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AIエージェンシーの立ち上げに必要なのは博士号ではなく3-6ヶ月の基礎学習。海外の成功事例から学ぶ、RAGやベクトルDBなど必須知識から顧客獲得まで、実践的なロードマップを完全解説。

AnthropicのCEOが語る「コードの7割をAIが書く」時代の実態。なぜエンジニアは解雇されないのか？Reddit上の現役エンジニアたちの生の声から、AIコーディングの現実と限界、そして新しい開発スタイルを解説します。

LLM開発でプロンプトの管理に悩んでいませんか？GitHubを使った簡単な方法から専用ツールまで、プロンプトのバージョン管理手法を解説。評価結果との紐付けや非決定性への対処法など、実践的なワークフローを紹介します。

AIへのプロンプトが思うように機能しない問題を解決。JSONやMarkdown、XMLなどの構造化フォーマットを使うことで、AIの理解度と出力精度が劇的に向上する理由と実践方法を解説します。

プロンプトエンジニアリングの複雑化に疑問を投げかける記事。海外フォーラムの議論を基に、シンプルな対話型アプローチの有効性を解説。最新AIモデルでは自然な語りかけが最良の結果を生むことも。実践的なプロンプト作成の本質を探ります。

OpenAIの大規模調査で判明したChatGPTの実態。7億人のユーザーが送る週180億メッセージを分析した結果、プログラミング用途はわずか4.2%。実際の主要用途は日常的な情報収集と文章作成だった。AIツールの意外な真実とは。

GeminiのAIが単純な計算質問に対して、通常は隠されているシステムプロンプトを偶然露出。Redditで話題となった事例から、AIの内部動作の仕組みやセキュリティ設計、技術的制約が明らかに。

Google DeepMindのCEO、Demis Hassabis氏が現在のAIをPhDレベルと呼ぶことを否定。AGI実現まで5-10年かかるとの見解を示し、AI業界の誇大広告に警鐘を鳴らす。専門家の最新見解を分析。

AIエージェント開発で注目されるコンテキストエンジニアリングとは？プロンプトエンジニアリングとの違い、7つのコンテキストタイプ、実装方法を海外の開発者コミュニティの議論を基に解説します。

ChatGPTの文章が機械的になる問題を解決。海外のAIコミュニティで話題の手法を日本語環境に最適化。能動態の使用、簡潔な表現、読者への直接的な語りかけで、AIが生成する文章を驚くほど自然に変える実践的なプロンプト設計を解説します。