国内AIニュース
LLM開発における入出力管理、トークン数とコストの集計、プロンプトの良し悪し判断といった課題を解決する「LLMオブザーバビリティ」ツールの活用について解説。運用フェーズでの追跡・分析に必要な機能と目的をまとめる。
Pythonのasyncioを活用し、ユーザーのコメントに対してAIがリアルタイムで喋り返すシステムの構築法を解説。LLMの生成待ちと音声合成処理をパイプライン化し、ストリーミングとチャンク分割で低遅延を実現する技術を紹介する。
APIキーなしでClaudeとChatGPTをデスクトップで併用できる「Engawa」アプリの紹介。ACP（Agent Client Protocol）を活用し、エディタとコーディングエージェントをつなぐことで実現した、AI猫「茶々」との日常的な連携術。
AIエージェントが使用するスキル（作業手順パッケージ）の利用状況を把握するための無料観測ツール「SkillTrace」の紹介。AIが特定のタスクをどう実行しているかを可視化・デバッグする方法を解説。
AIエージェントを利用して仕事が壊れてしまった事例から共通する結論を抽出。Claude Code等を活用する際、任せすぎて失敗しないための「1枚の比較表」と「3つの原則」を提示し、チェックリストとして活用できるようにまとめる。
学習済みLLMを効率的に適応させる技術「LoRA」を解説する連載の第4回。フルファインチューニングのメモリ負荷問題を解決するため、重みを直接更新せず、差分を低ランク行列で表現するLoRAの数学的仕組みを紐解く。
AIエージェントのトークン消費量を60-95%削減すると謳うツール「HeadRoom」の検証記事。プロンプト圧縮の仕組みを解説し、実際にインストールして品質を維持しつつコストを削減できるかを確認した報告書。
Gemma 4 12B UnifiedをCore ML化し、iPhone実機で動作させる取り組みの続き。前回のモデル圧縮の成果を振り返りつつ、画像・音声エンコーダーからデコーダーまで実機で通す際の技術的挑戦についてまとめた記録。
LLMに対する指示が「方針案」で終わってしまう問題を解決するため、プロンプトの書き方を改善する実験記録。分類基準・命名規則を明示することで、提案ではなく直接実行可能な出力を得るための比較検証。
Claude Code経由でClaude Fable 5モデルに、ESP32でのWASMアプリ開発という大きめのミッションを丸投げして検証した記録。計画から実機検証、記事執筆までAIがいかに自律的に遂行できたかを報告。
AI開発スイート「Codens」での開発運用事例。GitHub APIによる実測値をもとに、マージされるPRの65%がAI生成であり、中央値2分でPRが完了する高速開発サイクルの裏側と、モデルの賢さだけではない運用の秘訣を解説。
AIエージェントがWebページの指示を誤実行する「プロンプトインジェクション」を防ぐための防御設計と、実運用での事故防止事例を紹介。
AIチャットでセッションごとに状況説明が必要になる問題を解決するため、ローカルの共有フォルダをデータベースとして活用する方法を提案。Claude Codeと連携し、AIがプロジェクトのコンテキストを維持できる環境を構築する。
2026年7月、OpenAIが「サイクルダブルカバー予想」に関するPDFを公開。グラフ理論における未解決問題の証明を巡る動きを、本記事では最新の検証状況とともに解説する。
Claude Codeのセッション切断により蓄積された知見が消える問題に対処する。設計判断や議論の経緯をAIが参照できない仕様に対し、ログ活用やナレッジ管理の重要性を説く。
LLMエージェントによる文章作成において、役割分担を細分化しすぎた結果生じる保守コストの増大とコンテキスト管理の限界について考察。工程を細かく分けることが必ずしも効率的とは限らない理由と、その教訓をまとめる。
Webサービス「puzzle-web」におけるノノグラム、ヌリカベ、カックロ、ピクセルアートの自動生成技術について解説。パズルとしての成立条件である「一意解（答えが一つであること）」を保証するための設計手法を紹介する。
LLMの高速化手法「投機的デコード」の現状と課題を解説。既存手法の速度向上が頭打ちになる原因を分析し、それを解決するために登場した新しい手法「DFlash」の特徴を紹介する。
自作マルチエージェント・フレームワーク「C3（Claude Code Conductor）」についての紹介記事。前回記事から進化した機能や、最新の実装状況、導入方法について詳しく解説する。