国内AIニュース
Claude 5世代モデルの登場でコンテキストエンジニアリングが変化。指示の詰め込みが不要になり、モデルの判断力を活かす設計が重要に。Claude Codeでの事例を交えて変更点を整理します。
LLMで構築した大規模なナレッジグラフの整合性を保証する手法を解説。数学理論「シーフ・ラプラシアン」を応用し、人手では確認不可能な数万規模のデータの不整合を機械的に検出する方法を論じます。
個人開発サイトの運用における「計測と振り返り」を継続するための仕組みを解説。Claude Codeによる執筆代行と、GA4やSearch Consoleを活用したデータ分析の自動化、習慣化の工夫を共有します。
URLからFAQ案を自動生成する無料ツール「faquick」を公開。テキスト、HTML、JSON-LDの3形式で出力可能。Web制作における「よくある質問」作成の工数を削減します。
AIエージェントの仕組みと構築を解説。LLMを単なるテキスト生成から自律的なアクション実行主体へと進化させるためのアーキテクチャ構成と、開発フレームワークの選定ポイントをまとめました。
OSSのknowledge_graphを再現し、LLMを用いた知識グラフ生成の精度を検証。チャンク分割からの関係抽出がどこまで実用的かを分析し、手法の有効性と限界について考察します。
AIツールの選択肢が多くて迷っている人に向けて、目的を明確にし、比較検討するための5ステップを解説。自分に最適なツールを選び、効率的に活用するための具体的な判断基準を紹介します。
Claude・GPT・Geminiの3モデルを用い、10色パレットを渡してUI実装を試した実験記録。AIは平均5.3色しか使用せず、選択肢が多いほど逆に表現が制限されるという実証結果を紹介します。
SnowflakeのAI関数（AISQL）の基本を解説。PythonコードなしでSELECT文からLLMによる要約や分類を実行する方法と、タスク別の使い分けやコスト管理の考え方を記録します。
SnowflakeのAI_REDACT機能を用いて、データベース内に点在する個人情報（PII）をマスク処理した事例を紹介。データエンジニアの実践的な取り組みを通じて、安全なデータ管理手法を解説します。
2026年7月26日に開催されたミートアップ「Web3の次に来るものは？」のレポート。AI、Web3、そしてWeb4の台頭に焦点を当て、今後の技術トレンドについて議論したセッション内容を振り返ります。
製造業で培った設計の知見をAI運用に活用する方法を解説。不具合を未然に防ぐための「1タスク1AI」での実装や検収プロセスを、具体的な失敗談を交えて紹介します。
2026年7月公開のClaude Opus 5を分析。価格やコンテキスト長が従来モデルと据え置きである点に触れつつ、ベンチマークだけでは見えない実用的な性能や利用上の変化について解説します。
NottaとNotion、AIを活用しイベントの文字起こしから要約までを自動化するワークフローを紹介。既存の自作メモシステムに組み込み、効率的に情報を蓄積・共有する方法を解説します。
営業未経験者がAIと論文を駆使して「売れる営業」の定義を解明した記録。商談解析プロダクト開発のために、定量的な仮説立てからドメイン知識を習得した手順を紹介します。
Junieが提供するデータベース統合機能の仕組みを解説。IDE内のDataGripやJetBrainsプラグインと連携し、実際のデータをクエリしてSQLの生成・修正・検証を行うフローを紹介します。
Claude Codeの「スキル」機能を用いて、外部ファイル（SKILL.md）でAIへの指示を管理する手法を解説。具体的な実例をもとに、AIの運用効率を高める構造設計をシリーズで紹介します。
Anthropicが示した「コンテキストエンジニアリングの新しいルール」に基づき、システムプロンプトの最適化を考察。AIへの指示を減らしても精度が維持できる理由と、設定管理の簡素化について解説します。