AI AIはどんな仕事で使われているのか？400万件の会話分析からわかったこと
Anthropic社が400万件のClaude会話を分析した最新の調査結果から、AIがどのような仕事で活用されているのかを解説。ソフトウェア開発やライティング業務での利用が約半数を占め、賃金層による活用の違いなど、興味深い実態が明らかに。
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AI AIの発言を自然な会話に変換するテクニック：プロンプトエンジニアリング
AIの発言を人間らしい会話に変換するためのプロンプトエンジニアリング技術を解説。自然な言葉遣い、感情的なつながり、日常的な会話要素の導入など、具体的なテクニックと実践例を紹介します。AIとの効果的なコミュニケーション方法が学べます。
AI コードレビューにおけるAIモデルの比較評価：実践検証から
500件のプルリクエストを対象に、5つの主要AIモデルのコードレビュー性能を比較評価した検証結果を解説。Redditでの議論を交えながら、各モデルの特徴や実務での活用方法、今後の展望について詳しく説明します。
AI 『AIは冷たい』を覆す ―営業現場から生まれた、人間関係を深めるAI活用術
懐疑的だったセールスマンの一言から生まれた、革新的なAI活用法を紹介。AIを「冷たいツール」から「人間関係を深めるパートナー」へと変える、Pre-PromptとPrompt Blueprintという新しい手法の実践的な解説。
AI LLMを用いた長文生成における課題と対策
ChatGPTやGeminiなどのLLMで長文を生成する際の課題と対策について解説。トークン制限の壁を乗り越え、高品質な長文コンテンツを生成するための構造化アプローチやプロンプトチェーンの活用方法を紹介します。
AI RAGシステムの未来：大規模言語モデルの進化がもたらす変化
RAGシステムは大規模言語モデルの進化により不要になるのでしょうか。Gemini Pro 2の200万トークンという大容量コンテキストウィンドウの意義を踏まえながら、RAGの重要性と将来の展望について解説します。
AI 記憶をリセットするAIに効く「Memory Bank」メソッド
LLMは新しいセッションごとに記憶をリセットします。この特性に対処するため、Memory Bankという構造化された文書管理システムを解説します。プロジェクトの一貫性を保ち、AIとの効率的な対話を実現する具体的な方法を紹介します。
プログラミング 【Python】PandasからPolarsへ – 高速データ処理の実現
PythonのデータフレームライブラリとしてPandasが広く使われていますが、大規模データ処理での性能に課題があります。本記事では、高速処理が可能な新ライブラリPolarsの特徴と基本的な使い方、Pandasとの違いを詳しく解説します。
AI 最強のタッグ誕生：Rustのパワーを得て覚醒するPython
「RustをパワーとしてPythonが進化を遂げつつあります。パッケージマネージャのuv、リンターのRuff、データ処理ライブラリのPolarsなど、Rustで書かれた新世代ツールによってPythonの可能性は広がり続けています。」
プログラミング Node.jsからPHPに戻る – エンジニアが選んだシンプルな道
Node.jsとReactでの開発に疲れを感じるエンジニアが増えています。本記事では、PHPエコシステムへの回帰を選んだエンジニアの経験から、技術選択の新たな可能性と、「シンプルに動く」という価値の重要性について考察します。