国内AIニュース
AI利用時におけるセキュリティ設計として「AI Gateway」の重要性を提唱。外部モデルAPI利用時のリスク制御と、適切な設計思想について整理したセキュリティガイド。
AIコーディングツールの普及によるエンジニアの役割変化を考察。コーダー不要論を否定し、AIを使いこなし主体的に活用できるエンジニアになるためのポイントを解説。
LLM-jpのMoEモデル「llm-jp-4-32b-a3b-thinking」を量子化し、Hugging Faceで公開した事例を紹介。IMatrixキャリブレーションを用いた効率的な量子化プロセスと、思考連鎖対応モデルとしての特徴を解説する。
かつてExcelマクロで構築した競馬予想システム「Diva」が、Claude Codeを活用して5万行の本格的なAIシステムへ進化した過程を辿るエンジニアの開発体験記。
DeepLearning.AIから公開されたAndrew Ng氏の講座「AI Prompting for Everyone」の学習ノート連載を開始。ChatGPT登場以前の知識をアップデートし、最新のプロンプティング技術を体系的に学ぶための導入として、講座の概要と学習の意義を解説する。
Claude Codeの利用に伴う運用上の課題を解決し、作業効率を最適化するための実践的設定ノウハウを紹介。確認ダイアログの削減やコスト管理、テストの自動化など、自身の痛みに合わせて構築した4つの仕組みを具体的に解説する。
2026年のClaude大規模障害から得られた、AIツールへの依存リスクと対策を解説。GitHub Copilot等のツール障害を前提とした「4レイヤーフォールバック設計」の重要性を説き、API活用による安定したワークフロー構築手法を提案する。
AIにキャリア相談する際の「楽観バイアス」を排除し、現実的な戦略を立てる方法を解説。Claude Codeで複数のエージェントを並列稼働させ、最後に批判・検証用エージェントを通すことで、精度の高いキャリアレポートを作成する手法を紹介します。
macOS向けガードツール「omamori」のv0.9.0からv0.9.8のリリースノート。Claude CodeやCursor等のAIツールによる破壊的コマンドを防御する機能を強化し、診断や監査、pipe-to-shell防御などを体系的にアップデート。
AI時代においてエンジニアが市場価値を高めるためには、「コードを書くこと」ではなく「高度な設計・評価ができること」が重要であると説く。AIを活用しつつ、技術者として生き残るための指針を示す。
LLM APIのコストが想定以上に膨らむ原因となる7つのアンチパターンを特定。開発現場で繰り返されるミスを防ぎ、実装コストを最適化するための実践的なノウハウと対処法を解説する。
デジタル庁が公開した政府職員向け生成AI基盤「源内（Genai）」の技術解説。3クラウド対応や商用利用可能な設計など、行政AI基盤が解決する技術的課題と仕組みを整理して紹介する。
AWSによる「Claude Code Security Basics」を基に、AIツールの安全運用モデルを整理。抑止・制限・隔離の3層防御モデルを活用し、PermissionsやHooksの役割を体系化する。
多層パーセプトロン（MLP）を構築し、MNISTを用いた手書き数字認識に挑むチュートリアル。AIの原理をハードウェア視点で解体し、ゼロから再構築する過程を通じた深い理解を目指す。
Claude Code向けCogneeグラフ記憶ツールキットの自作背景と、公式プラグインとの比較検証。なぜ自作ツールが必要だったのかを事実ベースで分析し、両者の機能差や使い分けについて技術的な視点から深掘りします。
AIエージェントによるタスク実行後の検証プロセスを解説。Claude Codeの検証スキルを活用する方法と、シェルコマンドでexit codeにより判定する手法の2種類を比較・紹介する。
AIエージェントやAIアシュアランスにおける「責任」の取り扱いについて考察する記事。工学的な監査やログ記録だけではこぼれ落ちてしまう責任の概念を、「責任経路工学」という視点で掘り下げる。
Google Cloud Next '26で発表されたADK 2.0（Beta）をローカル環境で検証した記録。特に新機能であるグラフベース実行（Workflow / Nodes & Edges）の手触りや、SDKをどこまで自力で動かせるかに焦点を当てた実験レポート。
AIエージェントがタスクを「完了」と報告しながらも、実際には実装が伴っていないという失敗事例を分析。表面的なログの成功にとらわれず、AI特有の「未定義の失敗モード」について考察する。
LLMアプリの運用において、従来のログ（request/response等）だけでは不十分な場面を解説。AIの判断根拠やRAGの検索品質、承認プロセスなどを追跡・可視化する重要性と具体的な手法を提案する。