国内AIニュース
実務で割に合わないとされがちなTDDが、AI駆動開発によって低コストで実現できる可能性を、Claude Codeの実装活用を通じて論じる。
5×5のGrid Worldを例に、世界モデルにおいて過去の情報を保持するMemoryがなぜ不可欠なのかを解説。現在画像とアクションから未来を予測する標準的な手法に対し、GRUを用いた記憶保持の重要性を説きます。
WebNNを活用し、Intel Core Ultra 7 258VのNPU上でTinyLlama 1.1Bを動作させる検証記事。WebGPUと比較して5倍、CPU比で88倍の高速化を達成。動的形状の制約を回避する実装の工夫も解説されている。
AIに宿題の答えを頼る子どもに向け、答えを教えずヒントと問いかけで思考を促す家庭内AIサーバーの自作事例。タブレットを活用したシステム構成と、自律学習を助けるプロンプト設計のポイントを共有します。
Claude Codeで精度低下を防ぐためのセッション管理術。コンテキストを効率的に引き継ぐため、スナップショット型のHANDOFF.mdと質問リストを用いた、運用コストを抑えた連携手法を解説します。
生成AIの「確率的生成」という側面から、AIが知性を獲得するプロセスを考察。単なる単語の並べ替えを超え、複雑な対話を通じて論理性や知性を構築していく過程を、独自の視点で綴ります。
AIエージェントによるテスト生成の是非について、実装とテストを同一セッションで行うべきか、分離すべきかという議論を深掘り。レビューの重要性を含め、効率的な開発ワークフローを再考します。
学習支援AIが教育効果を生んでいるかを見極めるため、利用中の性能と、AIを外した後のスキルの定着度を分ける評価の重要性を説く。高校数学の試験データを基に評価の仕組みを解説します。
インターンシップでAI活用を求められた経験を通じ、プロの職業倫理観とAI依存の境界線を再考。ツールを使いこなす能力と、人間としての判断基準のバランスについて自身の気づきを共有します。
動画や音声などの非構造化データをAIで活用する重要性を解説。YouTubeや会議録音などの情報をAIで分析・検索可能にするためのデータパイプラインの構築について現状の課題をまとめます。
LLMが文章を生成する基本的な仕組みを解説。次のTokenを予測するというプロセスを繰り返すというシンプルかつ強力なアルゴリズムの仕組みと、学習から生成への流れを整理します。
ブラウザ操作エージェントで発生した文字化け事例を紹介。半角英数字が消える現象から、入力制御の難しさとエージェント開発における検査の重要性を解説します。
製造業の現場データは機密性が高く、LLM導入時にクラウドAPI利用の是非が課題となる。クラウド型は性能と利便性が高い一方、ローカル型はセキュリティを担保できる。技術選定だけでなく、情報管理方針の策定が重要である。
Claude Codeを用い、サブエージェントによる敵対的レビューを繰り返すことで、SF小説を執筆する試み。モデルはFable5、設定はxhighを使用し、人間とAIの境界をテーマにしたハードSFプロットの自動生成と改善を行った。
土地の成り立ち判定と3D街並み表示を行う「今昔」サービスを、コミットのあった15日間という短期間でβ版公開まで開発した記録。Gitの履歴に基づき、開発期間の実働日数を振り返る。
OllamaでのローカルLLM生成速度測定において、独自スクリプトとツール「llmfit」を比較。MacBook Air M5 (32GB)を用い、5つのモデルで測定精度と手軽さを検証したレポート。
AIコーディングエージェントへの繰り返し発生する修正指示を解決する手法を提案。プロンプト改善だけでは不十分な場合、失敗や指摘を基にルールファイル（CLAUDE.mdなど）を構造化して管理する実践的アプローチを紹介。
ツールの三層構造（インターフェース、ロジック、データ）をファイル共有により結合させる設計手法。直接呼び出さずにファイルを介することで得られる副作用とパイプラインの柔軟性について解説。