、ご意見は以下フォームからお送りください。 https://forms.gle/V1Jx5K27TN7ht5oC9 https://stihahi.github.io/satoshiya.podcast/

[EP31] 5時間クォーターを攻略せよ！ccusageでClaude Max使用率インジケーターを作る

動画版はこちら https://youtu.be/Hn3IKi7sehAA アメリカ・シアトル郊外で働く日本人エンジニア、コモダ＆イワイによるライブ・バイブコーディングセッション回。 テーマは「Claude Code Max 20Xプランの使用率をリアルタイムで可視化したい」。5時間ごとにリセットされるクォーター制限に引っかかりたくないけど、今どれくらい使ってるか分 からない問題を解決しようと、オープンソースのccusageライブラリーを起点にリバースエンジニアリングを試みます。 npxコマンドでローカルのClaude利用データを読み出し、JSON出力から使用パーセントを抽出するワンライナーを模索。途中でpnpm・bun・corepackなど未知のツールが次々登場して混 乱しながらも、Claude Code自身に聞きながらなんとか動作するシェルスクリプトを完成させます。 最終目標は机の横にある物理インジケーター（ワードクロック）に使用率を表示すること。ラズパイとのデータ同期設計まで議論が広がり、「インジケーターが上がってきたら実装並 列度を下げる」というトークン管理術も飛び出します。 自分でコードをほとんど書かずにClaude Codeと対話しながら進める様子が、AI時代の開発の等身大のリアルを映し出す一回です。 00:00 オープニング・バイブコーディングセッション開始 00:35 今日のゴール：Claude Code使用率を視覚的に見たい 01:30 物理インジケーター（ワードクロック）構想 02:00 ccusageライブラリーの発見 02:30 npx ccusageで使用量を確認 04:30 リバースエンジニアリングの仕組み 05:00 5時間ビリングwindow取得を模索 07:00 ccusageコードをClaude Codeに解析させる 10:00 blocksコマンド発見 12:00 --token-limitフラグとプラン上限の非公開問題 15:00 ヒューリスティックによる自動上限算出の仕組み 18:00 公式トークン上限は非公開と判明 20:00 220Mトークンを手動設定して検証 22:00 残り時間と使用率の抽出成功 25:00 シェルスクリプト完成、CLIに表示できた 28:00 pnpm・bun・corepackで環境迷走 32:00 環境変数修正で動作確認 35:00 CLIインジケーター完成 38:00 ラズパイへの組み込み設計 40:00 データ生成量を計測（約0.46MB/時） 41:00 ローカルネットワーク同期設計 42:30 物理インジケーターお披露目を予告 44:00 まとめ トピックリクエスト、お問い合わせ、ご意見は以下フォームからお送りください。 https://forms.gle/V1Jx5K27TN7ht5oC9 https://stihahi.github.io/satoshiya.podcast/

