国内AIニュース
日本のメガベンチャーにおけるAI活用事例を分析。モデルの性能以上に、自社の課題解決に即した「使い勝手」や「独自の工夫」を重視する戦略が成功の鍵となっている。
NVIDIAが発表した画像認識モデル「LocateAnything-3B」を検証。Hugging Faceに公式コードが未公開だったため、Colab環境で実際に実装し、画像内のオブジェクト特定を試みた過程を記録。
Supabaseを利用した個人開発サービスにて、リージョンをインドから東京へ移行しDBレイテンシを約1/3に改善した事例。移行手順とともに、開発中に陥りやすい罠やハマりポイントを公開する。
VS Codeフォーク版IDEで拡張機能がインストールできないエラーの解決法を解説。IDE独自のバージョンとOpen VSXが要求する本家VS Codeのバージョン基準の不一致が原因であると説明します。
AIに業務を任せる際の注意点を解説。何でもAIに丸投げすることの危険性や、逆にすべて自分で抱え込むことの弊害を指摘し、AIとの適切な付き合い方や仕事のバランスについて考察します。
CloudflareのProject Glasswingを題材に、コーディングエージェントの脆弱性診断における失敗事例を分析。AnthropicのMythosモデルを用いた実務上の課題を解説します。
RAGを用いたトレンド分析の実験を通じて、単なる「最新情報の要約」ではなく、流行の背後にある「共通ルール」を見出すことの重要性と、センスを知識から構築する方法を考察します。
AnthropicがAIの「再帰的自己改善」のリスクと可能性について考察。社内コードの8割をAIが執筆する現状を明かしつつ、制御不能リスクに対し、開発を一時停止できる国際協調体制の構築を提唱しました。
Claude Coworkを活用し、Claudeの最新情報を自動でSlackへ投稿する仕組みの作り方を解説。情報収集の時間を効率化したいエンジニア向けのガイドです。
Microsoft Agent Frameworkを題材に、AIエージェントの設計における「最小権限原則（PoLP）」の重要性を解説する設計原則シリーズ第8回。
ClaudeとClaude Codeを活用し、外部ツールを実行できるエージェントを構築する方法を解説。ユーザーの質問に応じてローカルファイル操作などのツールを自律的に呼び出す仕組みの作り方をステップごとに紹介。
AIツール導入に迷う初心者向けに、ChatGPTとClaude Codeの違いや料金体系など、AIを仕事に取り入れるための最初のステップを分かりやすく解説する連載。
コーポレートサイトを静的サイトジェネレータを使わず、素のHTMLで運用する手法について。ビルド不要でリポジトリに直接HTMLをpushするミニマルな構成のメリットとトレードオフを解説。
開発者本人へのインタビュー形式でコードの意図を深掘りする連載第10回。v0.1.2へのアップデートで導入された新しい軸や、コードが持つ歴史的背景を対話を通じて明らかにする。
台北で開催中の「COMPUTEX TAIPEI 2026」に、アスキー取材班のKTUが潜入。展示会場で見つけた注目の最新キーボードをレポートする。
疑似相関による性能低下を防ぐ手法「Just Train Twice」を解説。失敗例を重視することで機械学習モデルのグループ堅牢性を改善するアプローチを紹介します。
Claude Codeを活用することで、AIへの指示能力が向上し、結果として人間への依頼や報告能力も高まるという「鏡としての効果」について解説する連載第3部作。
ローカルLLMアプリ「LM Studio」が0.4.15(Build 2)へ更新。NVIDIA CUDA環境でのマルチGPUテンソル並列処理に対応し高速化。
大規模言語モデル（LLM）の基本原理や学習プロセス、実務への適用方法、運用リスクについて解説。AI技術の基礎からビジネス応用までの全体像を網羅した入門記事。
LLMの普及により誰でも知識へアクセスできるようになった反面、自然言語での操作がもたらす「感情の投影」や「理解の幻想」といった弊害について筆者の考察を述べる。