開発スタッフがアプリ関連の最新技術やニュースをご紹介します。

WSL2上でLaravelの開発環境をDockerで構築する場合、MySQLもDockerコンテナで動かす構成がよく使われます。

今回は、MySQLのポートを「3307」に変更した場合に、
WSL2側のLaravelとWindows側のDBeaverから接続する方法を紹介します。

Docker Composeの設定

compose.ymlを以下のようにします。

services:
app:
build: .
ports:

• “8080:80”
  depends_on:
• db

db:
image: mysql:8.0
environment:
MYSQL_DATABASE: laravel
MYSQL_USER: laravel
MYSQL_PASSWORD: password
MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
ports:

• “3307:3306”

ここで重要なのが、

“3307:3306”

という設定です。

左側の「3307」がホスト側のポート、
右側の「3306」がMySQLコンテナ側のポートです。

つまり、

Windows / WSL2 → 3307 → MySQLコンテナ → 3306

という構成になります。

LaravelからMySQLへ接続

LaravelはWSL2のDockerコンテナ内で動作しているため、MySQLのサービス名「db」を指定します。

.env

DB_CONNECTION=mysql
DB_HOST=db
DB_PORT=3306
DB_DATABASE=laravel
DB_USERNAME=laravel
DB_PASSWORD=password

ここでDB_PORTを「3307」にしないのがポイントです。

LaravelとMySQLはDocker内で直接通信するため、
Laravelから見たMySQLのポートはコンテナ側の「3306」です。

Windows側のDBeaverから接続

Windows上で動作しているDBeaverから接続する場合は、
ホスト側に公開した「3307」を指定します。

DBeaverの設定例：

Host : localhost
Port : 3307
Database : laravel
Username : laravel
Password : password

DBeaverからは、

localhost:3307

に接続すると、DockerコンテナのMySQL「3306」へ接続されます。

まとめ

MySQLのポートを3307に変更した場合でも、
接続元によって指定するポートが異なります。

Laravel
→ DB_HOST=db
→ DB_PORT=3306

WindowsのDBeaver
→ Host=localhost
→ Port=3307

「3307:3306」の左側はホスト側、
右側はコンテナ側のポートです。

そのため、Dockerコンテナ間の通信では「3306」、
Windows側のDBeaverから接続するときは「3307」を指定します。

WSL2＋Docker環境でMySQLに接続できない場合は、
まず「どこからMySQLへ接続しているのか」と「ホスト側・コンテナ側のどちらのポートなのか」を確認すると、原因を切り分けやすくなります。

木曜日担当：nishida

Windowsでコマンドを入力するときに利用する「ターミナル」。これまでは文字で命令を入力し、その結果を確認するという使い方が中心でした。

しかし最近は、開発ツールにもAIが組み込まれるようになり、コマンドの意味を調べたり、エラーの原因を分析したりする作業をAIに任せられる場面が増えています。

Microsoftは2026年8月10日、実験的に開発している「Intelligent Terminal」のバージョン0.2を公開しました。

今回のアップデートでは、クラウド上のAIだけでなく、自分のPC上で動作するローカルAIモデルも利用できるようになりました。

● Intelligent Terminalとは？

Intelligent Terminalは、Windows TerminalをベースにAIエージェント機能を組み込んだ実験的なターミナルです。

通常のターミナルとしてPowerShellやコマンドプロンプト、WSLなどを利用しながら、同じ画面内にAIエージェントを表示できます。

例えばコマンドを実行してエラーが表示された場合、その内容をコピーして別のAIサービスへ貼り付けるのではなく、ターミナル上からそのままAIへ相談できます。

AI側がターミナルの出力を確認できるため、「このエラーの原因は？」「修正するにはどうすればいい？」といった質問がしやすくなっています。

● バージョン0.2でローカルAIに対応

今回のバージョン0.2で特に注目したいのが、ローカルAIモデルへの対応です。

設定画面から「BYOM（Bring Your Own Model）」としてAIモデルの接続先を登録できるようになり、Base URLとModel IDを指定することで、自分で用意したAIモデルを利用できます。