[EP30] 引っ越し・ネクサス・バンクーバー：シアトルエンジニアの近況ぜんぶ話す

アメリカ・シアトル郊外で働く日本人エンジニア、コモダ＆イワイが、約4週間ぶりに近況をたっぷり語る回。 今回のメインテーマはアメリカの引っ越し文化。日本の引っ越し屋さんを呼んでお任せするスタイルとは違い、こちらではユーホール（U-Haul）でトラックを自分でレンタルして運ぶのが主流。15フィートのトラックを運転した感想、費用感（1日100ドル強）、引っ越し業者にチップを渡したら途中で帰られてしまったエピソードまで、日米の"人に頼む文化"の違いが見えてきます。 さらに、グリーンカードホルダーが申請できる「NEXUS（ネクサス）」カードをついに取得！アメリカ・カナダ国境のファストレーンを使えるようになるパスで、申請から取得まで半年かかったリアルを語ります。ショッピングモールの一角にある面接所で、アメリカ側・カナダ側の担当者が隣り合わせに座っているという、ちょっと不思議な面接体験も。 後半は、ネクサスを使ったバンクーバー旅行記。車で2.5時間のバンクーバーがぐっと身近になり、ガスタウンのウニ料理専門店「ウニバー竹中」やグランビルアイランドのマーケットを満喫。日本語が通じるお店が多く、シアトル在住者にとっておすすめのちょい旅スポットとして紹介します。ついでに、シアトルにオープンした丸亀製麺の正直な感想も。 00:00 オープニング・近況報告（引っ越し・一時帰国） 02:00 アメリカの引っ越し文化 ―ユーホール（U-Haul）とは？― 05:00 ユーホールの詳細・費用・過去の経験談 08:00 引っ越し業者トラブル・アメリカの仕事品質の話 10:00 大型トラック運転体験＆軽自動車のアメリカ合法化話題 14:00 新居のインターネット回線設置 15:00 NEXUS（ネクサス）カード取得！ 18:00 ネクサス面接レポート 20:00 ネクサス予約の取り方・ナイアガラ面接所の話 23:00 バンクーバーの魅力（日本食・物価・アクセス） 25:00 バンクーバーのウニ専門店「ウニバー竹中」 27:00 シアトルの丸亀製麺・正直レビュー 29:00 バンクーバー観光 ―ガスタウン・蒸気時計エリア― 32:00 グランビルアイランド＆日本語が通じるお店 34:00 エンディング・次回予告 トピックリクエスト、お問い合わせ、ご意見は以下フォームからお送りください。 https://forms.gle/V1Jx5K27TN7ht5oC9 https://stihahi.github.io/satoshiya.podcast/

[EP29] スーパーボウルと隈研吾キャビン〜テスラで行く温泉ロードトリップ〜

アメリカ・シアトル郊外で働く日本人エンジニア、コモダ＆イワイが、スーパーボウルと冬のロードトリップについてゆるく語る回。 冒頭は、シアトル・シーホークスが12年ぶりに優勝したスーパーボウルの話題から。アメリカ人の友人を招いてルール解説を受けながら観戦した体験、警察が発行する「パレード参加のための欠席許可証」のカルチャーショック、そしてハーフタイムショーでBad Bunnyが全編スペイン語でパフォーマンスした話題まで。後半は、ミッドウィンターブレイクを利用した小旅行。ワシントン州ロングビーチにあるスノーピークキャンプフィールドで、隈研吾デザインのコンテナ型キャビンに宿泊。「お風呂」という名の温浴施設で、アメリカの"プール規制"の中で実現する露天風呂体験を語ります。シアトルの冬を楽しむヒントが詰まった一回です。 00:00 オープニング＆番組紹介 00:31 スーパーボウル観戦：シーホークス12年ぶりの優勝 03:07 シアトル警察の「パレード参加許可証」 05:09 ハーフタイムショー：Bad Bunnyの全編スペイン語 08:01 ジャングルセットは全部人間だった 10:51 スーパーボウルに寿司を食べる理由 11:34 スノーピークキャンプフィールドへ 13:39 隈研吾デザインのコンテナキャビン 17:15 「お風呂」施設とアメリカのプール規制 22:55 秘境温泉への憧れ 26:34 砂漠からスターリンクでポッドキャスト？ 27:00 ロングビーチ散策＆Wendy's豆知識 30:13 テスラのバッテリー残量との戦い 31:30 廃墟ホテルでスーパーチャージャー 32:53 エンディング トピックリクエスト、お問い合わせ、ご意見は以下フォームからお送りください。 https://forms.gle/V1Jx5K27TN7ht5oC9 https://stihahi.github.io/satoshiya.podcast/

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[EP28] AI専用SNS「Moltbook」に人間が潜入？：ボット社会への侵入実験

