ジコログ

Redditのプロンプトエンジニアリングコミュニティで話題のASPECCT形式を徹底解説。AIから期待通りの回答を引き出す7つの要素と、リバースプロンプティング、メタプロンプティングなど実践的手法を紹介します。

フリーランスエンジニアはAIツールで生産性を爆上げしているのに、企業勤めのエンジニアはほとんど使っていない。なぜこの格差が生まれるのか？ベテランエンジニアが語るAIツールの光と影、そして賢い付き合い方を解説します。

多言語コールセンターAI開発で全モデルが失敗。プロジェクト断念寸前のインドAIラボを救ったGemini 2.5 Flash Live Native Audio。WebSocket品質問題やRust実装など、実践的な技術課題と導入ポイントを実例から解説。

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。