記事一覧
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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。
Claude CodeとObsidianで業務効率化を実現する方法
この記事では、Claude Codeを活用してObsidianのDaily Noteを自動生成し、業務の振り返りを効率化する方法が紹介されています。
Anthropic MythosがもたらすSaaS業界の変革
Anthropicの新AIモデル「Claude Mythos」がソフトウェア業界に衝撃を与え、SaaS企業の株価が急落しています。
Databricks共同創設者、ACM賞受賞とAGIの現状に迫る
Databricksの共同創設者Matei ZahariaがACMコンピューティング賞を受賞し、AGIが既に存在すると述べました。
国産LLMがGPT-4oを超えた理由とその実用性
国産LLM「LLM-jp-4」が日本語MT-BenchでGPT-4oを上回るスコアを記録し、技術的背景や実用性が検証されています。