散逸した意思決定を一箇所に集めようAI コーディングツールの計画モード出力をレビューするとき、全体を毎回読んでいないだろうか。品質にこだわる人ほど丁寧にレビューしたい。だが、それは疲れる。判断の根拠（WHY）が間違っていれば、実装の詳細（HOW）も間違っている。 だからこそ、まず判断を確認する方が効率的だ。この記事では、AI の出力に Key Decisions セクション（意思決定セクション）を設けることで、散逸した「なぜそう判断したか」を 1 箇所に集約し、レビュー負荷を下げるプラクティスを提案する。ADR の紹介やツール比較ではない。「品質を重視して AI と開発する人」...

生成AIは、自然言語を理解し文章を生成する強力な技術として急速に普及してきました。ここでふと疑問が、AIはなぜ嘘をつくのか？である、ここでいう嘘とは、AIがハルシネーションおこしたり、意図的に人間を欺くではなく、事実と異なる内容をもっともらしく生成できること。生成AIが嘘を生成できてしまう構造的理由を考え、実例として「NASAが約50年ぶりに人類を月に送ろうとしている」という事実を題材に、AIがどのように「もっともらしい嘘」を作るかを試してみた。これにより、生成AIの限界と特性を正しく理解し、適切に活用するための情報をお届けします。 嘘をつくプロンプト例の紹介生成AIはユ...

はじめに先日、こんなクライアントワークを受注しました。「オリジナルのGPTを作って、ファインチューニングして遊びたい」正直、未知の領域でした。LLMの仕組みはなんとなく知っていたけど、ゼロから実装したことはない。でも「Claude Codeで何とかなるだろう」と思って受けました。結果、実働5時間で動くLLMができました。しかも、意外とちゃんと日本語を喋る。この記事では、その過程を技術的な話と非技術的な話を混ぜながら書きます。エンジニアじゃない人も、LLMがどういうものか少しわかるように書くつもりです。 作ったものアーキテクチャ：Transformer（GP...

アニメイラスト制作の現場では、すでに生成AIの活用が一般的になりつつあります。プロンプトから高品質なイラストを出力できる環境が整い、「どこまで従来の制作ツールを置き換えられるのか」という段階に関心が移っています。しかし、生成AIは万能ではなく、再現性や細部の制御といった面では従来ツールに分があります。つまり現在は、「どちらを使うか」ではなく、「どこまで代替できるのか」を見極めることが大切です。本記事では、PixAIをはじめとする主要な生成AIモデルを対象に、同一条件で比較検証を行い、アニメイラスト制作ツールの代替可能性を整理します。 従来のアニメイラスト制作ツールの役割アニメ...

概要本記事では、生成AIチャットアプリにおける基本的なシナリオとして「チャット一覧から特定のチャットを選択して画面表示し、メッセージを追加して生成AIにリクエストを送信する」場合のバックエンド処理の流れをAWS観点で追っていきます。この処理を「チャット画面表示」と「生成AIへのリクエスト送信」という2段階に分けて解説していきます。今回参照している生成AIチャットアプリは「はじめてのAWSモダンアプリ開発入門」において作成したものをベースとしています（GitHub）。実際の画面遷移を以下に示します。 構成図「チャット画面表示」および「生成AIへのリクエスト送信」におけるバッ...

10日で2万行。嘘みたいな本当の話いきなり数字を出します。プロジェクト内容コード量家計簿アプリ収支・資産・FP・電力分析約9,200行 / 76ファイル子供コーチングアプリ1on1コーチング記録約3,600行 / 49ファイルエンジニア年収情報サイト年収データ可視化・SEO・広告収益設計約7,800行 / 33ファイル合計：約20,600行 / 158ファイル。1人で。10日で。「はいはい、AI使えばそりゃね」と思いましたよね。自分も最初はそう思ってました。AIに投げれば勝手にできるでしょ、と。できませんでした。 全...

はじめにプログラミング教育の現場でAIをどう活用するか、そもそも利用を許可すべきかどうか——そのポリシーは今まさに議論されている最中でしょう。今回は、先行してAIを活用した教育を試みたところ、あまりやる気のなかった生徒さんのモチベーションとコードの品質が良い方向に向上したので、皆さんに共有します。!n=1の話ですので、当然ながら逆効果になる可能性もあります。一つの事例として参考にしていただければ幸いです。 著者プロフィール大人・子どもを含め約150人にプログラミングを指導就職支援実績あり（SIer中心）ChatGPT-3の公開初日から仕事で活用し当時の生徒（大...

