福岡Rubyist会議05 参加レポート こんにちは！Timeeでバックエンドエンジニアをしている志賀( @akitoshiga )です。 表題の通り「福岡Rubyist会議05 」に参加してきたのでそちらのレポートを書きたいと思います！ regional.rubykaigi.org 今回「Kaigi Pass」という社内制度を利用して参加しました。 「Kaigi Pass」とは、世界中で開催されているすべての技術カンファレンスに無制限で参加できる制度です。 productpr.timee.co.jp 会場の様子 当日は福岡県福岡市博多区にある「リファレンス駅東ビル」というところで行われました。 会場いっぱいに来場者が集まりとても賑わっていました。 また、会場には福岡県八女市の名物である八女茶が提供されていました。 自分もいただいたのですがとても美味しかったです。 セッション 特に自分の関心が高かったセッションを3つほど紹介したいと思います。 SQLQL とは何だったのか 発表者 : yancya( @yancya )さん www.slideshare.net yancyaさんが取り組まれているSQLQLについての概要と、技術の変遷に伴ったアップデートのお話でした。 SQLQLとはWebクライアントからSQLクエリを送信して、その実行結果をJSONで返すというコンセプトです。 GraphQLのSQL版と考えるとイメージが掴みやすいと思います。 SQLQLに関しては以下で詳しく解説されています。 SQLQL #Rails - Qiita SQLQL とは！？ | PDF なお、ここではRDBMSにPostgresを使用することを前提としています。 SQLQLはクライアントが任意でSQLを送信できるので、これを安全に使えるようにするためにさまざまな工夫が施されていました。 WITH句によるCTEを使って取得対象のDBをラップすることでアクセスできる属性を絞り、秘匿すべきデータへのアクセスを制限しています。 INSERT, UPDATE, DELETEといった副作用を伴う操作に関しては自由に実行できないようにSELECTのみの権限しか実行ユーザーには与えず、定義した書き込み権限のあるストアドプロシージャでしか副作用のある操作を実行できないような仕組みを取られていました。 また、悪意のあるクエリの対策としてpg_queryによってクエリをパースしてAST（抽象構文木）をチェックしていました。 課題も存在していて、再帰処理にはうまく対応できないそうです。 SQL ServerやMySQLは再帰処理の深さを設定できるのですが、Postgresだと存在していないため代わりにタイムアウトのみで設定しているそうです。 クライアントでクエリをフェッチすることが可能になるので、これを用いたときにAPI開発コストの削減に繋がるのは良さそうだなと思いました。 ビジネスロジックがストアドプロシージャに集中してしまわないかなというのと、サーバー側ではクエリを効率化できないのでデータ量が多かったりリレーションの複雑なテーブルからデータを取得する場合はクライアント側で工夫が必要だなと感じました。 SQLをそのままパラメーターにしてWeb経由でクエリを投げるアイデアと、安全性を担保するためのさまざまな試みに技術者のロマンを感じました。 再帰処理に関してはPostgreSQLに存在するCYCLE句を使えば安全に扱えそうなのですが、そうすると特定のRDBMSに依存してしまうのと、クライアントとクエリの決め打ちをしなければならずコンセプトと乖離しそうな気がするので悩みどころだなと感じました。 今回はこのSQLQLのアップデートとしてWAL監視のアイデアを取り込んだデモアプリを披露されていました。 WAL（先行書き込みログ）とはデータベースに変更を行う前に操作内容を記録するログのことであり、このWALを監視することでリアルタイムなデータストリームの観測が可能で、このアイデアをSQLQLに応用されていました。 WAL監視については自分は初見だったのですが、CDC（Change Data Capture）の実装に利用されたりしているそうです。e.g. Debezium Server このほかにもSQL標準の変遷やLive QueryなどSQLQLを起点としてDB 、データ基盤についての幅広いお話を伺いました。 Live Queryで話に上がっていたKafka Streamsについては内部動作と構造に興味が湧いたので後日その深掘りをしてみました。 また、WAL監視については今後複数コンポーネント間でリアルタイムにデータ更新を検知したいときなどにこのアイデアが役立ちそうだなと思いました。 型を書かないRuby開発への挑戦 発表者 : shia( @riseshia )さん speakerdeck.com 自作GemのTypeGuessrのお話。 TypeGuessrは「型情報を開発者が追加せずに型情報を得る」ことをコンセプトに開発されたGemで、Ruby LSPのアドオンという形で使用します。 github.com Rubyに型情報をもたらすツールはいろいろありますが、SteepやSorbetといったような型定義を行い正確な型情報を得るものとは明確に棲み分ける形で開発されています。 