About this episode

The episode features a discussion on recent AI trends and community dynamics with guest hirokiky.

Summary: 準レギュラーのhirokikyさんをゲストに迎え、お互いの近況からソフトウェア開発における生成AIの活用方法、そして最新のベクトル検索技術の面白さについて深掘りしました。さらに、国内外のPythonやDjangoコミュニティの現状、資金難に直面するPyPIへのAnthropicによる巨額寄付のニュースなど、技術インフラを取り巻く変化を議論。終盤には、AIの台頭にそわそわして安易に隠居や他業種を語る風潮への切り込みや、ペットの死から考える感情の折り合い方まで、多岐にわたるトピックを熱く語り合いました。 Guest: 株式会社ゼンプロダクツ代表取締役の清原弘貴です。AI校正Shodo（ https://shodo.ink/ ）を開発・運営しています。Djangoがずっと好きでdjango-jaというコミュニティも長年携わっています。DjangoCongress JPというカンファレンスも年次で主催していましたが今年はやっていないです。2012年ごろから本格的にPyCon JPやPythonのコミュニティに関わりはじめ、もう長い時間が経ったなぁという気持ちがあります。 Contents: 約半年ぶりの再開となるポッドキャストに、準レギュラーのhirokikyさんがゲストとして登場 ゼンプロダクツ代表取締役の自己紹介と、会社設立から7年目を迎えた近況 ソフトウェア開発の現場において、お互いにAI（LLM）をバキバキに活用している現状の共有 AIへの指示出しにおいて、かつて人間に対して行っていたタスク管理や発注と同じような「だるさ」を感じるパラドックス 普段の開発にはClaude、情報収集や調べ物にはGeminiといったツールの使い分け 期間限定で公開されていたClaudeの「Fable 5」の圧倒的な賢さと、サブエージェントを回した開発の完成度 GoogleのSigLIP 2などを用いた、自然言語で画像を検索できるマルチモーダル検索への注目 PyCon JPの過去15年分・2万枚以上の写真から7万個の顔を認識・ベクトル化し、10年前の自分を探し出すローカル実験の成果 プレゼン画面の写真を高精度に読み取る、オープンモデル（Qwen 2.5など）のLLMの進化 最近接探索（近傍検索）の高速化やインデックス手法について、時間を忘れて論文を読み漁る面白さ 「ワードエンベッティング（単語のベクトル化）」がもたらす意味理解の重要性と、ネクストトークン予測の暴論に対する見解 ユーザーと動画を同じ空間にマッピングする、YouTubeのレコメンドエンジン（Two-Towerモデル）の構造 技術的な難しさをどうお金に変えるかというサービス研究開発の苦労と、メンタルが削られる予測可能性の低さ…

People in this episode

Host: Manabu TERADA

Guests: hirokiky, 清原弘貴

Topics covered

• AI trends
• software development
• Python community
• Django
• vector search technology
• emotional coping
• community challenges

Keywords

• AI
• Django
• Python
• vector search
• community
• software development
• emotional coping
• PyCon

Mentioned in this episode

Organizations: 株式会社ゼンプロダクツ, django-ja

Products: AI校正Shodo

Places: シンガポール, 広島

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