例えばOllamaなどを使ってPC内でAIモデルを動かし、そのモデルをIntelligent Terminalから呼び出すことができます。

また、OpenAI API互換のインターフェースを提供するサーバーであれば、Ollama以外の環境を接続することも可能です。

● AIをクラウドへ送らずに使える可能性

ローカルAIを使うメリットの一つは、処理を自分のPC内で完結させられることです。

クラウド型AIの場合、入力した文章やコードなどをインターネット経由で外部サーバーへ送信して処理する仕組みが一般的です。

一方、ローカルモデルを利用すれば、AIモデルそのものをPC上で動かすことができます。

利用するモデルや構成によりますが、通信環境に依存せずAIを利用したり、外部サービスへデータを送信しない環境を構築したりすることも可能になります。

社内システムの管理や開発作業など、外部へ情報を送りにくい用途では、こうした仕組みが選択肢の一つになるかもしれません。

● タブごとに違うAIを使い分けられる

Intelligent Terminal 0.2では、ターミナルのタブごとに異なるAIエージェントを利用できる機能も追加されています。

例えば、あるタブではコード作成を支援するAIを使い、別のタブではエラー調査を得意とするAIを利用するといった使い分けができます。

「/agent」というコマンドからエージェントを切り替えることができ、複数のAIを同時に利用しても、それぞれの会話内容はタブごとに分離されます。

Microsoftの説明では、Copilot、Claude、Codexなど、PCにインストールされている対応エージェントをタブごとに選択できる仕組みになっています。

● OpenCodeにも対応

今回のアップデートでは、「OpenCode」も標準的に利用できるエージェントの一つとして追加されました。

Intelligent Terminalは特定のAIサービスだけを利用する仕組みではなく、ACP（Agent Client Protocol）に対応したエージェントCLIを利用できる設計になっています。

そのため、今後対応するAIエージェントが増えれば、用途に応じて利用するAIを選ぶこともできそうです。

● WSLの中でもAIを利用

WindowsでLinux環境を利用できる「WSL」との連携も強化されました。

バージョン0.2では、WSLのプロファイルごとに利用するAIエージェントを設定できます。

Windows側ではWindows向けの作業を行い、WSL側ではLinux開発環境向けのAIを利用するといった使い分けが可能になります。

WindowsとLinuxを行き来しながら開発する人にとっては、AIが実際の作業環境に近い場所で利用できる点が便利になりそうです。

● エラーをAIが修正候補として提示

Intelligent Terminalには以前から、コマンド実行時のエラーを検出し、AIに修正方法を提案してもらう「Autofix」という機能があります。

今回のアップデートでは、このエラー検出機能も改善されました。

PowerShellやBashなどで発生したエラーを検出し、AIが原因を分析したうえで、修正するためのコマンドを提案します。

ターミナル操作に慣れていない場合でも、エラーメッセージを検索して原因を調べる作業を減らせる可能性があります。

ただし、AIが提案したコマンドが必ず正しいとは限りません。ファイルの削除やシステム設定の変更などを含む場合は、実行前に内容を確認することが重要です。

● ターミナルが「命令する場所」から「相談する場所」へ

これまでのターミナルは、人間が正しいコマンドを知っていることを前提としたツールでした。

例えばファイルを検索したい場合でも、どのコマンドを使い、どのオプションを指定するかを自分で調べる必要があります。

AIが組み込まれることで、将来的には「このフォルダーにある大きなファイルを探して」と自然な言葉で相談し、必要なコマンドをAIに提案してもらう使い方が増えていくかもしれません。

特にローカルAIが利用できるようになることで、クラウドAIだけに依存しない選択肢が増えたことは興味深い変化です。

● まだ実験段階のツール

一方で、Intelligent Terminalは現在も実験的なプロジェクトです。

Windows TerminalそのものがIntelligent Terminalへ置き換わると発表されたわけではなく、今後どの機能が正式なWindows環境へ採用されるかも分かりません。

また、ローカルAIを快適に動かすには、利用するモデルによって十分なメモリやGPU性能が必要になる場合があります。

誰でもすぐにローカルAIを快適に使えるというわけではありませんが、AIをターミナルへ直接組み込むという考え方は、今後のPC操作を考えるうえで興味深い取り組みです。

これまでターミナルは、コマンドを覚えている人ほど便利に使えるツールでした。しかしAIが組み込まれることで、「コマンドを入力する場所」から「PCの操作方法をAIと相談する場所」へと変わっていく可能性があります。