Hash/Arrayに対してStructural Typing（構造的部分型）をサポートしつつも複雑な型推論が走りそうな場合はあえてuntypedにして計算量をコントロールしています。 特徴として、Duck Typingに基づくヒューリスティックな推論を用いて型情報を取得しており、クラスに定義されたメソッドをそのレシーバーから辿ることによってこれを実現しています。 この方法でも行数が10万行以上のRailsプロジェクトであれば平均10%〜20%で型情報を得られるそうです。 Duck Typingを利用して振る舞いから型を推論する部分はRubyらしさを感じるとともにユニークで興味深いなと思いました。 まだできたばかりでパフォーマンスには向上の余地があるそうで、このアプローチでどのようにこれらを解決していくのか動向を追ってみたいなと思いました。 少し話は逸れますが、型検査ツールのパフォーマンス改善という話でふと去年の関西Ruby会議で聞いたpockeさんのこのキーノートを思い出しました。 speakerdeck.com Steepのメモリ削減のために自作のプロファイラで観測してプロセス間通信のレベルまで踏み込んで改善に取り組んだ過程がとても面白かったので、よかったらこちらもチェックしてみてください。 Ecosystem on parse.y 発表 : S.H.さん S.H.さんが開発されているparse.yを利用したGemであるkanayagoとigata、そしてこれらを組み合わせたエコシステムのお話 parse.yとはRubyの文法定義ファイルのことで、昨今のRubyist界隈を取り巻くパーサームーブメントを語る上で欠かせないものです。 parse.yはRubyコミッターのydahさんの以下のスライドがparse.y周辺の情報やパーサー自体についても丁寧に解説されていて理解しやすいです たのしいparse.y - Speaker Deck S.Hさんはこのparse.yを利用して、パースしたAST（抽象構文木）ノードをRubyクラスとして扱うことができるkanayagoを開発されました。 github.com ASTをRubyオブジェクトにすることで従来よりももっと手軽にASTを扱えるようになり、パターンマッチングにも対応可能になっています。 これによってコード解析・構文チェックなどといったRubyの文法のASTに関する操作がとても直感的・簡単に行えるようになっています。 またS.Hさんはこのkanayagoをベースとしてigataとkanayago-lspを開発されました。 github.com igataはkanayagoが生成するRubyクラス名、メソッド名、引数の情報などを抽出してMinitestやRSpecに対応したテストファイルを自動作成します。 これに加えてLLMと組み合わせて、テストの中身まで自動補完させる運用も想定されています。 kanayago-lspはkanayagoを用いてVSCodeやVimなどで利用でき、Rubyの新しいパーサーであるPrismでは検知できないものも検知できるそうです。 S.Hさんはこのparse.y、これを利用したkanayagoを利用したエコシステムの構築を目指しており今後はLinterの開発を目指しているそうです。 S.HさんのASTに使われる各ノードを体系立った独自のRubyクラス群にラップするというアイデアがとても素晴らしいなと思いました。 parse.yから生成できるノードは100種類以上あるのでかなり根気がいる作業だと思いましたが、ここは生成AIをうまく活用されたそうです。 Ruby3.4からデフォルトパーサーがparse.yから生成されるパーサーからPrismに置き換わりましたがparse.yの根強い人気というか盛り上がりを感じました。 先ほど紹介したTypeGuessrもそうなのですが、何かを作るにあたりよりRubyらしさを追求するアプローチをみなさんされていて、このマインドはRubyistに通じるものなのかなと感じていました。 これらは開発のお手伝いをしてくれる方を絶賛募集中とのことです。自分もとても興味があるので機会があればパッチを投げたいなと思いました。 そのためにkanayago自体も積極的に使ってみたいと思います。 これらの他にもこの日のセッションはPicoRuby、VM、Deep Researchなど、とてもバラエティに富んでいて非常に面白かったです。 まとめ 福岡Rubyist会議に参加したのは初めてだったのですが、自分は人との距離が近い地域Ruby会議が好きなので今回行くことができて良かったなと思いました。 セッション終了後にも以前からオンラインでお世話になっていたコミュニティの方や、現地コミュニティの方々とも交流できたのも非常に嬉しかったです。 ぜひまた次回も参加したいと思います！

