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Koder
Koder@koder_dev·04月20日

これ見てから“AIエージェント”って言葉の解像度爆上がりした

AIエージェントって、ただの“賢いチャットボット”じゃなかった。 これはもうタスクを解くために動き回る、小さなAIのチームだった。 ユーザーの問いに応じて、検索したり、ツールを呼び出したり、記憶を参照したり。 しかもそれを全部、自分で判断してコントロールしてるっていうのが凄い。 「RAG」や「REACT」みたいな言葉は聞いたことあったけど、それがどう組み合わさって“動いてる”のか、初めてイメージがついた気がする。 特に印象的だったのが、AIが単体じゃなくて“連携”や“構成”で設計されてるという考え方。 今ってもう「どのAIを使うか」じゃなくて「どう組み合わせて動かすか」の時代なんだな…って、ちょっと背筋伸びた。 ちなみにこの動画、IBM Technologyのホワイトボード解説シリーズの1本なんだけど、図を描きながら話してくれるから理解しやすいし、長さもちょうどよくてテンポも最高。 AIまわりの仕組みに興味ある人は、このシリーズぜんぶ見て損ないと思う。

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Koder
Koder@koder_dev·04月05日

バズっても落ちないDiscordの秘密

Midjourneyの爆発的人気で、Discordサーバーが大混雑😇 200万人規模のユーザーが押し寄せて、さすがに限界か…と思ったら… まさかのElixir使って神対応してた件🔥 ・メッセージ遅延や失敗 ・全員に通知飛ばす負荷ヤバすぎ問題 ・同時接続の地獄 こういう課題を、“ある設計の見直し”と“ユーザーの分類”でガチ解決してるのほんと凄かった。 しかもこれ、全部ライブサービスで起きた実話ってのが震える😇 技術の話だけじゃなく「どうやってスケーラブルにするのか?」っていう考え方もめっちゃ学びになるので、これは見るしかない!!

バズっても落ちないDiscordの秘密
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Koder
Koder@koder_dev·04月05日

Discordってどうやってメッセージ保存してんの?

ふと疑問に思って調べたら、マジでとんでもなかった... ユーザー1億人以上、保存されてるメッセージは数兆件。 でもサクサク動いてるじゃん? どうなってんの?って思うよね。 昔使ってたCassandraっていうDBが限界きて、 「読み込み遅い!GC重い!スケーリング無理!!」ってエンジニアが叫ぶ未来になったわけ。 でもここからが熱い。 Discordのエンジニアたちはそこで逃げずに、Rustでデータサービス自作して、ScyllaDBに移行するっていう、 「え、もう社内スタートアップ立ち上げたん?」ってレベルのプロジェクト動かし始めたのよ。 結果どうなったかというと… - ノード数激減 - 移行9日で完了(ヤバすぎ) - 全体の安定性爆上がり こういう裏側知ると、もっと好きになるよな…ってなった。 一見地味だけどめっちゃ胸アツな技術ストーリーだった🔥

Discordってどうやってメッセージ保存してんの?
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Koder
Koder@koder_dev·04月20日

BigQueryの請求額、月100万ドルってマジかよ…

Shopifyのデータパイプラインで「このままリリースしたら月95万ドルかかるぞ…!」っていう衝撃の試算が出た話なんだけど、 最初に流したクエリがとんでもないスキャン量で、普通に使ったら破産レベルのコスト叩き出すところだったらしい。 「このままじゃ無理!!」ってなったところからの最適化ストーリーがめちゃくちゃ面白かった。 救世主になったのはテーブルのクラスタリング。 よく使うWHERE条件でデータを整理して、無駄なスキャンを回避するだけで、あの高額クエリがたった100MBちょっとのスキャンで済むようになったらしい。 他にも - SELECT *を避ける - パーティショニングを活用する - プレビュー機能で事前チェックする など、すぐ使える最適化テクも紹介されてて、地味に全部ありがたい。 結果、月100万ドル → 約1,300ドルっていう信じられないレベルのコストダウンを実現。 これぞリアルなデータエンジニアリングって感じだった。 そしてこの話、たった7分の動画にギュッと詰まってて最高にテンポもいい。BigQuery触ってる人も、クラウド請求額で冷や汗かいたことある人も、絶対見た方がいい。

BigQueryの請求額、月100万ドルってマジかよ…
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