さらにローカルAIが普及すれば、インターネット上のAIサービスだけでなく、自分のPCの中にいるAIへ作業を相談することも珍しくなくなるのかもしれません。

水曜担当：Tanaka

Vue.jsを使って開発していると、コードを修正したのに画面に反映されないということがあります。
そんなときに関係してくるのがコンパイルです。

今回は、Vue.jsでコンパイルするときのポイントを紹介します。

コンパイルとは何か？

簡単にいうと、自分が書いたVue.jsのコードを、ブラウザが動かせる形に変換する作業です。

イメージとしては、

Vue.jsのコード
↓
コンパイル
↓
ブラウザで動くJavaScript

という流れです。

そのため、Vue.jsのコードを修正したあとは、コンパイルを実行しないと変更が画面に反映されません。

npm run devは開発用

開発中にVue.jsをコンパイルするときは、以下のコマンドを使います。

npm run dev

コードを修正したので、動作確認したい場合に使うコマンドです。

本番環境ではnpm run prod

本番環境へ公開するためのファイルを作る場合は、

npm run prod

を使います。

npm run dev
↓
開発・動作確認用

npm run prod
↓
本番公開用

というイメージです。

ただし、プロジェクトによって使えるコマンドが違うので、package.json の scripts の確認が必要です。

反映されない場合の確認ポイント

Vue.jsのコードを修正したのに画面に反映されない場合は、次の順番で確認します。

1. １．コンパイルしたか？
   npm run dev

を実行してみます。

2. ２．エラーが出ていないか？

コンパイル中にコンソールにエラーが出ていないか確認します。

3. ３．ブラウザのキャッシュが残っていないか？

ブラウザに古いファイルが残っている場合があります。

Chromeなら、

Ctrl + Shift + R

で強制リロードして改善するか確認します。

Dockerを使っている場合は注意が必要

Docker環境では、npm run devをどこで実行するかも重要です。

docker exec -it docker_container_name bash

でDockerコンテナに入ってから、

npm run dev

を実行する必要があります。

木曜日担当：nishida

スマートグラスというと、目の前に大きな仮想画面を表示し、動画やゲームを楽しむための機器を思い浮かべる人も多いかもしれません。

しかし、最近登場している製品では、翻訳や文字起こし、原稿の表示など、日常生活や仕事を支援する機能が増えています。

今回発売されたINMO GO3も、映像を楽しむことより、必要な情報を視界の中で確認することに重点を置いた製品です。

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2026年7月21日、韓国ソウルで開催されたUnity公式イベント「Unite Seoul」にて
開発エンジン「Unity」の新バージョン Unity 7 のロードマップが発表されました。

Unity 7 公式ページ
https://unity.com/ja/releases/unity-7

The Unity Engine Roadmap | Unite Seoul 2026
https://www.youtube.com/watch?v=E4fK_B8ys9Y

開発効率の向上

Unity 7では、.NET CoreCLRをベースとした最新の基盤により、コンパイル時間やコード変更後の反映速度など、開発時の待ち時間を短縮します。
ライブでのコード変更を即座に実機に反映させる「ライブコードイテレーション」機能など開発者がより制作に集中できる環境になります。

AIを活用した開発支援

AIツールやコーディングエージェントとの連携が強化されます。
従来のUnityエディタ内だけで完結していた開発プロセスを、外部ツールやエージェントとシームレスに連携できるようになります。

コマンドラインインターフェース (CLI) の導入

Unity 7では、新たにCLI（Command Line Interface）が提供されます。

これにより、ターミナルからUnityプロジェクトの操作や自動化処理を実行できるようになり、AIエージェントとの連携など、より柔軟な開発ワークフローが構築可能になります。

MCP (Model Context Protocol) の活用

Unity 7では、MCP（Model Context Protocol）を活用したUnity MCPサーバーの提供が予定されています。
これにより、外部のコーディングエージェント（AI）がUnityプロジェクトの構造や状態を理解し、エディタ外からコード修正やプロジェクト操作を支援できるようになります。

グラフィックス性能の向上

グラフィックス面では、リアルタイムGI（Global Illumination）技術の強化が予定されています。
Surface Cache GIなどリアルタイムGI技術の強化により、リアルタイムで自然な光の表現が可能になり、よりリアルで高品質な3D表現が可能になります。

感想

今回の発表で特に注目したい点は、AIエージェントやMCPへの対応です。
これまで開発者が手作業で行っていたコード修正やプロジェクト操作の一部をAIが支援できるようになることで、開発の進め方が大きく変化していくと思われます。

また、コンパイル時間の短縮やライブコードイテレーションなど、日々の開発体験を改善する機能も強化されており、開発者がより「作ること」に集中できる環境になりそうです。

Unity 7はUnity 6をベースに開発されており、既存プロジェクトから大きな変更を必要とせず、スムーズに移行できることが想定されているようで、
現在Unity 6を利用している開発者にとっても、比較的導入しやすいアップデートになりそうです。

Unity 7は2027年初頭（Early 2027）にリリース予定とされています。

木曜日担当: nishida