1. はじめにGemini APIを触ろうと思ったら、「AI Studio？」「Vertex AI？」「Gemini（Chat）？」…と、入口が多すぎて普通に混乱したので整理しました。同じようにハマる人がいると思うので共有します。!先に結論ですが、個人開発ならAI Studioで十分。企業なら最初からVertex AIを触る。ちなみに Gemini の発音ですが、英語発音：ジェミナイ（/ˈdʒɛmɪnaɪ/）日本語表記：ジェミニ（Google公式表記）です。日本では「ジェミニ」と呼ぶのが一般的だそうです。学会でジェミナイと呼んでいるかたがおら...

はじめにエイプリルフールなので、「一瞬で伝わって一瞬で終わる」ネタアプリをひとつ作ってみました。「エルシャダイふくわらい」です。〜 神は言っている、顔を整えろと 〜アプリはこちら👇https://elshaddai-face.pages.dev/ どんなアプリ？いわゆる「ふくわらい」ですが、エルシャダイ風の世界観で遊べるようにしています。目・鼻・口を配置して顔を完成させる配置によってそれっぽいコメントが出る「そんな顔で大丈夫か？」という気持ちになれます。 作ったきっかけエルシャダイの公式PVがフリー素材になっていたのを思い出して、「何か作れそう...

「この書類、また一から書かないといけないのか……」仕事で似たような文書を何度も書いた経験はありませんか？取引先へのメール、報告書、仕様書——毎回ゼロから書き起こすのは時間がかかりますし、正直なところ「この作業、もっと楽にならないのかな」と感じることもあるでしょう。実は今、世界中の企業がこうした「知識労働」（頭を使って情報を処理したり文書を作ったりする仕事のこと）にAIを取り入れ始めています。そして今回ご紹介するのは、なんと230年以上の歴史を持つ老舗企業が、AIを全社的に導入して大きな成果を上げたという驚きの事例です。 そもそも「知識労働」と「生成AI」とは？ 知識労働...

2026年3月に改定された経済産業省のAI事業者ガイドライン第1.2版は、日本のAI活用が実験段階から社会実装段階へ移行したことを象徴する内容となった。特にAIエージェントやフィジカルAIの定義が新設され、人間の判断を必須とする設計思想が明確に示されたことは、AIが社会の意思決定や物理世界に直接影響を与える存在になったことを意味するだろう。日本の産業界は、AIをどのように安全に、責任を持って活用するかが問われる段階に入おり、今回の改定は、技術の暴走を防ぐための制約ではなく、AIを安心して使える社会基盤を整えるための前向きなルール形成である。この変化を単なる規制対応として捉えるのでは...

概要生成AIでのプログラム開発は「コードを書く能力」ではなく仕様をどれだけ厳密に固定できるかで品質が決まる。生成AIは未定義部分を補完するため、仕様の抜けはそのままバグになる。したがって、本ドキュメントでは「曖昧さを排除するための完全仕様」を定義する。 1. プログラム基本定義 1.1 年日付・プログラム名例2026-04-01_gmId_table_generator_v1 1.2 目的例MOSFETのgm/Id特性を掃引し設計用テーブルを生成する 1.3 背景・用途例アナログ回路設計の初期寸法決めの高速化 1.4 対象読者例半導...

記事の目的AI-DLCとハーネスエンジニアリングを読み解くと似ている箇所が多くあり、相互補完の関係にあると感じたので、それぞれについてまとめつつ、両者を組み合わせることで実現できる開発方法の情報を整理しました。整理した情報を理解することで原文を読まずとも大まかなポイントを理解できるようにしています。趣旨を損なわない程度に要約している部分もありますので、更に興味が湧いた方はぜひ原文の記事の方を読んでみてください。 概要AI駆動の開発手法に関する2つの記事を読み解き、それぞれの核心と関係性をまとめたもの。記事発行元主な対象領域AI-DLCAWS開発ライ...