アメリカ・シアトル郊外で働く日本人エンジニア、コモダ＆イワイが、AI専用ソーシャルネットワーク「Moltbook」の仕組みを解析し、人間として潜入を試みます。 今回はAIエージェント同士が交流するSNS「Moltbook」を取り上げます。オープンソースのAIアシスタント「OpenClaw（旧MoltBot）」が使用するこのプラットフォームの「Skills」実装を読み解きながら、APIの構造やハートビート機能、認証方法などを詳しく解説。従来は「ボットが人間になりすます」時代でしたが、今や「人間がAIになりすます」逆転現象が起きていることに驚きつつ、実際にカールコマンドでアカウント作成を試みます。 Xでの認証を突破できずAI専用コミュニティへの潜入は失敗に終わりましたが、スキルファイルの読み方やMCPを活用したAIエージェントの自律的な動作の仕組みなど、エージェント開発に興味がある方には必見の内容です。 00:00 オープニング 00:17 今週の話題：AI専用SNS「Moltbook」とは 02:49 OpenClaw/MoltBotのSkills実装を読む 04:00 スキルフォルダの仕組みとインストール方法 06:00 Moltbook APIとセキュリティ設定 08:00 APIキーによる認証方式の課題 09:00 ハートビート機能とセルフアップデート 12:00 DM・フィード・投稿機能の実装 14:30 ボット同士のフォロー機能 15:00 スキルファイルから人間用UIを作る可能性 17:00 人間としてMoltbookへの潜入を試みる 18:30 「ボットが人間になりすます」から「人間がAIになりすます」時代へ 21:00 X認証を突破できず潜入失敗 27:00 掲示板の閲覧には成功 29:00 AIエージェントの未来とクラウドAIソリューション 30:30 エンディング トピックリクエスト、お問い合わせ、ご意見は以下フォームからお送りください。 https://forms.gle/V1Jx5K27TN7ht5oC9 https://stihahi.github.io/satoshiya.podcast/

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[EP27] Anthropic新機能 Claude Co-Work の実力は？音声編集で限界を探る

シアトル在住の日本人エンジニア、コモダとイワイがお届けするポッドキャスト。今回はAnthropicの新機能「Claude Co-Work」を使ってポッドキャストの音声編集を自動化できるか検証しました。 https://youtu.be/mZsSNEkRBBY タイムライン 0:00 オープニング・自己紹介 0:30 今回のテーマ：Claude Co-Workでポッドキャスト編集 1:00 Claude Desktopのインストール 3:00 Claude Co-Workの起動と初期設定 4:00 2つの音声ファイルを結合する指示 6:00 裏側の仕組み発見：ffmpegを使用していた 8:30 結合完成・音声確認 9:30 最後の3秒をカットする編集 11:00 オープニング・エンディング曲の追加 14:00 曲のフェードイン・フェードアウト設定 18:00 クロスフェード（音声の重ね合わせ）の課題 24:00 音声書き起こし＆タイトル生成にチャレンジ 26:00 RSSフィード取得の試み 30:00 AWS Transcribe連携の検討 35:00 サンドボックス環境の制限を発見 38:00 まとめ：Claude Co-Workの可能性と限界 トピックリスエスト、お問い合わせ、ご意見は以下フォームからお送りください。 https://forms.gle/V1Jx5K27TN7ht5oC9 https://stihahi.github.io/satoshiya.podcast/

