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。 2025.02.12 AI
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。 2025.02.11 AI
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。 2025.02.10 AI
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。 2025.02.09 AI
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。 2025.02.08 AI
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。 2025.02.07 プログラミング
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。」 2025.02.06 AI
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。 2025.02.05 プログラミング
データ分析 少数データで実現する高精度な購買予測:TabPFNの活用法 TabPFN(Tabular Prior-Free Neural Network)を使って、少数データで高精度な購買予測を実現する方法を解説します。実装例を交えながら、TabPFNの特徴や活用シーン、予測結果の解釈方法までを詳しく説明しています。 2025.02.04 データ分析
AI AIとの対話をより効果的にする:Chain-of-Thought Promptingの実践 Chain-of-Thought(CoT)Promptingの基本から応用までを解説。Zero-shot CoT、Few-shot CoT、高度な推論フレームワークなど、具体的なプロンプト例を交えながら、AIとの対話をより効果的にする手法を紹介します。 2025.02.03 AI