国内AIニュース
Androidのオンデバイス生成AI実行環境である「Android AICore」で、ストレージ容量が急増するという指摘が相次いでいます。Googleがその原因とストレージ使用量の仕組みについて公式に説明しました。
プログラミング未経験者が、生成AIを活用することで本格的なアプリケーション開発を実現した事例。かつては高額な費用が必要だった開発が、現在では個人でも可能になった驚きを綴っています。
ローカル環境で開発したAIアプリケーションを、飲食店の仕入れ担当者や直売会で利用できるようWeb公開するまでのプロセスを解説。実用的なアプリケーションとして公開するための環境構築や公開手法を具体的に紹介する。
AIに戦略的助言を求めると、なぜ似た回答が返ってくるのか。その現象を指す「トレンドスロップ（Trendslop）」という概念について、Harvard Business Reviewの論文を基に解説。
MCP（Model Context Protocol）の概念と活用方法を解説。Anthropicが提唱する「AIのためのUSB-C」とも呼ばれるこのオープンプロトコルが、LLMと外部ツールをいかに効率的に接続し、業界標準となりつつあるかを詳説する。
AI開発における全工程監査の事例。SaaS開発の全フェーズを体系的に監査した結果、食品表示法に関わる致命的なバグなど計69件の不具合を発見したプロセスと観点を共有します。
Windows 11環境において、ローカルLLM実行ツール「Ollama」を活用する実験の記録。MCPサーバーの動向とともに、改めてOllamaの活用方法を探求する技術ログ。
LLMをコードレビューや評価（LLM as a Judge）に活用する際に発生する、代表的なバイアスの一覧と解説。提示順序や回答の長さ、モデル名の開示などが評価に与える影響を把握し、精度の高い評価を行うための注意点を整理する。
GitHub Copilot CLIのコストを抑えるため、OpenCodeとLM Studioを利用してローカル環境でAIエージェントを動かす手法を解説。モバイルノートPCでの動作検証レポート。
企業のAIエージェント導入状況とセキュリティ実態の調査レポート。導入企業の多くがセキュリティ課題を抱えつつ、対策が不十分である現状とセキュリティリスクの傾向を分析。
AI利用時におけるセキュリティ設計として「AI Gateway」の重要性を提唱。外部モデルAPI利用時のリスク制御と、適切な設計思想について整理したセキュリティガイド。
AIコーディングツールの普及によるエンジニアの役割変化を考察。コーダー不要論を否定し、AIを使いこなし主体的に活用できるエンジニアになるためのポイントを解説。
LLM-jpのMoEモデル「llm-jp-4-32b-a3b-thinking」を量子化し、Hugging Faceで公開した事例を紹介。IMatrixキャリブレーションを用いた効率的な量子化プロセスと、思考連鎖対応モデルとしての特徴を解説する。
かつてExcelマクロで構築した競馬予想システム「Diva」が、Claude Codeを活用して5万行の本格的なAIシステムへ進化した過程を辿るエンジニアの開発体験記。
DeepLearning.AIから公開されたAndrew Ng氏の講座「AI Prompting for Everyone」の学習ノート連載を開始。ChatGPT登場以前の知識をアップデートし、最新のプロンプティング技術を体系的に学ぶための導入として、講座の概要と学習の意義を解説する。
Claude Codeの利用に伴う運用上の課題を解決し、作業効率を最適化するための実践的設定ノウハウを紹介。確認ダイアログの削減やコスト管理、テストの自動化など、自身の痛みに合わせて構築した4つの仕組みを具体的に解説する。
2026年のClaude大規模障害から得られた、AIツールへの依存リスクと対策を解説。GitHub Copilot等のツール障害を前提とした「4レイヤーフォールバック設計」の重要性を説き、API活用による安定したワークフロー構築手法を提案する。
AIにキャリア相談する際の「楽観バイアス」を排除し、現実的な戦略を立てる方法を解説。Claude Codeで複数のエージェントを並列稼働させ、最後に批判・検証用エージェントを通すことで、精度の高いキャリアレポートを作成する手法を紹介します。