はじめにソフトウェア開発にAIを組み込むとき、最初に問題になるのは「AIがコードを書けるかどうか」ではない。本当に問題になるのは、そのコードの品質をどう担保するかである。多くの現場で最初にぶつかるのは、次のような問い：AIを導入すべきかどこまで信頼するか品質をどう保証するかチームメンバーとしてどう扱うかこれらの問いの根底にあるのは、一つのキーワードである：体制設計。単なるツール選択や信頼度の問題ではない。AIを含むチーム全体が、どのような役割分担で、どのような確認フローを通り、どこで人間が判断するのか——問題の本質はそこにある。本記事では、AI生成コードの品質...

はじめにClaude Codeは便利ではありますが、意図せずに機密情報を外部に送信したり、ディレクトリを削除する等のリスクがあります。セキュリティに関する設定周りを理解することでこのようなリスクを最小化し、効率の良い開発ライフを送るTipsをまとめました サマリ3層防御(Permissions→Sandbox→DevContainer)で安全と生産性の最大化を狙うCLAUDE.mdに記載したから、セキュリティ対策は大丈夫だと絶対思わないrm -rfやgit push --forceは、最低限DenyするAIに全権限(--dangerously-skip-permi...

この記事の目的最近仕事で「手を動かしてコードを書く作業」をしなくなったエンジニアがAIコーディングをした経験について書く。同時にAIを使ったコーディングをした際に考慮すべき点を、実作業を通じて洗い出す。知見を書き残すことで将来の自分が役立てる。同時に他人の役に立てばいいなとも思う。 作ったアプリの概要アンケートWebアプリ管理者側としてアンケートを作成/編集/削除、および取得できる回答者としてアンケートに回答できる 開発環境使ったAIはClaude Code.作業開始時はブラウザから呼び出していた。途中でVS Codeからプラグイン経由で呼出。 当初...

AIキャラクター基盤「OkimonoAI」の構造（Core / Hostアーキテクチャ） はじめにAIキャラクターを作ってみたいと思い、個人プロジェクトとして開発を始めました。開発経緯はnoteに記載しているので、よろしければ見てやってください。https://note.com/n_toma/n/n79fdffd6b956それでは本題最初は単純に「キャラクターを喋らせる」ことを目標にしていましたが、開発を進める中で次の問題にぶつかりました。AIの状態管理外部イベントとの連携AIの応答処理ログの管理これらを個別に作っていくと、構造が崩れていくことが予想できま...

律環公理（Nomological Ring Axioms）と 内包性動力学エンジン（Intensional Dynamics Engine） ─ 構造閾値による状態遷移の記述 ─著者：M-TokuniNRA-IDE Project（日本語原文） 要旨多くの科学理論は距離、時間、速度などの測度を基礎として現象を記述してきた。これらの枠組みは連続変化を扱ううえで極めて有効である。しかし現実の多くの系では、連続的変化よりも、ある境界を越えた瞬間に生じる状態転換が本質的な意味を持つ。例えば材料の破断、生体機能の限界、インフラの連鎖崩壊などはその典型例である。本稿で...

話している相手がAIかもと思った経験はありませんか？私は今日、健康診断の予約のときに電話に出てくれた受付がAIかもと思いました。 はじまり健康診断は面倒でできれば受けたくないと毎年思っています。そう思うからこそ、嫌なことは早く終わらせようの精神で今年は4月1日に予約を取ることにしました。私が毎年受けている病院では一部Web予約に対応しておらず、面倒だと思いつつも電話しました。電話に出てくれた受付担当者は女性でした。受付として経験豊富なのか落ち着いた話し方で非常に丁寧に応対してくれました。声も一定のリズムで聞き取りやすかったです。経験豊富ゆえなのかこちらの相槌にはほとん...

