国内AIニュース
Claude CodeからCodexへ環境を移行した際の知見を整理。個別のコマンドやプロンプトの移行ではなく、達成したい運用のCapability（能力）単位で整理・構築することでスムーズな移行を実現したプロセスを解説する。
資金管理術「ケリー基準」導入による資産毀損を受け、モデルスコアを真の的中確率へ変換する確率校正（Calibration）の実装を解説。校正プロセスのリークを防ぐための検証データ3分割隔離戦略についても詳述する。
筆者が2025年末から関心を持つ「スペック駆動開発（SDD）」の探求記録。Spec Kitの使用経験から始まり、現在はAWSのAI-DLC活用を通じて、人間による労働とエラーを削減する開発手法の可能性を探る試みについて紹介しています。
kintoneのAI機能正式リリースを受け、交通費申請アプリをAI活用と手作りで作成・比較。機能のクオリティや開発効率の違いを検証し、本格稼働したAI機能の実用性を考察する実証レポート。
ファンタジー世界のRAGチャットボットを題材に、Gemini 2.5-flashとローカルSLM 3種（Qwen系）の性能を15問の回答で比較。モデルのサイズと回答品質の相関や、ローカルLLM運用の検証結果を共有する。
自動化スクリプト運用の煩雑さを解消するため、パーソナルAIエージェントの導入を検討。既存のOpenClawが持つ過剰な権限への懸念を抱えつつ、より制御可能なAIエージェント構築に向けたアプローチを探る。
社内向け障害対応コパイロットを2ヶ月で構築した事例。LLMを用いて繰り返し発生する障害対応を支援し、設計判断のプロセスを振り返る。コードよりも「なぜそうしたか」という判断基準に焦点を当てた開発ドキュメント。
ベルギー・ルーベン・カトリック大学のジェシー・デービス教授の研究室は、AIと機械学習を用いてサッカーの戦術を分析しています。140万ものパスデータを解析し、一見不利に見えるプレーが得点機会を生むことを明らかにしました。
ベルギー・ルーベン・カトリック大学のジェシー・デービス教授の研究室は、AIと機械学習を用いてサッカーの戦術を分析しています。140万ものパスデータを解析し、一見不利に見えるプレーが得点機会を生むことを明らかにしました。
2026年6月15日時点で利用停止中のClaude Fable 5の現状を整理。Anthropicによる突然の停止背景を振り返りつつ、今回の騒動で改めて注目された「システムプロンプト」の定義や概念について詳しく解説する。
pgvectorとGeminiを活用したRAGパイプラインの実装方法を解説する。Embedding生成からVector DBへの格納まで、AIアーキテクトに求められる応用フェーズの技術をハンズオン形式で学習する。
AI開発における「仕様駆動開発」の課題（計画の追跡困難やモデルによる品質のブレ）を補完するツール「OpenSpec」を紹介。GitHub Copilot等のエージェント活用時に計画を明文化・追跡可能にする手法。
AIエージェントの普及に伴い、SaaSの評価軸を「人間にとって使いやすいか」から「AIが操作しても壊れないか」へ転換する重要性を説く。Cloudflareの取り組みを例に、AI時代のUI/UXのあり方を考察する。
Flatkey AIを活用したチームでのAI APIコスト管理手法を解説。APIキーの共有によるリスクやコスト不明瞭化といったアンチパターンを回避し、プロジェクトごとの適切な管理・設計方法を提案する。
個人開発アプリの品質チェックにClaude Fable 5を活用しようとしたが、リリース直前に米国の輸出管理指令によりサービスが利用停止に。AIツール依存のリスクと突然のサービス終了への対応を記録した顛末記。
犬猫トリミングサロンのWebサイトをWordPressからAstroへ移行し、Claudeによるデザイン改善とGoogleスプレッドシートを活用した簡単更新システムを構築した事例を紹介。
AI判断を取り入れたEA開発において、判断根拠が不明瞭になるリスクを防ぐための設計論。入力や出力を「AI artifact」として記録・保存し、ブラックボックス化を回避する手法を解説する。
AIエージェントに作業を任せる際、人間が確認すべき5つの項目を整理。長時間作業の過程ではなく、目的の一貫性や最終的な差分、安全性や検証結果の確認が重要であることを説く。