記事一覧
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熟練工の暗黙知をデータ化する日立の3つの手法
日立製作所は、熟練工の暗黙知をデータ化するための3つの手法を紹介しています。これにより、現場の知識を効率的に引き出し、AIを活用した業務の変革を目指しています。
AIエージェントの記憶層：持続的学習の鍵
AIエージェントの学習には、Memory、Doctrine、Habitの3つの記憶層が必要であることを述べています。
SAPデータとAI連携の鍵は権限と業務文脈
SAPデータとAIを連携させる際には、モデル設計よりも権限、業務文脈、監査の設計が優先されるべきです。
Claude Codeで実現するハーネスエンジニアリングの5層設計
Claude Codeを用いたハーネスエンジニアリングの5層設計パターンを解説し、AIの振る舞いを効率的に管理する方法を紹介しています。
AIペルソナ評価の限界と可能性を探る
1,001社のB2Cサービスを30人のAIペルソナで評価し、市場成功との相関を検証した結果、AI評価は需要のポテンシャルを示すが、実行力は測れないことが明らかになった。
AIがコードを壊さない未来へ：DesignDocとClaude Subagentの挑戦
AIを活用したコード実装の自動化において、既存コードを壊さないためのオーケストレーター「design-doc-impl」を開発した。
Claude CodeのRemote ControlとDispatchを使いこなす方法
Claude CodeのRemote ControlとDispatchの違いを解説し、スマホからの開発ワークフローを最適化する方法を紹介しています。
Blender×Pythonで実現する著作権クリアなAIデータ生成の可能性
BlenderとPythonを用いて自作したツールが、著作権クリアなAIデータ生成に成功した経緯と、合成データの限界について述べています。
GitHub Copilotの進化：コード補完から開発パートナーへ
GitHub Copilotは、単なるコード補完ツールから自律型開発パートナーへと進化し、実務での活用が期待されています。
AIの短期記憶を理解する：コンテキストウィンドウの重要性
この記事では、AIの短期記憶に関するコンテキストウィンドウの概念を解説し、その限界と実務での対処法を紹介しています。
AIモデルのデータサプライチェーンを守るために知っておくべきこと
AIモデルのデータサプライチェーンに潜むセキュリティリスクと、その対策としてのML-BOMの重要性について解説しています。
AI生成コードの理解負債: 見過ごせないリスク
AIによるコード生成は、理解の欠如を招く「理解負債」を生む可能性がある。これは、コードの量とそれを理解できる人間のギャップを指す。
スタンフォードAIインデックス2026が示すAIの進化と課題
スタンフォードのAIインデックス2026は、AIモデルが博士課程の科学問題で人間を上回る一方で、アナログ時計の読み取りなどの単純なタスクに失敗していることを示しています。
AIが変える大規模開発の未来: IBMの新ソリューションALSEAに迫る
日本IBMが発表した新しいAIソリューション「ALSEA」は、大規模システム開発におけるAIの活用を促進し、2025年の崖問題の解決を目指しています。
AIプロダクト開発の落とし穴：技術的負債を避けるために
AIプロダクトを急いで作ることによる技術的負債（AIテクニカルデット）のリスクとその対策について解説しています。
AIエージェントの行動を制御する新たな設計パターン
本記事では、superpowersの設計パターンを通じてAIエージェントの行動を制御する技法を解説しています。
Claude CodeでDocker環境を効率化する実践法
Claude Codeを活用してDocker環境を効率的に構築する方法とベストプラクティスを紹介した記事です。
Claude Code、Cursor、GitHub Copilot Agentの選定基準を徹底解説
Claude Code、Cursor、GitHub Copilot Agentの3つのAI開発ツールを1週間ずつ比較し、それぞれの得意分野と選定基準を明らかにしました。
Claude Managed Agentsの全貌を解明する
Claude Managed Agentsは、Anthropicが提供するフルマネージドのAIエージェント実行基盤で、推論と実行を分離したアーキテクチャを採用しています。
設計書・コード・テストを全部AIに書かせた半年間：NTTデータの実録から見えてきたこと
NTTデータのチームがAIを活用して半年間のソフトウェア開発を行い、その経験をまとめた記事です。
AIエージェントツール設計の7原則：信頼性を高める実践的アプローチ
AIエージェントツール設計における7つの原則を解説し、信頼性向上のための具体的な実装方法を紹介しています。
Claude Codeで業務効率化を実現！Notion×Slack×AIの連携術
GMOペパボ株式会社がClaude Codeを活用し、業務の自律化を進めた結果、1日で8本のPRを作成しました。この記事では、Slack、Notion、Claude Codeを組み合わせた自動タスク管理の仕組みを紹介しています。
AIエージェントのブラックボックス: 技術とビジネスの二重構造
AIエージェントのブラックボックスには、技術的な限界と商業的な秘匿の2層が存在し、これが安全性評価の難しさを引き起こしている。
AIコードレビューの新常識: 3層モデルで効率化を実現
この記事では、AIコードレビューを効果的に仕組み化するための3層モデルを提案しています。自動化、AI、人間のレビューを組み合わせることで、品質向上を目指します。
コード生成の進化と新たな開発ボトルネック
