国内AIニュース
AIエージェントのハーネス構築中に発生した「テスト実行が標準ルートを通らない」という予期せぬ不具合について、現場の体験を元に振り返る。正確さよりも試行錯誤の実録を重視した内容。
primeNumberの調査で、AIに期待しつつ成果を得た企業は16.4％と判明。製造業を中心にPoC止まりが多発する構造的課題と、成果を左右する要因について解説する。
LLMのシェアやベンチマーク順位だけでモデルの優劣を判断することの危険性を指摘。タスクの分布や非決定性により性能は変動するため、単一の指標ではなく、評価軸に合わせた選定が重要であることを解説する。
チャット常駐エージェントにおける、自己判断と人間へのエスカレーションの境界線について考察。権限管理だけでは防げない「人間が判断すべき状況」を特定し、実装に落とし込むための設計指針をまとめる。
個人開発者がAIエージェントを活用し、役職や部署ルールを設けた仮想組織で業務を遂行する手法を公開。賢い補完ツールから組織運用への転換で生産性を向上させます。
日本語GPT-2の内部挙動を数値として可視化する試み。1トークンが生成される瞬間の内部状態を記録し、その仕組みと実装方法を解説する。演出なしの実測値に基づいた技術的な検証記事。
生成AI開発会社を探す際、どこに相談すべきか迷う企業担当者向けに、開発会社の選び方や比較のポイントを解説。目的別のおすすめ企業13社を紹介する。
大規模モデルの分散学習における並列化手法（DP, TP, PP）を時間軸で解説。forward/backward/通信の各フェーズでGPUのメモリや通信がどう動くかを整理し、効率的な設定検討に必要な知識を解説する。
AIエージェント導入をROI（投資対効果）で見極めるための判断基準を解説。経営リスクを回避し、現場の成果に繋げるための導入戦略について述べる。
法人で生成AI研修を成功させるための選び方を解説。研修会社選びの基準を明確にし、現場で活用されるスキルを身につけるためのポイントとおすすめ10選を紹介。
開発を発注する側に向けた連載第1回。「AIでアプリが数分でできる」という宣伝の真偽を検証し、コード作成速度の変化やAIエージェントの実用的な活用領域について解説します。
AnthropicのAIコーディングエージェント「Claude Code」が組織で普及している。個人導入は容易だが、企業が組織導入する際のポイントについて考察する。
BunのRust版が7月17日にリリースされた。Claude Code v2.1を活用し、わずか11日間でZigからRustへの移植が実現した背景について解説する。
OpenAIのAIエージェント型コーディングツール「Codex」の実務投入ハンズオン。インストールからCLI・IDE活用、承認モード、MCP拡張までを学べます。
Googleのエージェント開発プラットフォーム「Antigravity」のハンズオン入門。環境構築からエージェント実行、Artifactsによる検証までを網羅。
複数のAIエージェントCLIを「どれか一つ」で選ぶのではなく、脳・手・検索という役割分担で最適化する手法を紹介。各モデルの強みを活かした活用戦略を提示します。
習慣形成が苦手な筆者が、挫折しやすい日記を「書く」のではなく「話す」ことで継続させる仕組みを紹介。音声入力を活用した新しい記録の習慣化メソッドです。
自動処理の安定化を目指し、入力・処理・成果物・公開を分離するtrusted runnerの設計を解説。スケジュール登録だけでなく、生成・検証・公開を個別に記録・管理するテスト設計の重要性を説きます。
AI時代にMarkdownとHTMLが再び注目される理由を解説。Markdownを「思考・執筆のための形式」、HTMLを「公開・ブラウザ表示のための形式」と定義し、両者の役割を整理します。
AIコーディングエージェントが並列でPRを作成する際の課題「PR間の関係検知」について解説。個別のCI通過だけでなく、コードの競合や依存関係をいかに検知するか、実機で計測した再現率（recall）の値を基に検証します。