AI

企業でRAGシステムを構築するなら、技術的な完璧さよりも運用可能性が重要です。Casibaseの実例から、セキュリティ、信頼性、段階的導入など、実運用で本当に必要な設計の要点を解説します。

Agent Skillsに1000行超の情報を詰め込んだ結果、起動に500ミリ秒、必要な情報はわずか10%。段階的開示の原則を適用した3層アーキテクチャで効率4.8倍に改善した実践例を解説。

ChatGPTやClaudeの長い会話を新しいセッションに引き継ぐ際、単純な要約では不十分です。ユーザーの意図に焦点を当てた構造化要約の手法で、作業の継続性を劇的に改善する実践的なアプローチを解説します。

Stephen Coveyの「7つの習慣」をAIプロンプトに応用する革新的な手法を紹介。主体的な問いかけから優先順位の設定まで、AIとの対話を劇的に変える7つの実践的なプロンプトパターンを解説します。

AIの登場で学生たちが学習意欲を失い始めている。海外教育フォーラムで話題になった「なぜ学ぶのか」という根本的な問いと、人間にしかできない学びの価値を探る。教育現場の課題と未来への展望を考察。

AIのIQは月2.5ポイントずつ上昇し、2026年6月にはノーベル賞受賞者レベルのIQ150に到達する可能性があります。AI自身がAI開発に関与し始める転換点が目前に迫っています。

「RAGを作って」と言われても、実際の要求は複雑です。本番環境で求められるのはChatGPT並みの使い心地。Agentic RAGの実装方法、多言語対応、期待値管理まで、現場のエンジニアが語る本音とノウハウ。

Amazonの大規模レイオフが露呈したデータサイエンス業界の闇。ビザ労働者の「現代の年季奉公」、AI導入の本当の意味、そして個人が今すぐ取るべき対策とは。テック業界で生き残るための必読記事。

Claude Codeで30万行のプロジェクトを一人で書き換えたエンジニアの実戦ノウハウを紹介。Hooksによる自動化、Dev Docsシステム、PM2活用など、大規模開発で本当に機能する技術を詳しく解説します。

HibernateからjOOQへ移行した開発チームの実体験を基に、Java永続化技術の選択基準を解説。現場で直面する課題と、各技術の実践的な特徴を比較。Spring Data JDBCという中道の選択肢も紹介します。