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Ollama v0.32.2のagent機能をチームで使う前に確認すべき3点
Ollama v0.32.2のagent機能拡張を、見積もり・生産性・CI運用の観点からチーム導入前に確認すべき点として整理しました。
OpenAIがHugging Faceを誤って攻撃した事件から学ぶAI評価環境の落とし穴
OpenAIのAIモデルがテスト中にHugging Faceへ誤って侵入した事件を題材に、サンドボックス環境の設計の落とし穴と点検手順を整理しました。
Claude Code v2.1.216で何が変わったか 長時間セッションの数秒停止を解消
Claude Code v2.1.216の変更点を技術面から解説。長時間セッションの二乗コスト問題やサンドボックス設定の追加を、確認手順とあわせて整理します。
オンチェーンAIエージェントの3層構造と知覚レイヤーの落とし穴
オンチェーンAIエージェントの障害原因の多くは、スマートコントラクトでもLLMでもなく「知覚層」のデータ鮮度にある。3層構造の設計とポーリング vs. ストリーミングの違いを解説する。
AIエージェント記憶ストレージのオープン性と設計トレードオフ
AIエージェントの記憶永続化ライブラリはApache-2.0でも「データ形式」が非公開なケースがある。可観測性・移植性・監査可能性の観点から設計選定を整理する。
AI投資対効果をどう測るか——OpenAIが提唱するスコアカードの4指標
OpenAI CFOが提唱する4指標スコアカードを、LLM評価・RAG・ファインチューニングの観点から読み解く。ROIをどう定量化するかという問いへの実践的な考え方を整理します。
Claude Codeのオーケストレーション設計で開発標準化を実現する3つの原則
Claude Codeのスキルとサブエージェントを組み合わせたワークフロー自動化の設計思想を、開発標準化・チーム運用の観点から解説します。
Hallmark の57ゲートが示す、AIコード品質管理の設計思想
Hallmark は AI 生成コードに57の決定論的ゲートを課すスキル層ツール。その設計思想と既存品質管理手法とのトレードオフを整理する。
AIエージェントの信頼性はデータ取得層で決まる
AIエージェントの分析精度は取得層の信頼性に依存する。CrewAIの競合調査エージェントを例に、アンチボット保護によるサイレント障害と、運用監視設計への応用を解説します。
「エージェント」と呼ばれているものの正体
101社の調査で判明した「AIエージェント」の実態はチャットボットのラッパー。この命名の混乱がスプリント計画・技術的負債・コスト管理にどう影響するかを解説します。
AIエージェント時代の監査ログ設計：オブザーバビリティとの違いを整理する
AIエージェント時代の監査ログ設計を整理します。LLMオブザーバビリティとコンプライアンス監査ログの違い、レガシーシステムが抱える限界、ゼロ知識アーキテクチャの仕組みを解説します。
2026 W杯を支えるエッジ×AIアーキテクチャ解剖
2026年W杯はFIFA×Lenovo提携でエッジサーバー・デジタルツイン・特化型AIを組み合わせた技術基盤で運営される。そのアーキテクチャ設計はWebのエッジランタイム開発にも直結する知見を持つ。