💨

2025年10-12月の振り返り

に公開
2025/12/28
ポエム
振り返り
idea

9月に振り返りをしたので、今回は10月から12月の間を振り返ってみる。

主にやっていた事

  • 10月: 主に読書。仕事先でTech blogを執筆。
  • 11月: 主に読書。会社の方でTech blogを執筆。『アジャイルへの道』と題してZennで本を書き始めた。Spring AIの日本語の解説記事がないので『Spring AI入門』とZennで本を書き始めた。
  • 12月: Zennでの『アジャイルへの道』と『Spring AI入門』の執筆を続けた。

勉強したプログラミング言語・ライブラリ等

  • VPython: ナビゲーション可能性は3D画面やアニメーションを簡単に作成するためのソフトウェア。
    『初学の編集者がわかるまで書き直した　基礎から鍛える量子力学』を読み終えたので、これで可視化しながら復習したい。
  • Keycloak: オープンソースの認証・認可サーバ。
    OAuth2.0やOpenID Connectがどういう仕組みで動いているのかを理解するために触ってみた。
  • AWS上のArm Container: AWS上でArmアーキテクチャのコンテナを動かす方法を調査してみた。
  • Spring AI: JavaのAIアプリケーション開発フレームワーク。普段、Spring Bootを使っているので、試してみたがいい感じだった。バックエンドの業務アプリケーションの多くはJavaで書かれているので、JavaでAIアプリケーションが書けるのは良い。
  • assistant-ui: Technology Radar 2025年11月版(Vol. 33)を読むで知った、オープンソースのAIチャットボットUIのライブラリ。Pydantic AIと組み合わせるつもりがSpring AIと組み合わせて使ってみた。

読書

コンピュータ技術書

  • マスタリングAPIアーキテクチャ ―モノリシックからマイクロサービスへとアーキテクチャを進化させるための実践的手法: (第4, 5, 6, 7, 8, 9, 10章; 読了)
    サービスメッシュの説明が気になって読んだが、今一つ理解できなかった。何となくは理解していたマイクロサービスへの移行の手順が整理できたのは良かった。
  • 基盤モデルとロボットの融合　マルチモーダルＡＩでロボットはどう変わるのか: (第3, 4, 5, 6, 7章; 読了)
    ついにロボットの制御関連まで深層機械学習が入り込んできたのか… 事例紹介の本なので1年後には遅れた本になりそう。ロボットでもLLMで実行計画を立ててタスクをこなせるなら、RPA(Robot Process Automation)ももっと進化する気がしてくる。
  • 原論文から解き明かす生成AI: (第1章)
    AI関連のサービスを開発しようとすると、論文も読んでおかないと出来る事の限界を予測できないので、論文を読む習慣を身につけるために読んでいる。
  • VPythonで見て学ぶ 物理シミュレーション入門: (第1, 2, 3, 4, 5, 6, 7章; 読了)
    シミュレーション対象の理論や数式の解説はなく、数式については理解している前提でのVPythonでの実装の仕方の本だった。なんとなくで対象分野の知識があるので、それほど不満なく読めた。ただし、最後の分子動力学シミュレーションのコードがFortranっぽい書き方でVPythonらしくない。速くならないし、読みにくい。
  • 認証と認可 Keycloak入門 第2版: (第1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9章; 読了)
    OAuth2.0やOpenID Connectがどういう仕組みで動いているのかを理解するために読んでいる。仕様の説明と実装の両方が載っているので、理解しやすかった。
  • AIエージェント開発／運用入門: (第1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8章; 読了)
    LangChain, LangGraphの対抗のAIアプリケーションの開発フレームワークも出てきたので、そろそろAIエージェントの開発や運用に関する基礎知識を得ておこうと思い読んでいる。
  • Spring AI in Action: (第1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12章; 読了)
    JavaでAIアプリケーションを開発するためのフレームワークであるSpring AIの解説書。Spring Bootに馴染みがある人なら、すんなりと理解できる。JavaでAIアプリケーションを開発したい人にはお勧め。
  • MCP入門――生成AIアプリ本格開発: (第1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11; 読了)
    MCPの基礎知識と実装方法について記述。9章以降は著者独自のフレームワークもどきの能書きが延々と続くので、読むのが辛かった。フレームワークの自作入門でもなく時間の無駄だった。
  • 計算物理学I (実践 Pythonライブラリー): (第1章)
    VPythonで見て学ぶ 物理シミュレーション入門を読んで、もっと深く物理シミュレーションを理解したくなったので、読んでいる。
  • Introducing EventStorming: (Chap. 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34; 読了)
    EventStormingの提唱者による書籍。4年程前に更新が止まっていて、いまだに執筆中の状態のものが販売されている。EventStormingのワークショップをやってみてのアンチパターンが載っているのはこの本だけなので、読んでおく価値はある。

数学・科学系専門書

その他専門書

  • GitLabに学ぶ パフォーマンスを最大化させるドキュメンテーション技術: (第1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14章; 読了)
    会社の部の人数が大きくなったので、ドキュメントを整備しないと認識の一致が得られないと感じるようになったので、読んでみた。(Kindle Unlimitedで読めるようになったのも理由の一つ。)
    「知識の呪い(The curse of knowledge)」(自分が知っている事を相手も知っていると無意識に感じてしまうバイアス)なんて言葉があるとは知らなかった。
    今の悩みは、ドキュメントを書いても読まないし、検索しないで、雑にSlackに質問を投げつける人が多いだと気が付いた。ただし、みんなAtlassianのConfluenceのページの階層化は下手だし、AtlassianのシステムはJiraも含め、検索機能はゴミ機能(日本語の場合「再起動」とあると「再」と「起動」に分割して、論理和(OR)で検索するから、「再提出」みたいなものまでヒットしてしまう)だしで、ドキュメントを書いた成果が得られない事だと思った。検索機能がゴミだから、AIとMCPで接続しても碌な返答が返ってこない。
    自分で、知識管理システムを作った方がいいのか?とも思ってしまう。

小説等の一般書

  • まず牛を球とします。: 読了
    書評等で良く見かけるので読んでいる。前半は軽くて面白い話が多かったが、後半になるとSFっていうよりも、単なる妄想というように感じてしまい飽きてきてしまった。
GitHubで編集を提案

Discussion