はじめに こんにちは、たかぎ@hitsanです。 最近、趣味でSystemVerilogを使ったハードウェア開発に入門しています。 ハードウェア開発では信号の値を見るために波形を確認するのですが既存のツールはGUIを介して確認するものがほとんどです。ですが私は開発環境をターミナル内で完結させたいのでCLIで波形を確認することができるツールを作りました。 今回はAIを使って開発したのでAIを使った自分用のツールのつくり方を紹介します。 前提知識 この章では今回の記事に必要なハードウェア開発の前提知識について少しお話します。 SystemVerilogはデジタル回路の設計・検証に使用

G-gen の三浦です。当記事では Google Antigravity を使用し、バイブコーディングで目標管理アプリを開発する手順と、Browser Agent によるデバッグの流れを紹介します。 概要 Google Antigravity とは リリースステージ 使用可能なモデル データの保護 検証手順 検証 インストール 初期設定 日本語化とルール設定 自然言語による開発 Browser Agent によるデバッグ 概要 Google Antigravity とは Google Antigravity は、AI を使用して開発作業ができる IDE（統合開発環境）です。Google Antigravity を使うことで、自然言語でやりたいことを伝えて AI がコードの生成や修正を進める開発スタイルである バイブコーディング （vibe coding）を実現できます。 自然言語を使ってチャットで Google Antigravity に作業を依頼すると、AI エージェントがエディタ、ターミナル、ブラウザを使って、実装や修正を段階的に実行します。 参考 : Google Antigravity 参考 : vibe コーディングとは Google Antigravity の主な特徴は以下のとおりです。 特徴 説明 AI-powered IDE エディタ内で AI と対話しながら、作成・修正・調査を一連の流れで実行 Asynchronous Agents 複数の作業を同時に依頼でき、複数タスクを並行して実行可 Agent Manager エージェントとの会話、進捗、成果物を1つの画面でまとめて管理 Multi-window 編集、管理、ブラウザ確認を分けて表示して効率的に並行作業 Browser Agent エージェントがブラウザを操作し、画面確認や情報収集を行う リリースステージ Google Antigravity は、2026年2月現在、 パブリックプレビュー です。当記事で解説する内容は一般提供（GA）の際に変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。プレビュー版のサービスや機能を使うに当たっての注意点は、以下の記事も参考にしてください。 blog.g-gen.co.jp 使用可能なモデル Google Antigravity で使用するバックエンドの AI モデルとしては、Google が提供する Gemini シリーズに加えて、Anthropic の Claude など他社モデルも使用可能です。 2026年2月現在、Google Antigravity では以下の生成 AI モデルを選択できます。 提供元 モデル Google Gemini 3 Pro（high） Google Gemini 3 Pro（low） Google Gemini 3 Flash Anthropic Claude Sonnet 4.5 Anthropic Claude Sonnet 4.5（thinking） Anthropic Claude Opus 4.5（thinking） OpenAI GPT-OSS 参考 : Models データの保護 Google Antigravity は Google 製品であり、以下のような規約が適用されます。 Google Terms of Service Google Cloud - Service Specific Terms Google Workspace AI Ultra for Business で認証する場合に適用 Google Antigravity Additional Terms of Service Google Privacy Policy Generative AI Additional Terms of Service Google Antigravity 自体は無償で利用できますが、その場合、Google Antigravity Additional Terms of Service に記載のとおり、ユーザーデータやメタデータ、AI とのやりとりなどが記録され、保存されます。また、それらの情報はサービス改善に使用される可能性があります。ただし、Google Workspace AI Ultra for Business サブスクリプションを使用して認証する場合は、「当社はお客様のプロンプト、コンテンツ、またはモデル応答を収集しません。」とされています。 上記のような記載があるものの、Google Antigravity の企業による利用に際して、データがモデルのトレーニングに使用されないためにはどうすればよいか、という公式のガイダンスは、2026年2月現在、Google から発表されていません。 