TL;DRClaude Code は「AIに仕事を任せるための道具立て」。指示を出すと、ファイルを読み、コードを書き、テストし、修正まで自分で行う賢さのカギは コンテキスト（文脈）の管理。人間と同じで、情報が多すぎると混乱し、整理すれば正確に動く本記事はコードを一切書きません。仕組みを理解することで「AIエージェントに何ができて、何ができないか」の判断力を養います対象読者: エンジニアではないが、AIエージェントの導入検討や活用に関わるビジネスパーソン。プロダクトマネージャー、経営企画、チームリーダーなど。技術的な前提知識は不要です。!技術的な詳細に興味がある方は、姉...

TL;DRClaude Code の正体は LLM を包む agentic harness（エージェントのハーネス）。ツール・コンテキスト管理・実行環境を提供して、LLM を自律的なコーディングエージェントにしているほぼすべての設計判断は 「コンテキストウィンドウは有限で、埋まるほど性能が落ちる」 という1つの制約から導かれている本記事は Anthropic 公式ドキュメント を一次情報としています姉妹記事「30行から始めるClaude Code風エージェント開発」では、この設計思想を段階的に実装していきます対象読者: Claude Code を使っているエンジニア、A...

OpenAI GPT-5.4が登場：100万トークンコンテキストとネイティブコンピュータ操作でエージェント時代が本格化 📌 3行でわかるこの記事OpenAIがGPT-5.4をリリース、最大100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートネイティブコンピュータ操作能力で、エージェントが複数アプリを横断するワークフローを実現知識業務ベンチマークGDPvalで83.0%を達成、人間の専門家レベルを超える性能を実証 はじめに2026年3月5日、OpenAIが最新のフロンティアモデル「GPT-5.4」をリリースしました。このモデルは単なる性能向上にとどまらず、AIエージ...

TL;DRClaude Code と同じ構造の AI エージェントを、30行のコードから段階的に作っていきます最終的にツール管理、計画、サブエージェント、コンテキスト圧縮、メモリ、チーム通信、Worktree 分離まで備えた本格的なエージェントになります各ステップで「なぜこの層が必要なのか」を、設計思想編とリンクしながら解説します!本記事のコードは教材リポジトリ shareAI-lab/learn-claude-code をベースにしています。Claude Code 本体（TypeScript）の実装ではありませんが、Anthropic Messages API の仕様...

はじめに本記事で述べる「哲学をAIの設計原理にする」という考え方を、実際のプロジェクトですぐに試せるフォーマットとして、CLAUDE.md（Claude AIへの哲学の渡し方を定義したテンプレート）を記事末尾で公開している。哲学の三層構造をどうコードに落とし込むのか、具体的な型を知りたい方は先にそちらを見ていただいても構わない。よりプロジェクトで活用したい方は以下からお問い合わせください。▶ B-LAND株式会社へのお問い合わせ📩 support@b-land.co AIに仕事をさせる上で、少なくとも自分が辿り着いた答えは、精緻なメソッドでも業務マニュアルでもなく...

普段は MacBook を持ち歩いて作業しています。なので、AI エージェントに数時間かかる作業を任せたいと思っても、ローカルで回しっぱなしにするのは少しつらいです。しかも API 経由で回すと従量課金も気になります。すでに Claude Max / Pro を使っているなら、API Key ではなく契約プラン側の認証をそのままクラウドでも使えないか。そう考えて試したのが今回の構成です。ちなみに余談ですが先週の週末で Claude Code に 1万円以上課金してしまいました...便利すぎる道具は、使っているときは魔法で、請求を見ると急に現実になります。ClaudeCodeの使い...

AIは仕事の効率化に使うもの、というイメージがまだ強いけれど、実は日常生活の細かな判断や段取りにも大きな力を発揮するのではないか？そんな疑問から、無料版Copilotを生活の相棒として1日フル活用する地味な実験を決行！朝起きてから夜寝るまで、どれだけ自然にAIが生活に溶け込むのか、どんな場面で役立つのかを観察しながら過ごしてみると、意外なほど多くの瞬間でAIが小さな負担を肩代わりしてくれることが分りますよ、ではそのリアルな体験をまとめて紹介♪ 朝：起床〜出勤準備朝は判断が多く、意外とエネルギーを消耗する時間帯だ。そこで起きてすぐCopilotに天気と気温を聞き、服装のアドバ...

