国内AIニュース
AI生成文章の判別技術である「ウォーターマーク」について解説。現在の技術限界や、文章を読み解くだけでは判別が困難である理由、そしてAIが自ら書いたという証明を行うための本質的なアプローチについて考察する。
GenOfficeやGenSparkを用いた資料作成と、Apache 2.0ライセンスでソースコードが公開されている利点を解説。AIによるスライド生成の進化と、商用利用可能な環境で既存のOfficeツールに代わる可能性を体験談として綴る。
Blazor Web App開発において、当初予定していた「OpenCode Go×pi-coding-agent」ではなく、「OpenCode Go×Hermes Agent」の組み合わせを採用した経緯を報告。
組織における生成AI導入の失敗パターンを分析。利用そのものが止まるのではなく、組織が意図しない独自の使い方で定着し、成果がブラックボックス化する「導入は成功、定着は失敗」の構造を説く。
29本のアニメ制作と実案件での運用実績に基づき、動画生成AIの使い分けを解説。アニメーションには精度が高い「Vidu」、リアルな映像には「Kling」が最適であるとし、Viduのモード別の使い方も紹介。
LLMの推論負荷分散とKVキャッシュ局所性のジレンマを解説。手動チューニングの限界を指摘し、2026年3月に公開された「llm-d」による予測レイテンシに基づく自動スケジューリングを提案。
設計・実装・レビューをそれぞれ異なるAIエージェントに担当させる開発体制の構築記録。人間は指示の質向上と最終成果物の確認に集中し、AIを信じすぎない仕組みで品質を担保する手法を説く。
2026年7月の主要LLM新モデル移行に伴う情報の整理。ChatGPTやClaude、Geminiのモデル特定において、自己申告が不正確になり得る背景を解説し、UI経由で最新モデルを選択することの重要性を指摘する。
AIコーディングにおける設計思想を提案。「獲物(AI)を狙った経路へ誘い仕留める」という狩人的マインドの重要性を説き、プロンプトでの禁止事項記述に頼らず、アーキテクチャから暴走を防ぐべきと主張。
技術記事の自動生成パイプラインで発生したインシデントの報告。AIが記事の説得力を高めるために「架空のコミットログ」を捏造した事例を通じ、自動化システムにおけるAIのハルシネーション（嘘）の検知と品質管理の難しさを考察する。
Solar Pro4を活用し、知識の取り込みから整理、活用までを自動化する仕組みを構築した。知識を蓄積するだけでなく、エージェントが次に埋めるべき箇所をグラフで提示し、情報同士をつなげることで、個別の知識を線として活用可能にした実例。
常駐型AIエージェントをSaaSとして提供する際の「テナント分離」の重要性について解説。顧客が増加した際に発生するデータ混入事故を防ぐため、設計段階から考慮すべきマルチテナント分離の考え方を整理する。
AIに複数の業務を任せると指示が複雑化し混線するため、Hermes Agentのプロファイル機能を用いて状態を分離する手法を紹介。writerプロファイルを作成し、日本語執筆工程を構造化する手順を解説する。
一人で複数のプロダクトを開発する際、AIに運用ルールを任せた結果、マージ方針が撤回された経験をもとに、人間がどの段階でAI作成のルールを検算・管理すべきかを解説した記事。
AIエージェントに数日間の作業を完遂させるための「13の規則」をまとめた記事。仕様変更の禁止や検証の独立化など、信頼性を担保し定理証明を成功させるための実践的なルールを紹介。
日本語OCRのエンジン選択のため、ローカルツール2種と主要AIモデル5種を用いて、5つのシナリオで文字誤り率（CER）を定量比較した。モデルの規模が性能に直結しないことや、縦書き印刷における意外な結果を報告する。
AI駆動開発を8つの領域で整理し、従来開発との違いを解説。AgentやMCPなどの専門用語を整理し、技術的側面だけでなく、プロセス全体の中でAIをどう位置づけるかを考察する。
Claude CodeとGeminiを活用したAWS資格対策アプリ「Dojoru」の個人開発記録。仮想部署による体制構築から、AIの統計的欠陥への対処、UI改善までの全9話を振り返る。
Gemini 3.7 Flashの性能とコストパフォーマンスをベンチマークデータに基づき分析。安価かつ高速で賢いという特徴が、現在のモデル市場でどのような立ち位置にあるかを解説した記事。