2026年2月現在、Google Antigravity のリリースステージがパブリックプレビュー段階であることからも、企業が当サービスを使うにあたりどのようにすべきかは明確になっていません。なお公式料金ページには、 Organization plan が近日中に発表されることが示唆されており、このプランは Google Cloud と連携することでデータの保護を提供するような内容となることが想定されます。 参考 : Choose the perfect plan for your journey 検証手順 検証手順は以下のとおりです。インストールとアプリ開発に加え、意図的にエラーが発生する状況を作り、Browser Agent で原因特定から修正までできるか確認します。 項番 内容 説明 1 インストールと初期設定 インストール後、初回起動〜サインインまでを実施し、エージェントの実行ポリシー（コマンド実行や変更適用のレビュー要否など）を設定します。 2 日本語化とルール設定 画面表示を日本語化し、「回答・計画は日本語で実施する」などのルールを設定します。 3 自然言語によるアプリ作成 チャットに要望を入力し、計画の提示 → レビュー → 実装 → 起動確認までを行います。 4 Browser Agent によるデバッグ検証 わざと不具合を入れ、Browser Agent（ブラウザ操作）でエラー画面を確認し、原因特定〜修正までできるかを確認します。 本検証時の端末と Antigravity のバージョンは以下のとおりです。 OS : Windows 11 Pro 実行環境 : WSL2（Ubuntu） Antigravity : 1.13.3 検証 インストール 公式サイトから、利用する OS に合わせたインストーラーをダウンロードして実行します。対応 OS と要件の詳細は公式ドキュメントをご確認ください。 対応 OS macOS Windows Linux 参考 : Download Google Antigravity 使用許諾契約書を確認して問題がない場合は「同意する」を選択し、「次へ」を選択します。 使用許諾契約書の同意 インストール先を指定し、「次へ」を選択します。 インストール先の指定 ショートカットの作成場所を指定し、「次へ」を選択します。 ショートカットの指定 その他で必要な項目があれば選択し、「次へ」を選択します。 追加タスクの選択 内容を確認し、「インストール」を選択します。 インストールの選択 インストールが完了したので、「完了」を選択します。 完了を選択 初期設定 Antigravity を起動し、「Next」を選択します。 起動と Next の選択 Visual Studio Code （以下、 VS Code ）を使用している場合、設定をインポートできます。不要な場合は「Start fresh」を選択します。 VS Code 設定をインポートするかの選択 次に IDE のテーマ（配色などの見た目）を選択し、「Next」を選択します。 テーマの選択 Antigravity のエージェントをどのように動かすかを選択します。選択したモードに応じて、エージェントの動きが変わります。本検証では Review-driven development を選択します。 エージェントの設定 利用モード（左側）の違い モード 特徴 Secure Mode すべての操作を 都度確認 してから実行します。加えて、より厳格な保護設定が適用されます（詳細は公式ドキュメント参照）。 Review-driven development（推奨） 要所で 人間の確認を挟みながら 作業を実行します。 Agent-driven development エージェントが 自律的に反復 して作業を実行します（確認なしで進む場合があります）。 Custom configuration 実行ポリシー（例 : コマンド実行やレビュー要否）を 細かく設定 できます。 実行ポリシー（右側）の項目 項目 制御項目 選択肢 影響 Terminal execution policy ターミナル（コマンド）実行の扱い Always Proceed / Request Review コマンド 自動実行するか 、 都度確認するか を制御します。 Review policy 変更の適用・進行時の人間の確認の要否 Always Proceed / Agent Decides / Request Review 変更を 即適用するか 、 都度確認するか 、 状況に応じて自動判断するか を制御します。 JavaScript execution policy ブラウザ等での JS 実行 Always Proceed / Request Review / Disabled JavaScript を 自動実行するか 、 都度確認するか 、 無効化するか（Disabled） を制御します。 参考 : Secure Mode 参考 : Agent Modes / Settings エディタの初期設定を行い、「Next」を選択します。 