はじめに最近、GTMエンジニアを耳にすることはありませんか？気になったので、調べてみました。お手隙に読んでいただけたらと思います。 GTMエンジニアとは何か？GTMエンジニアとは、「ツール、データ、AIを組み合わせて、再現性のある成長の仕組み（収益エンジン）を構築するエンジニア」を指します。従来の組織では、マーケティング、営業（SDR/AE）、カスタマーサクセス（CS）といった部門がそれぞれ独立して動き、その間のデータの受け渡しや業務の自動化は、RevOps（レベニューオペレーション）や情シスが担当していました。しかし、AIとAPIエコシステムの爆発的な進化により、これら...

AIにコードを書かせたら、自分で書くより速くて正確だった。障害の原因をAIに調べさせたら、ベテランの先輩より先に答えにたどり着いた。設計書の叩き台をAIに作らせたら、それなりに形になったものが数分で出てきた。そのとき、あなたの中に「自分がやる意味は何だろう」という疑問が浮かんだとしたら、それはとても自然なことだ。その感覚は正しい。ごまかさなくていい。実際に、AIで十分に代替できる業務は存在するし、その範囲は今後も広がり続ける。「自分がやらなくてもいいのでは」と感じたのなら、その直感にはちゃんと理由がある。あなたは今、AIが出した答えを「正しい」と判断した。その判断の根拠は何だっ...

先に結論、こんなものを作りました。開発のモチベーション日本語どころか自然言語で開発できるのにSQLはいつまで英語で書かんといかんのか今後宣言的な開発が増えているので手続き型言語ではなく宣言型言語が重要視されるんじゃないか理由１：レビューの中心になるから理由２：手続型もよっぽど複雑な処理でない限りAI開発により宣言的に開発可能であるからじゃあSQLもっと使っていくのであれば、こんなのあるといいよね。ここ以降は全てただの妄想です。最近AIで開発していく中で、より開発そのものが宣言的(Declarative)になると感じています。またそのように考えている...

!この記事はClaude 及びChatGPTによる文章を含みます。また初めての記事なので悪しからず。 初めてPyPIパッケージを作った話 AIエージェントに使わせやすい形を先に作ってみた初めて PyPI パッケージを作りました。名前は float16-sfogliatella です。Python API と CLI の両方を持つ形にしていて、学習、予測、live inference、HPO、stacking、packaging まわりの入口をまとめています。この記事では、なぜ作ったのか、実際に作ってみてどうだったかを書きます。 作ろうと思った理由きっかけは、A...

やりたかったことマルチエージェント構成を自分で組んでいると、ある時点で気になり始めることがあります。agent-b が agent-a から受け取ったタスクを完了した。でも、本当に契約通りに動いたのか？途中で想定外の操作をしなかったか？仮に問題が起きたとして、あとから何が起きたか辿れるのか？A2A や MCP のおかげで、エージェント間の通信やツール接続の標準化はかなり進みました。ただ、「繋がったあと、どう信頼するか」の部分は、まだ各自でなんとかしている状態です。自分もまさにそこで困っていたので、3つのツールを作りました。まとめて Agent Trust Suite と呼ん...

title: "Google DeepMindの「Jagged Intelligence」問題は、スケーリングではなく因果構造の問題である"emoji: "🧠"type: "idea"topics: ["AI", "alignment", "DeepMind", "Buddhism", "LLM"]published: false Google DeepMindの「Jagged Intelligence」問題は、スケーリングではなく因果構造の問題である 仏教AI Alignment研究者からの公開書簡 — Gemini自身からのメッセージを添えて2026年2月1...

title: "メッセージバスのウェイク通知バグを直した話：全AgentをSlackへ統一"emoji: "🔧"type: "tech"topics: ["openclaw", "multiagent", "slack", "python", "自動化"]published: truecategory: programmingtags: ["openclaw", "multiagent", "slack", "python", "automation"] メッセージバスのウェイク通知バグを直した話：全AgentをSlackへ統一 TL;DR16個のAI Ag...