国内AIニュース
マルチエージェント開発において直面する「どれを選べばいいか分からない」問題にフォーカス。CrewAIなどの主要ツールで最初に迷うポイントを整理し、実践的な判断基準を解説します。
自己回帰型Transformerモデルにおいて、KVキャッシュの有無が推論スループットに与える影響を実験。baseline、KVキャッシュ、IOBindingの3種類を比較し、高速化のポイントを検証します。
OpenAIのJSONモードの限界と、本番環境で確実にデータを抽出するための「構造化出力」のベストプラクティスを解説。技術的課題をクリアし、信頼性の高いシステムを構築するためのガイドラインです。
SAP/ERPシステムにAIを統合する際のアーキテクチャを「責任経路工学」の視点から解説。企業システムにおけるAI実装、ビジネスデータクラウド、外部サービス連携の設計論を整理します。
大規模SaaS基盤の限界と、AI時代における個社別実装の優位性を議論。GitHubのTemplate RepositoryとReusable Workflowを活用し、個別最適と共通基盤のバランスを保つ運用手法を提案。
生成AIへの文脈提供（コンテキスト管理）における課題を整理。ChatGPTやCursor等のメモリ機能はあるものの、管理の不透明さが残る現状に対し、AIが何を記憶しているかを可視化する重要性と手法を考察。
AIとの文脈共有を最適化する仕組み「世界樹」の第1.5弾。AGENTS.mdを入口とし、プロジェクトの判断基準や構造をMarkdownで管理することで、コーディングエージェントとの円滑な連携を実現する方法を解説します。
最新AIモデルを論文執筆や翻訳作業に実務投入した体験レポート。ベンチマークスコア以上に重要な、日常業務での生産性向上やトークン節約、回答の癖の変化など実用的な観点での変化を検証。
Claude Codeを使用してGitHubへコミットする際、自動挿入される署名を消す方法を解説。設定ファイルへ特定のオプションを追加するだけで、不要なコミットメッセージの付与を防ぐ手順を紹介。
AIが生成する大量のコードレビューに追われる開発現場の課題を解決。レビューのボトルネックを解消するための、チームならではの工夫とプロセス改善の取り組みを実体験として共有します。
Claude Codeの最新モデルにおける品質劣化問題と、トークナイザーやコンテキストウィンドウの仕様変更が開発に与える影響を分析。3ヶ月の推移を振り返り、AIモデル運用の教訓をまとめます。
NVIDIA GTC 2026現地レポート。AIハードウェアの枠を超えたパラダイムシフトと、基調講演で発表された主要技術トピックをエンジニアの視点から深掘りし、現地の熱狂とともに伝える。
TODO管理の限界を指摘し、人の状態変化を前提とした「Life Base」という新コンセプトを提唱。タスク処理を詰め込むのではなく、人間の生活リズムに合わせた設計の重要性を説く。
ChatGPTが生成した「JTC（日本型大企業）サラリーマンエージェント」の定義書を紹介。稟議や根回しといった日本企業特有の文化を的確に模倣したプロンプトを公開し、組織運営への示唆を与える。
大規模な機能開発における設計のブレを防ぐ手法を解説。cc-sdd v3とWindsurf Skillsを活用し、GitHub Issueから要件定義、実装、テストまでを一貫して進める具体的な手順を紹介します。
Claude Codeに複数エージェントを効率的に管理できる「agent view」機能が登場。あわせて、Claudeの全機能がAWS経由で利用可能になったことが発表された。