バイブチャレンジ第13弾。今回は、野球経験者なら一度は「もっと楽にならないか」と思ったことがあるはずの、野球のスコアブック入力アプリを開発しました。試合の激しい動きを追いながら、紙とペンで複雑な記号を書くのは至難の業。それを「ワンボタン」で解決することを目指しました。 開発のバイブス：試行錯誤のダイヤモンド開発初期は、画面上に描画したダイヤモンドの形が歪んでいたり、ベースの向きが逆転していたりと、野球場に見えない不細工な状態からのスタートでした。しかし、AIと何度も配置を計算し直し、試行錯誤を繰り返した末に、ようやく「そこそこいい感じ」の直感的なフィールドUIに辿り着きま...

はじめにAI市場は急速に拡大している。しかし、その競争構造は単純ではない。大きく分けると、プレイヤーは2種類に分類できる。エコシステムを持つ企業エコシステムを持たないAI企業この違いを理解しない限り、AIの本質は見えない。 エコシステムを持つ企業代表例は次の通りである。MicrosoftGoogleこれらの企業は共通して、次の特徴を持つ。ユーザー接点を持っている業務・生活に入り込んでいるデータが継続的に流入する 何が強いのか重要なのは「データ量」ではない。データを継続的に構造化できる環境を持っている点である。彼らは日々こ...

はじめに──この記事で学べること「ChatGPTは便利だけど、社内の機密情報を入力しても大丈夫なの？」業務でAIを使い始めた企業の多くが、いま最も頭を悩ませているのがこの問題ではないでしょうか。ChatGPTやClaude、GeminiなどのクラウドAIサービスは非常に優秀ですが、入力したデータはすべて社外のサーバーに送信されます。議事録の要約、顧客データの分析、社内規程の検索──こうした業務にクラウドAIを使うことに対して、セキュリティ上の不安を感じるのは当然のことです。そこで注目されているのが、ローカルLLMという選択肢です。AIの頭脳そのものを自社のサーバーに丸ごとインス...

Base44の30秒UIと、HAISの6ヶ月実装戦 —バイブコーディングの限界を超えるアーキテクチャ設計こんにちは。田前秀樹です。先日、Base44というAI UI生成ツールで、ポリヴェーガル理論ベースの音声解析WebアプリのUIを生成してみました。完成時間：30秒結果は確かに美しかった。Steve Jobsが見たら喜びそうなダークモード。オレンジに光るオーブボタン。医療デバイスのような質感。しかし、コードをエクスポートしようとしたら、「Upgrade to Pro」の壁。そして、ブラウザ上のプレビューには、すべてダミーデータが詰まっていました。 なぜ「見た目...

!この連載について生成AI時代に、新しい技術をどうキャッチアップするかをテーマにした連載です。筆者はIT業界のほか複数の異業種を経験し、地域でのボランティア活動も経た後、現在はコンサルティングファームに在籍しています。Claude Codeを相棒に資格学習ツールを自作する過程を通じて、生成AIが学習・開発・キャリアをどう変えるかを実体験をもとに語ります。技術の変化を自分ごととして捉えたい方に向けて書いています。第1回（本記事）: 学びの道具を自分で作る第2回以降: 近日公開予定!お読みいただく前に本連載は、技術的に高度なことをやっているわけではありません。筆者は現在も...

はじめにはじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。本記事は、【前編】Databricks Assistantを活用して需要予測モデルを構築してみた 〜EDA編〜の後編です。前編では、需要予測モデル構築における課題感の整理からスタートし、Databricks Assistant の設定データ読み込みEDA（探索的データ解析）需要に影響を与える要因の仮説出しまでを実施しました。需要予測はビジネスインパクトの大きいテーマですが、実務では前処理やEDA、特徴量設計などに多くの時間がかかります。そこで今回は、「Assistantを活用す...

株式会社イエソドで主にバックエンドの開発を担当している @inside_hakumai です。ここ1〜2年で、生成AIはWebアプリケーション開発の現場に急速に浸透しました。コード生成、レビュー支援、ドキュメント作成など、生成AIを活用する場面は日に日に広がっています。2025年4月ごろ、社内でも開発業務の中に生成AIが徐々に浸透してきている中で、当時はチーム内でも生成AIを積極的に試しているメンバーとそうでないメンバーに濃淡がある状況でした。生成AIを活用して開発を効率化していこうとする中で、「AI活用以前に、そもそもAI活用に関するノウハウを蓄積する場が用意されていない」という課...