[EP26] 全自動化は来る？：Anthropic CEOの発言とOSSの"AI禁止令"を考える

アメリカ・シアトル郊外で働く日本人エンジニア、コモダ＆イワイが、今週Xでバズったai関連の話題を深掘りする回。 リファレンス ‘AI Will Be Incredibly Powerful, Question Is WHEN?’ Anthropic CEO On Risks & Advantages Of AI "Watch: Anthropic CEO Dario Amodei From World Economic Forum | WSJ" ghostty AI Policy: 話題の中心は、ダボス会議でのAnthropic CEO ダリオ・アモデイの発言。「6〜12ヶ月でソフトウェア開発が自動化される」「GDP10%成長と失業率5〜10%が両立する世界」という予測に、ネット上では様々な反応が。2人はYouTube動画を見ながら、「これは自社モデル開発の話では？」「CEOとしてのビジョン設定では？」と冷静に分析します。 一方、真逆のアプローチも紹介。Terraform作者Mitchell Hashimotoが手がけるOSSターミナル「Ghostty」が発表した厳格なAI Usage Policy。「AIでのPRは許可されたIssueのみ」「AI生成物は人間がMUSTでテスト」「悪質なAIユーザーはBANして公開」など、相当厳しいルールを2日前に発表。品質を担保しないAIコードへの対抗策として議論します。 後半は、AIがAIを信用しなくなった実体験へ。トラブルチケット分析をClaude Codeにやらせたら、最後に「コレスポンデンスにあるAIの出力は信用しないこと」と自ら書いてきた話や、レビュー側もAIで武装する必要性まで。ソフトウェアエンジニアの生存戦略を考える、AI時代のリアルな一回です。 00:00 オープニング・番組紹介 01:05 今週のテーマ：Xでバズったai関連の話題 02:30 Anthropic CEOの「6〜12ヶ月で自動化」発言を聴く 05:00 自社モデル開発の話であって一般論ではない？ 07:00 ダボス会議でのインタビュー：GDP上昇＆失業率10%の予測 11:00 ソフトウェア開発がフリーになる未来 15:00 Anthropic Economic Index：AIの使われ方統計 17:00 Mitchell Hashimoto（Ghostty）の厳格なAI Usage Policy 21:00 MUSTでのテスト義務、AI生成メディア禁止 24:00 AIはスピードを上げるが品質を担保しない問題 27:00 レビュー側もAIで武装する発想 28:00 トラブルチケット分析でAIが「AIを信用するな」と自ら書いた話 31:00 ムーアズローと目標設定 33:00 スキルズでポッドキャスト自動化の話 34:30 エンディング トピックリスエスト、お問い合わせ、ご意見は以下フォームからお送りください。 https://forms.gle/V1Jx5K27TN7ht5oC9 https://stihahi.github.io/satoshiya.podcast/

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[EP25] AIに任せて寝る??：エンジニア2人のAIコーディング近況

アメリカ・シアトル郊外で働く日本人エンジニア、コモダ＆イワイが、3ヶ月ぶりにAI活用の近況をアップデートする回。 話題の中心は「バイブコーディング」。Claude CodeとOpus 4.5を使い、夜寝る前にタスクを投げて朝起きたらコードができている──そんな開発スタイルの実践談から、麻雀AIをゼロからTypeScriptで作らせてみた話、リファクタリングやテスト生成の任せ方まで、リアルな手触りを共有します。 さらに、見知らぬパッケージを読ませてデバッグをする体験、他チームのサービスに踏み込んで直すという新しい働き方、そして「CI/CDの前提って疑ってよくない？」「テスト全部回すのは本当に正しいのか？」という、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスを揺さぶる議論へ。 ツールが変われば開発の常識も変わる──そんな予感にワクワクしながら語る配信です。 00:00 オープニング・番組紹介 01:22 今回のテーマ：AI活用アップデート（3ヶ月ぶり） 02:36 Claude Codeで麻雀アプリをバイブコーディングしてみた 05:10 AIがバグ発見からテスト生成までやってくれた 08:29 夜寝る前にタスクを投げて朝起きたらできてる開発スタイル 10:16 業務でAIコーディングが使いにくい理由 12:03 見知らぬパッケージを触る敷居が劇的に下がった 15:54 フォールスポジティブなアラームの原因を3分で特定した話 18:42 チケット分析・ログ解析にLLMを使う難しさ 23:47 ランブックとLLM、ジュニアエンジニアの「AIがこう言ってた」問題 29:56 全体の雑感：だいぶ使えるツールになってきた 32:15 ベストプラクティスを疑い始めた：CI/CDで全テスト回すのは正しいのか？ 37:28 エンディング トピックリスエスト、お問い合わせ、ご意見は以下フォームからお送りください。 https://forms.gle/V1Jx5K27TN7ht5oC9 https://stihahi.github.io/satoshiya.podcast/

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