国内AIニュース
AIの基礎防御導入後の検証レポート。トラフィックの半減やハニーポットの反応、正規ユーザーの誤検知率などを分析し、高度化するクローラー対策の実効性を検証した結果。
自作のマルチエージェント・フレームワーク「C3（Claude Code Conductor）」の概要と活用方法を解説。GitHubやPyPIでの公開情報とドキュメントを紹介。
Generative UIの基本概念を解説し、フレームワーク「OpenUI」を実際に試すことで、AIとの対話によって動的にUIが生成されるイメージと魅力を共有する入門記事。
音声合成とLLMを組み合わせて自作スマートスピーカーを構築する際、割り込み応答や自然な待ち時間を実現するためのリアルタイム設計手法と工夫を解説。
![15-⑤[AI][Kaggle]Kaggle実践1 特徴量エンジニアリング(数値特徴量の非線形変換とビン化)](https://res.cloudinary.com/zenn/image/upload/s--T9wEp92w--/c_fit%2Cg_north_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_55:15-%25E2%2591%25A4%255BAI%255D%255BKaggle%255DKaggle%25E5%25AE%259F%25E8%25B7%25B51%2520%25E7%2589%25B9%25E5%25BE%25B4%25E9%2587%258F%25E3%2582%25A8%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B8%25E3%2583%258B%25E3%2582%25A2%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B0%2528%25E6%2595%25B0%25E5%2580%25A4%25E7%2589%25B9%25E5%25BE%25B4%25E9%2587%258F%25E3%2581%25AE%25E9%259D%259E%25E7%25B7%259A%25E5%25BD%25A2%25E5%25A4%2589%25E6%258F%259B%25E3%2581%25A8%25E3%2583%2593%25E3%2583%25B3%25E5%258C%2596%2529%2Cw_1010%2Cx_90%2Cy_100/g_south_west%2Cl_text:notosansjp-medium.otf_37:kito2718%2Cx_203%2Cy_121/g_south_west%2Ch_90%2Cl_fetch:aHR0cHM6Ly9zdGF0aWMuemVubi5zdHVkaW8vdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzVlYmE2MTczYWEuanBlZw==%2Cr_max%2Cw_90%2Cx_87%2Cy_95/v1627283836/default/og-base-w1200-v2.png?_a=BACMTiAE)
Kaggleの定番『Titanic生存者予測』を題材に、環境構築から初回提出、特徴量エンジニアリング（年齢補完、非線形変換など）の手法までを実践形式で解説した学習シリーズ。
複数エージェント開発におけるルール管理の課題に対し、各エージェントファイルに散らばっていたルールを「.agents/rules/」へ共通化・一本化した背景と判断プロセス。
レガシーC言語の循環依存リファクタリング計画をLLMで作成するシステムの続編。同じパイプラインを用いて、gpt-oss-120bと拡散型言語モデルであるnvidia/diffusiongemma-26B-A4B-it-NVFP4の出力結果を比較検証する試みです。
Claude Codeを活用し、AIへの指示だけで有料書籍を1日で企画から出版まで完結させた実録レポート。執筆やコーディングをAIに任せ、人間は意思決定とレビューに専念することで、効率的な収益化のプロセスを検証した一日を記録しています。
ソースコードや議事録への機密情報混入を防ぐためのセキュリティ対策。従来の正規表現ベースの静的スキャンでは困難だった文脈理解を、マルチモーダル基盤モデルを用いた最新手法で解決し、情報漏洩リスクを低減する方法を紹介。
高性能モデルと安価なモデルを組み合わせるエージェントコーディングの定石を検証した結果、コスト削減に失敗した事例を紹介。Opusを司令塔にQwen 9Bを実働部隊とした構成が、なぜか単独利用よりも高コストになった要因を分析します。
オンデバイスAIの性能を左右するのは計算速度ではなく、メモリ帯域幅（何バイト動かすか）であるという視点から、Apple Core AIを用いた実戦的な最適化手法を解説する教科書的記事。
WWDC 2026で発表されたCore AIの変換レシピと、Hugging Faceで公開した7つの変換済みモデル（.aimodel）を紹介。サンプルアプリやベンチマーク実測値も掲載し、開発者がすぐに利用できるようサポートする。
Google CloudのOKF v0.1を検証した結果、回答精度を分けたのは形式そのものではなく、メタデータの埋め込み方（検索本文に混ぜるか分離するか）であることを明らかにした評価レポート。
WindowsとOllamaでローカルLLMを構築し、クラウドAIの枠を節約する「動的司令塔＋トリアージ」アーキテクチャの解説書。実コードやWindows特有のトラブル、モデルタグの偽装検証など、実践的な情報を網羅しています。
動画生成AI「NoLang」がポーランド語、チェコ語、スロバキア語、ルーマニア語に対応しました。翻訳会社への外注やナレーション収録を不要にし、中欧向け動画コンテンツの内製化を支援します。
大規模推論モデルの推論効率化技術「CAT」の解説。モデル自身のトークン予測確信度を活用し、難易度に応じて推論長を自律的に調整する手法で、MATH-500で93.9%の精度を達成しつつ不要な推論を36%削減する。
日本の職場でのAI利用率は51%で世界平均を大きく下回る一方、AI市場は2029年に約4兆円規模への成長が見込まれる。現状はツール導入は進んだものの、管理職層を中心に使いこなしに課題がある。
MCP（Model Context Protocol）の基礎知識から、自分専用のニュース読み上げツールを自作する方法について、初心者が実践を通して学ぶ手順を解説する。
