国内AIニュース
会議の空回りを防ぐため、AIエージェントによる「Decision Loop」を活用した仕組みを紹介。議論をタスク化し、次回会議へ情報を自動連携する手法をAzure OpenAIで実装。
RAG構築における「参照汚染」の課題を深掘り。情報過多や新旧混在による推論失敗を防ぐため、文書のライフサイクル管理と正本管理の重要性を論じる。
500種類以上存在するLLMから適切なモデルを選定するための基準を解説。ベンチマーク性能、日本語対応力、自社固有タスクへの適合性を評価するステップを紹介。
AI時代におけるインフラエンジニアの役割を考察。ツールとしての活用にとどまらず、AIエージェントが駆動するプロセス設計の重要性とMCPなどの技術的意義を紐解く。
認証の歴史的進化とMCP（Model Context Protocol）が抱えるリスクについて解説。AIエージェントの性質上、認証情報漏洩がランサムウェア等の深刻な被害につながることを指摘し、筆者が構築したMCPランチャーによる防衛策を提示しています。
Yadorigiは、X（旧Twitter）のブックマークやいいねをローカルのSQLiteで管理・整理するOSSツールです。外部サーバーやクラウドを使わず、手元のマシンでツイートを検索・分類できるため、情報の埋もれを防ぎたい方に最適です。
Discord用読み上げBOT「Vocalis」のAIアシスタント機能を紹介。Discord上でGemini Liveを活用し、音声やコマンドで検索、タイマー設定、メッセージ読み上げが可能です。無言勢も利用できる導入手順を解説します。
ローカル音声認識モデルにおける、起動ワード（wake word）の作成と評価についての実践記録。指標上の精度が高くても、実環境で認識率が低い要因の分析と、実体験に基づくモデル改善の難しさを解説しています。
AIを業務に導入して7週間、執筆記事が16本蓄積された体験談。AIがメモリファイルとして過去の対話を保持し、ループ状に進化し続けるプロセスについて、AIと共同作業する上での本質的な意義を考察します。
百万行規模の複雑なC++コードベースを、AIエージェントが扱えるようになった2025年末の技術的転換点について考察。AIが「嘘をつく」性質を持ちつつも、巨大なコードベースのメンテナンスを可能にする背景を解説します。
開発者とClaudeがコードを通じて対話する連載の第7回。推論エンジンを差し替え可能にしたv0.0.8のアップデート内容や、外部プロセスを活用して巨大モデルを動かす設計思想について解説する。
GitHubでの開発における「仕様の迷子」を防ぐツール「IssueWeaver」を紹介。IssueとdocsをAIが連携し、仕様の定義箇所や経緯を自動追跡することで、チーム開発の効率を向上させる仕組みを解説します。
Qwenチームが公開したGSPO（Group Sequence Policy Optimization）を解説。推論モデルの強化学習で発生する「長時間学習によるモデル破壊」という根本課題に挑む最新技術を深掘りする。
Claude OpusやGPT-5.5など、主要AIモデルごとに最適化されたプロンプト形式を解説。相談型、仕様明示型、目標設定型という3つのタイプに分け、公式ドキュメントと論文に基づいた使い分けを整理します。
AI駆動開発における品質のバラつきを抑えるための取り組みを紹介。新人がAIの弱点をAI自身で補完するアプリを開発し、セキュリティ対策の漏れやコード品質の不安定さを解消する実践的なプロセスを記録しています。
AmiVoice APIで音声を文字起こしし、LLMを活用して会議メモを決定事項・TODO・リスク・阻害要因・公開内容の5分類に自動整理する仕組みの実装ガイド。
長時間稼働するAIアプリの失敗原因である「コンテキスト忘却」と「自己評価の甘さ」を解説。Anthropicの設計思想に基づき、長期開発プロジェクトにおける安定性を維持するための対策と設計手法を提示します。
Black Mirror Boardの「spell」拡張機能について解説。1行のJSONコマンドをChatGPT等に作成させるだけで、コーディング不要でキャンバスを拡張する方法を紹介します。
若手社員が直面しがちな、本来の業務ではなく規程や前例確認などの「段取り仕事」に時間を奪われる課題に焦点を当てる。組織で働く上で避けて通れないこの構造的な悩みに対し、どのように立ち向かうべきかを問いかける。
AIエージェントの利用が進む中で、AIを「確認不要な存在」と捉えるのは危険であると説く。AIに仕事を任せるほど、進捗や結果を観測可能にする「設計」が重要になるという考え方を解説する。