国内AIニュース
OllamaでローカルLLMを動かした後の、企業運用における判断基準を解説。Apple M5・メモリ24GBのMacを用い、費用、待ち時間、日本語の正確さを先行研究と独自計測の両面から分析し、運用のための具体的な数値目標を提示する。
正規表現ではなく「意味」で検索できるツール「Jev」と、それを用いた新しいgrep「uehaj/semgrep」を紹介。2026年9月時点の仕様に基づき、自然言語で記述した内容に合致する行を抽出する手法を解説する。
TypeSafe AIが公開したAIモデル「Jev」の概要と特徴を解説。回答生成ではなく、質問の分類や優先順位付けといった「判断」に特化し、最大0.5秒程度の高速なレスポンスを実現する仕組みとその意義を説明する。
RTX Spark搭載PCにおけるローカルAI環境の変化を解説。最大120BクラスのモデルがFP4量子化で動作する利点と、ArmベースCPUへの移行に伴うソフト互換性の注意点をまとめたレポート。
Dify v1.6.0で導入されたMCP（Model Context Protocol）の双方向対応について解説。外部サーバーのツール呼び出しだけでなく、Dify自体をMCPサーバーとして公開する機能が、業務アプリ開発にどう貢献するかを論じる。
Jevの技術的本質を解説。単なる構造化出力LLMではなく、較正済み確信度を返す「閉世界の分類器」であるとし、RLCDによる意思決定精度の高さを評価・分析。
2026年現在のAIにおける「ハルシネーション」の変容を考察。単なる嘘から、情報の過剰一般化や解釈ミスへと質の変化が起きている現状と、AIとの向き合い方を論じる。
LLMの業務活用において「何を渡さないか」をテーマにした講演録。製造業の現場で経験したオンボーディングを例に、LLMに丸投げせず、適切な情報を適切に渡すことの重要性と工夫について語る。
日本語の文書チェックを行う「jevapan」を紹介。textlintのようなルールベースと、LLMによるレビューの欠点を補完し、意味判定を効率的に行うためのトレードオフと実装の考え方を解説する。
STARTO ENTERTAINMENT所属のtimeleszメンバー、猪俣周杜が逮捕されたことを受け、同社が当面の間、謹慎処分として活動休止を発表したというニュース。
JevはJSON形式の判定データを受け取り、質問に基づいて確率や確信度を出力するモデル。大量の質問を並列評価でき、高確信度の回答を自動処理に回せる効率性が特徴だが、多言語対応には課題も残る。
M1 Pro Macで27Bクラスのモデル「Ternary Bonsai 2」を動作させた検証報告。環境構築の手順や処理速度を紹介し、個人のPCでの大規模モデル活用可能性を実証。
SQLの運用リスクを判定するCLIツール「jev-sql-danger-checker」の紹介。Jevを活用してSQLの危険度を分類する実験的ツールであり、自動実行の許可には使えないが、人間のレビューを支援する補助線として有効である。
2026年9月に公開された決定モデル「Laya」の概要と、モデル性能の評価指標についての解説記事。公式情報で数字が食い違う場合の判断基準としてモデルカードの数値を推奨し、追加学習と温度パラメータの調整が実運用には不可欠であると説く。
AIコーディングエージェントを複数並行稼働させる際の課題と対策を論じる。ターミナルの煩雑さやディレクトリ競合、文脈共有の難しさを指摘し、Firstmateを用いて1体のAIにタスクを集約させる運用手法を提案する。
Claude Codeのセッション管理に関する運用事例。過去の判断基準がAIに引き継がれない問題に対し、リポジトリには「現在の仕様」を、ObsidianのVaultには「過去の経緯や意思決定の理由」を分離して保持する手法を紹介する。
Netlifyを用いた無料アプリ運用術を紹介。VPSサーバー代を節約しつつ、効率的に複数アプリを開発・公開するための開発環境構築の知見を共有。
VS Code上のGitHub Copilot（Luna/Terra）利用時に発生した、ターミナルの通知内容でエージェントが意図せず自動再駆動する現象についての体験談。ユーザーによる指示なしでAIが反応する仕様の挙動を報告している。
