皆さん、こんにちは！マイクです！今日の日付は、2025年3月23日、日曜日です。さて、今日はZennでトレンドの記事を紹介していきますよ！
まずは、前回紹介した記事について触れますね。「ログラスにおけるSREの現状と未来」や「[TanStack Query v5] useMutation callback と mutate callback の挙動の違い」など、興味深い内容がありましたが、詳しいお話は今日は割愛します。
さて、今日ご紹介する記事は、全部で5本です。それでは、早速今日の内容を紹介していきましょう！
1つ目の記事は「React Flow の紹介と導入【React】」です。
React Flowは、Reactを使ってインタラクティブなダイアグラムを簡単に実装できるライブラリなんです。フローチャートやマインドマップを作成するのに非常に便利で、使いやすくて視覚的に理解しやすいUI/UXを提供してくれます。このライブラリはWebermes社によって開発されていて、ドラッグ＆ドロップ機能やカスタマイズオプションも豊富です。
React Flowでは、ノードという要素のブロックとエッジというノードを繋ぐ線を定義することで図を構築します。ノードには一意のIDや表示テキスト、位置情報があり、エッジは始点と終点のノードIDを持っています。最新バージョンは`@xyflow/react`と呼ばれ、以前の名称から変更されています。
導入手順はとてもシンプルで、まずライブラリをインストールし、次にコンポーネントを作成するだけ。公式ドキュメントには詳細な情報が掲載されているので、初心者でも安心して取り組めますよ。React Flowはインタラクティブな体験を簡単に実現できるため、開発者にとって魅力的な選択肢ですね。
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2つ目の記事は「AI初心者がDeepSeekの論文を読んで感動した話（解説付き）」です。
この記事では、AIに興味を持ち始めた初心者がDeepSeek-R1の論文を読み、AIの進化や技術を理解する過程を描いています。最初は難解な専門用語に戸惑ったものの、意外と読みやすい論文でAIの基本的な仕組みと進化を学ぶことができたそうです。
記事は、AIモデルの進化をAlphaGoやChatGPTの事例を交えて紹介し、DeepSeek-R1の核心部分や筆者の感想を述べています。AlphaGoは囲碁で人間を超えたAIの象徴として、ディープラーニングと強化学習を駆使して進化を遂げてきました。これによりAIが自己進化し、人間を超える可能性が示唆されています。
また、DeepSeek-R1の論文では、強化学習を通じたAIの自律的な思考能力が強調され、DeepSeek-R1-Zeroがその成果の一つとして挙げられています。AIが自ら学び、思考プロセスを深める様子が観察され、ChatGPTの学習プロセスも触れられています。筆者はこの経験から、AIの進化の背後には多くの試行錯誤と研究があることを実感し、その可能性に感動を覚えたと語っています。
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3つ目の記事は「GoのModel Context Protocol (MCP)の開発フレームワークmcp-goを使ってみる」です。
Model Context Protocol、通称MCPは、Anthropicによって開発されたプロトコルで、LLM（大規模言語モデル）とローカル環境を接続する役割を果たします。これにより、LLMの機能を拡張し、ローカルファイルの読み取りやAPIへのアクセスが可能になるんです。
Go言語用のMCPライブラリは公式SDKがないため、ユーザーは自前の実装やサードパーティ製のライブラリを活用します。特に人気なのがmark3labsのmcp-goで、多くのインポートがあるんです。
mcp-goを使った簡単なMCPサーバーの実装例も紹介されていて、ユーザーからのリクエストに基づいて四則演算を行うサーバーが実装されています。Clineを使ったMCPサーバー設定手順も詳しく説明されています。また、MCPの仕様が比較的シンプルなので、独自実装も可能だということが示されています。
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4つ目の記事は「LLM x Slack x Notion で論文インプットを効率化し、社内ナレッジ蓄積もできるようにした話」です。
株式会社neoAIの大坂洋豊氏は、社内での論文インプットを効率化するために「LLM Bot」を開発しました。このBotは、Slack上で論文のURLを投稿することで、タイトルや要約、関連するQ&Aを自動生成し、Notionに蓄積する仕組みを提供します。
背景には、最新技術動向を把握するために論文を読む必要がある一方で、膨大な情報量や専門性、時間の制約から課題があったと述べられています。LLM Botの主な機能には、自動要約やQ&A生成、情報の統合的な共有があり、これにより業務の合間に素早く論文の要点を把握できるようになりました。
システム全体はAWS LambdaやSlack API、Notion APIを組み合わせて構築され、導入後には論文のインプットハードルが大幅に低下し、社内のナレッジ基盤が強化されたとのこと。最先端技術を活用したこの取り組みは、メンバーの情報収集効率と議論の質を飛躍的に向上させたようです。
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5つ目の記事は「【Flutter】肥大化したWidgetファイルを part でスマートに整理する方法」です。
Flutterでの開発では、ウィジェットのコードが増えるとファイルが肥大化し、可読性や保守性が低下する問題があります。この問題を解決するために、Dartの`part`および`part of`機能を利用する方法が紹介されています。
この記事では、Flutterで画面を作成しているエンジニア向けに、ウィジェットのコードを整理する具体的な手法が示されています。特に、プライベートに保ちつつ他のファイルからアクセスさせたい場合に有効です。`part`機能を使うことで、複数のファイルに分けながらもプライベートなクラスやメソッドを共有できます。
具体的な手順としては、まずウィジェットを意味のある単位で切り出し、サブファイルとして分割し、メインファイルとの関連を`part of`で明示します。無名エクステンションを使用することで、プライベートメソッドを整理し、コードの可読性を向上させることが可能です。
このように、`part`機能を活用することで、ウィジェットファイルの肥大化を防ぎ、保守性と可読性の高い構成を実現できます。ただし、すべてのウィジェットや処理を分割する必要はなく、内容がシンプルな場合には一つのファイルにまとめることも選択肢の一つです。
さて、今日はここまで！今日紹介した記事を駆け足でおさらいすると、React Flow、DeepSeek、MCP、LLM Bot、Flutterの整理方法についてお話ししましたね。次回会えるのを楽しみにしています！詳しい内容はショーノートに書いてありますので、ぜひチェックしてくださいね。番組の感想もお待ちしています！それでは、またお会いしましょう！