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title: AIがあるのになぜ人はブログを書くのか
tags:  #qiita #qiitatechfesta #azure #生成ai  
author: [Kento Yamada](https://image.docswell.com/user/ymd65536)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/PJR9KR9479.jpg?width=480
description: .NETラボ 勉強会 2026年6月 飛び込みLTの登壇資料です。 https://dotnetlab.connpass.com/event/390843/
published: June 27, 26
canonical: https://image.docswell.com/s/ymd65536/5DMM9L-2026-06-27
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AIがあるのになぜ人はブログを書くのか
Qiita Tech Festa 2026の中間報告
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今日話すこと
● Qiita Tech Festa 2026の中間報告
● 個人的に注目した記事の紹介
● 何かを伝えるからにはやっぱり
● （話題を変えて）他気になる話題
● 次回予告
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自己紹介
山田顕人（Kento.Yamada） @ymd65536
By the wayの人、404ニキなど呼び方はさまざま
仕事：DevSecOps、クラウドインテグレーション
コミュニティ運営：.NETラボ、AI運用、AI駆動開発
受賞歴（継続中の称号を掲載）
● 初代PagerDutyアンバサダー
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Qiita Tech Festa 2026の募集テーマ
.NETやAzure・Microsoft製品で学んだことや気づいたことを共有しよう
引用：https://qiita.com/official-events/f1d72c88948a3e291ba8
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結果（2026年６月27日現在）
昨年を大きく上回るたくさんのご投稿ありがとうございました。
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結果（2026年６月27日現在）
2025年
2026年
昨年を大きく上回るたくさんのご投稿ありがとうございました。
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これは読みたい記事枠
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FoundryとClaudeを組み合わせたちゃんとした手順はなかったかも？
引用：https://qiita.com/chomado/items/a072528364883ae7bb96
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Microsoft Build枠
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MAIを完全に理解できる系
引用：https://qiita.com/ochtum/items/d72b30ac03a100f8786d
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# Page. 11

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WSL Containersの解説！
引用：https://qiita.com/ochtum/items/6e6da3f0c841f5773954
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WorkIQを深堀りしたい人向け
引用：https://qiita.com/Tadataka_Takahashi/items/302ea6d321797994fbba
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Fabric Appのお話、個人的にはDatabricks Appsの比較も知りたい
引用：https://qiita.com/ayumito/items/861145b62994a119a2df
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こういうのすき枠
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ホワァ？！ちょっとやってみたい
引用：https://qiita.com/mamomi64/items/7116f74f8edca2b8865a
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Fabric でデジタルツイン、MQTTも使っている！
引用：https://qiita.com/yoossh/items/ad6474a2d89f73112b23
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個人的には結構好きなテーマ
引用：https://qiita.com/ayumito/items/283b28c2dad78a8aec53
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エンプラあるある？
引用：https://qiita.com/yoshiyakato/items/0588c55fd0b771ddfe97
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AIが書くのは別に良い。大事なのは伝えること
● できることを知ってもらいたい
● どこかの誰かを勇気づけたい
● 未来の自分に伝えたい
● IT昔話を語り継ぎたい
※右の画像はGeminiが生成しました
👉良き仲間を見つけること
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ヤマダの記事 - nanoFramework
引用：https://qiita.com/ymd65536/items/660eee036dca7ed0a7e9
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ヤマダの記事 - MXC（Microsoft Build）
引用：https://qiita.com/ymd65536/items/1f8b1ac21186d841cd48
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ヤマダが次にやりそうなこと（気になっていること）
● マルチエージェントシステムによるシステム運用
● AIエージェントのセルフヒーリング、長期記憶の自動修正
● AIエージェントの自動評価（LLM as Judge）の最適解
● nanoFrameworkを使ったフィジカルAI、どこまでいけるのか？
● マイクロVMによるAIエージェントのオーケストレーション、分散マイクロVM
● より小さいAIエージェントを作るにはどうしたら良いか
● Serverless GPUって実際どうなん？どれだけ活用できるのか？(Runpodとか)
● 分散DB、HTAPとかHorizon DBとかデータベースがアツいよね。で、実際どうなん？
● 耐量子暗号の話題、そもそもなぜ量子計算があると今の暗号化がオワコンになるのか
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次回予告
● .NETラボ 勉強会 2025年7月
○ https://dotnetlab.connpass.com/event/361507/
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おわり
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