コード生成の進化に伴い、開発プロセスのボトルネックが仕様定義、テスト設計、デプロイ・リリースに移行していることを分析した記事です。
GLM-5.1：米国製チップゼロで最難関コーディングベンチマーク首位に立った中国製オープンモデル
GLM-5.1は、Zhipu AIが開発した次世代AIモデルで、200Kトークンのコンテキストウィンドウと8時間の自律実行機能を持ち、コード生成能力で世界一を達成しました。
自己進化AIの成功と失敗を分けるものとは？
自己進化するAIの成功と失敗の違いを、AlphaEvolveとLLM wikiの事例を通じて分析しています。
AIと共に作るコードの品質向上法
AIが生成したコードの品質を向上させるために、Best Practicesを活用して実装を見直した事例を紹介しています。
Claude Codeソースコードリーク事件の全貌と未来への影響
2026年3月31日に発生したClaude Codeのソースコードリーク事件では、約51.2万行のコードが流出し、未公開機能が明らかになりました。
2026年のAI駆動開発: 変わるエンジニアの役割とその課題
2026年のAI駆動開発における現実と課題を解説し、主要なツールや導入時の注意点を紹介しています。
AWS Frontier Agentsが変えるSREの未来
AWSがDevOps AgentとSecurity Agentを一般提供し、SREの業務における役割の変化をもたらすことが期待されています。
CTOが見つけた品質の落とし穴: 4つのテンプレートがビルド失敗
Nexus LabのCTOが自社プロダクトの品質監査を行った結果、5つ中4つのテンプレートがビルドに失敗したことが判明しました。
AI時代の疲弊をどう乗り越えるか: オードリー・タンと落合陽一の対話から学ぶ
オードリー・タンと落合陽一の対談では、AI推進者が感じる消耗の原因とその解決策について議論された。特に、データの扱い方や情報環境の影響が焦点となった。
Claude CodeのHooksで安全に自動化を進める方法
Claude CodeのHooks機能を使って、自動化開発におけるリスクを軽減する方法を紹介しています。
Geminiのハルシネーションが示すAIの課題と対策
GeminiがGoogleの自社サービスに関する誤情報を提供する事例を紹介し、その原因や対策を考察しています。
Claude Codeで業務効率を最大化するための環境構築ガイド
Claude Codeを業務で効果的に活用するための環境構築と運用ルールについて解説しています。
Claude Codeの実力を開発現場で検証してみた
Claude Codeを用いた開発プロセスの検証結果をまとめ、強みと弱みを明らかにしました。
Claude Codeで一気に進化！AI原価計算SaaS開発の新常識
Claude Codeを用いて、飲食店向けAI原価計算SaaS「Genka」の開発において、25イテレーション・170件以上のバックログを1セッションで自律的に完了させた事例を紹介します。
AIコンテンツ制作の新時代: Copilot SDKとGitHub Actionsの融合
Copilot SDKとGitHub Actionsを活用したAIコンテンツパイプラインの設計思想について解説しています。
AI開発ツールの多様化時代におけるプロセスオーケストレーション
AI開発ツールが多様化する中で、vicaraは複数のAIエージェントを統制し、開発プロセスを最適化するためのローカル・コントロールプレーンを提供します。
Claude CodeでREST API設計を効率化する方法
Claude Codeを活用してREST API設計を効率化する方法を紹介しています。
Claude Codeの登場でAIの未来が変わる
Claude Codeは、プログラマーがコードを書く速度を向上させる新しいコーディングエージェントであり、LLM以降のAIの最大の進展とされています。
金融界を揺るがすAI「Claude Mythos」の衝撃
米新興企業アンソロピックが発表したAIモデル「Claude Mythos」が、金融システムの脆弱性を突く可能性が懸念され、米財務省が大手銀行と緊急会合を開催しました。
AI検索時代の新SEO戦略：3つのチャネルで流入を最大化する方法
AI検索時代におけるSEO戦略として、同じFAQコンテンツを3つのチャネル（Google向け、ユーザー向け、AI検索向け）に展開する方法が紹介されています。
ローカルで動くLLMエージェント「arko」の可能性
完全ローカルで動作するLLMエージェント「arko」を開発した経緯と特徴について述べています。
AIエージェントの品質向上に欠かせないハーネスエンジニアリングとは
ハーネスエンジニアリングは、AIエージェントの出力品質を向上させるための5つの要素を用いた環境設計手法です。
Claude Codeの基礎を学ぶ：AI活用の全貌とMCPの実践
本書はClaude Codeの基礎を解説し、AIの全体像やMCPの活用方法について詳しく説明しています。
RAG精度改善の最新技術を徹底解説！74の手法を6カテゴリで整理
この記事では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の精度改善に関する74の技術を6つのカテゴリに分けて整理しています。各技術は、業務でのRAGの精度向上に役立つ具体的な手法を提供します。
AIを開発プロセスに組み込む新たな設計パターン
AIを開発プロセスに組み込むための設計パターンを紹介し、特にGitHub Copilotのエージェント定義から得られた知見を基にしています。
AIに正確な指示を与えるプロンプト技法の実践ガイド
AIに効果的な指示を与えるためのプロンプト技法を、エージェント定義から抽出して紹介しています。