Keybindings（キー割り当て） ：通常は Normal を選択します。 Vim 操作に慣れている場合は Vim を選択します。 Extensions（拡張機能） ：Python や Go などの言語拡張機能をインストールするかを選択します。 エディタの設定 「Sign in with Google」を選択し、Google アカウントで認証を実施します。 Google 認証の実施 認証が完了すると、以下画面に切り替わります。注意事項の確認と必要に応じてチェックボックスを有効化します。チェックボックスを有効化した場合、利用状況データの送信を許可することを指します。 利用規約の確認 初期設定は以上です。これらの設定は後から変更できます。 エディタの表示 日本語化とルール設定 左サイドバーの「Extensions」を選択し、 日本語 と入力して表示された Japanese Language Pack for Visual Studio Code の「Install」を選択します。 画面の日本語化 左下にポップアップが表示されるので、「Change Language and Restart」を選択します。 Antigravity の再起動 日本語表記になっていることを確認し、右上の三点リーダーから「Customizations」を選択します。 Customizations を選択 Rules タブで「Global」を選択し、以下を入力して保存します。Global ルールは全体の共通仕様です。 回答及び計画などの各種ドキュメントはすべて日本語にすること Rules の設定 参考 : Rules 自然言語による開発 右上の「Open Agent Manager」を選択します。 Open Agent Manager を選択 「Open Workspace」 > 「Open New Workspace」 を選択し、作業用フォルダ（ Workspace ）を開きます。 Open Workspace を選択 参考 : Workspaces 作業用のフォルダを選択します。 フォルダの選択 「Next」を選択します。 Next を選択 会話画面が表示されます。モデル（ Gemini 3 など）の選択に加え、会話モードとして以下 2 つを選択できます。 モード 説明 Planning 実行前に計画（手順）を提示してから進めるモードです。調査や設計、複雑な作業を慎重に進めたいケースに適しています。 Fast 計画より実行を優先して、直接タスクを進めるモードです。軽い修正や試行をすぐに動かして確認したいケースに適しています。 モードの選択 モデルの選択 本検証時は以下の設定で、以下プロンプトを入力し、Enter キーを押下します。 モード : Planning モデル : Gemini 3 Pro（high） 社員の目標を管理するシステムを作りたい プロンプトの入力 エージェントから実装計画の確認依頼が来たので、内容を確認します。 実装計画の確認1 実装計画の確認2 実装計画の確認3 計画が問題ない場合、「Review」を選択してコメントを入力し、「Submit」を選択します。 計画の承認 エージェントから、 Next.js のプロジェクト作成コマンドの実行確認依頼が届きます。内容を確認して「Accept」を選択します。 エージェントによるコマンド実行の承認 エージェントから実装（ダッシュボードと社員一覧画面）の完了連絡が届いたら、コマンドを実行して確認します。 エージェントからの動作確認依頼 コマンドの実行 表示された URL にアクセスし、画面が表示されることを確認します。 アプリの表示確認1 アプリの表示確認2 Browser Agent によるデバッグ コードを意図的に改修し、アクセス時にエラーが出るようにします。 エラーが出るように改修 エージェントに対し、エラー内容をブラウザで確認するよう指示します。エージェントから Browser Agent を使用したデバッグの実行許可を求められるため、「Setup」を選択します。 エージェントによる Browser Agent のセットアップ確認 参考 : Browser Agent ブラウザが起動し、Antigravity 用の拡張機能のインストールが求められるため、確認してインストールを実施します。 拡張機能のインストール1 拡張機能のインストール2 拡張機能のインストール3 インストールすると、Antigravity によりエラーページへのアクセスとデバッグ情報の収集が開始されます。 エージェントによるデバッグ情報の収集 エージェントから修正完了連絡が来たので、再度アクセスしてエラーが表示されずに画面が表示されていることを確認します。 エージェントからの修正完了連絡 アクセスの確認 三浦 健斗 (記事一覧) クラウドソリューション部 2023年10月よりG-genにジョイン。元オンプレ中心のネットワークエンジニア。 ネットワーク・セキュリティ・唐揚げ・辛いものが好き。 Google Cloud Partner All Certification Holders 2025 / Google Cloud Partner Top Engineer 2026