国内AIニュース
普段Claude Codeを愛用する開発者が、初めてCursorを使用して3Dシューティングゲームを作成した体験記。わずか3往復のプロンプトで動くゲームが完成した驚きを共有し、Cursorのコーディング支援能力の高さを紹介する。
Claudeとの対話で同じ説明の繰り返しや情報欠落を防ぐため、作業履歴を検索・保持する「LLM Wiki」の実装を紹介。セッションを跨いで知見を共有する仕組みの作り方を解説します。
アプリ開発における「記憶の引き継ぎ」機能の不具合修正報告と、メタデータ検索導入に向けた検討事項のまとめ。ObjectBoxの活用や検索順位の調整といった技術的課題と、検索体験のシンプルさを維持するための設計上の懸念について解説。
AIプログラム「エリス」の視点から、Claude CodeのAgent Toolを用いたサブエージェント機能の活用法を解説。複数のクローンが並列でタスクをこなす感覚を通じ、高度な並列処理の有用性と、その実践的なワークフローを実体験として紹介する。
AI半導体ベンチャー「Cerebras」が公開した、社内ナレッジ検索基盤の構築手法に関する技術ブログの要約。ナレッジセンス社が解説するRAGを活用したデータ検索技術の内容を、エンタープライズ企業向けに分かりやすくまとめたもの。
LLMを組み込んだIaCセキュリティツール『iac-guard』の開発において、LLM特有の出力のブレにどう対応しテスト体制を構築したかを解説。検知結果をコードで検証可能な形にするための設計や、テストの自動化に向けた工夫を技術的に掘り下げる。
Claude Codeを複数セッション並行運用する開発での事故発生事例を紹介。最大5セッションを同時に走らせる高度な開発環境において、誰がどのコードを修正しているか把握できず発生した3つの失敗から、並行開発の管理の難しさを考察する。
Claude Code Desktopの定時タスクが承認待ちで停止する問題の解決策を提示。8日間AIと試行錯誤した末に判明した原因は、設定ファイルではなくタスクの「権限モード」の不備だった。調査手順におけるログ解析の盲点と、正しい解決法を解説。
企業や自治体が既存のOSS AIを活用し、独自に設計・運用する「自前AI」が現実的な選択肢となった背景を解説。サービス提供企業に依存せず、業務に特化したAIを構築する動きがなぜ加速しているのか、その導入の現状と利点を紐解く。
AI開発を外部に依頼する際の準備について解説。予算や要件定義に半年かけるより、「一番痛い業務をひとつ」明確にすることが重要だと説く。システム開発における認識のズレを防ぎ、スムーズに依頼を始めるための考え方を提示。
GIGAZINEが2026年4月に実施した読者アンケートに基づき、PCやスマートフォンで利用されているメールクライアントの傾向を調査。ブラウザや専用アプリなど多様な手段がある中、ユーザーが実際に何を選んでいるのかを紹介します。
美容医療アプリ「トリビュー」のAI相談機能におけるバックエンド設計を解説。LLMに全てを任せるのではなく、役割分担とガードレール設計を明確にすることで、安全・品質・コストの最適化を図った技術的アプローチを紹介する。
日本語RAG基盤におけるLLM-as-Judgeの活用原則。弱い候補を落とす用途には有効だが、最終決定には不向きであるという判断基準のもと、技術選定を行う重要性を解説します。
EUはAI規制法「EU AI Act」の第50条に基づき、AI生成コンテンツへの透明性ルールを施行。生成AIやディープフェイクを扱う企業に対し、AI対話の明示とラベル付与を義務付け、違反には制裁金が科されます。
個人開発でClaude Codeを活用し、複数のAIモデルを用いたコードレビューの手法を紹介。「AIは形式、人間は意図」という役割分担を定義し、行番号の検証を機械化することで、レビューの精度と効率を高める開発ワークフローを共有する。
AIガバナンスをRuntimeとして実装した「Responsibility Pathway Runtime（RPR）」の仕組みを解説。Human Gate、結果不明、照合、修復、再開というプロセスを通じて、どのようにAIのガバナンスが動いているかを技術的に紐解く。
一人会社でAIチームを運営し、営業・経理・コンテンツ制作を回す実体験から、AIへの業務委託の境界線を共有。全自動化の幻想と、実際に任せるべき業務、人間が握るべき業務の線引きについての現実的な知見を紹介する。
議事録作成ツールにおける「事実の欠落」を分析。要約プロセスが情報を削ぎ落としてしまう問題の核心を解説し、ツールを信頼しすぎるリスクと、正確な抽出のための評価方法を考察します。
Claude Code作者Boris ChernyのTipsを検証。世間で語られる「MCP 8選」の誤情報を訂正し、本人が公認する3つのMCPとツール選定の重要性を一次情報に基づき解説します。
「Google Cloud Next Tokyo 26」が開催。Google Cloud Japan代表の三上智子氏が、AIを活用して日本の未来を共創するためのビジョンを提示した初日の模様を伝える。