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AI カテゴリの技術記事一覧です。
プロンプト発見からCowork運用へ──「型作り」と「実行」の分業
「結局、どう使い分ければいいのか」という問い Claude.aiとClaude Cowork。同じClaudeなのに、なぜ両方が必要なのか。そもそもどう違うのか。 この問いに対するもっとも実用的な答えは、使うときのあなた […]
AIセキュリティは生成より先に実務化する — Glasswingと国産クラウドの現実解
防御の現場でAIが先に動き始めた 2026年6月2日、Anthropic は Project Glasswing の参加組織を約50から約150へ広げた。対象は15か国を超え、電力、水道、医療、通信といった重要インフラの […]
Gemini Omniは何が画期的なのか？動画生成AIは「作る」から「組み合わせて編集する」へ変わる
Gemini Omniの本質は「動画を作れること」だけではない Gemini Omniの画期性は、単に動画を生成できることではありません。 重要なのは、テキスト、画像、動画、音声といった複数の素材を扱いながら、会話で修正 […]
常駐AIエージェントの落とし穴3つ ─ 権限・監査・コストと、さくらのクラウドでの実装指針
2026 年 5 月 19 日の Google I/O で発表された Gemini Spark は、「端末を切っていてもクラウド側で動き続ける個人向け常駐エージェント」を打ち出した。土台は Gemini 3.5 と Go […]
AIチャットボットのテストケースはなぜ固定しきれないのか
はじめに AIチャットボットをテストするとき、従来システムと同じようにテストケースを固定したくなる。入力、期待結果、判定基準を一覧化し、その通りに返るかを見る方法である。 この考え方は、業務システムでは非常に有効である。 […]
取引先とのメール連絡を効率化する簡単な工夫｜業務スピードを上げる実践テクニック
日々の業務で欠かせないのが、取引先やクライアントとのメール連絡。ただ、件数が多いとその分時間も取られ、他の業務が圧迫されてしまうこともあります。 そこで今回は、今日からできる「社外メール（先方連絡）を効率化するコツ」をま […]
デジタル庁が政府AI源内をオープンソース公開 — コードの中身と行政DXの現在地
2026年4月24日、デジタル庁のガバメントAI源内（げんない）のソースコードがGitHubで公開された。リポジトリを開いてまず目に入るのは、CONTRIBUTING に書かれた一文だ。Pull Requestは受け付け […]
AIを活用しないと時代遅れになる？少しずつ取り入れていくポイント
近年、AI（人工知能）はビジネス・日常生活・クリエイティブ領域など、あらゆる場面で欠かせない存在になっています。「AIを使わないと時代遅れになるの？」と不安に感じる人も増えていますが、大切なのは無理なく、少しずつ取り入れ […]
AIチャットボットのテストはなぜ会話シナリオベースになるのか
はじめに AIチャットボットの品質を確認しようとすると、多くの現場で最初に行われるのは単発の質問と回答の確認である。たとえば、この入力に対してこの返答が出るか、このFAQに正しく答えられるか、といった見方である。 もちろ […]
AIチャットボットの価値は正答率ではなくゴール到達率で決まる
はじめに AIチャットボットを評価するとき、技術者ほど見たくなるのが正答率である。どれだけ正しい答えを返せたか、期待した回答とどれだけ一致したか、という見方である。 この考え方はわかりやすい。数字にも落としやすく、従来の […]
AIチャットボットに仕様テストがなじまない理由
はじめに AIチャットボットをテストしようとすると、最初に多くの技術者が持ち込むのが従来システムの仕様テストである。入力に対して期待される出力を決め、その一致を見るやり方である。 この方法は、入力と出力の関係が固定されて […]
AIチャットボットで誘導すべき会話と自由に考えさせる会話
はじめに AIチャットボットを設計するときに迷いがちなのが、「どこまで会話を誘導するか」という点である。自由に会話させすぎると、論点が広がりすぎて品質が不安定になる。一方、誘導しすぎると、AIの強みである柔軟さが失われる […]
利用者視点でAIチャットボットの会話ストーリーを作る方法
はじめに AIチャットボットを設計するとき、回答内容やプロンプトばかりに意識が向きやすい。しかし実務で差が出るのは、個々の返答そのものよりも、利用者がどの流れで会話し、どこで迷い、どうゴールへ近づいていくかという会話スト […]
AIチャットボットにおける会話シナリオ設計の考え方
はじめに AIチャットボットを設計する際、「シナリオはどこまで作り込むべきか」は非常に悩みやすい論点である。従来のチャットボットや分岐型フローでは、会話シナリオを細かく定義することで品質を担保してきた。一方で、AIチャッ […]
Claude Codeソースコード流出の全容 — npmソースマップから512,000行が公開状態に
2026年3月31日、AnthropicのAI開発支援CLI Claude Codeのソースコードがnpmレジストリから流出した。約512,000行、1,900ファイルのTypeScriptがソースマップ経由で丸見えにな […]
AIチャットボット設計で先に決めるべきは回答ではなく到達点
はじめに AIチャットボットを設計するとき、最初に考えやすいのは「どんな回答を返すか」である。しかし、実務で品質差が出るのは回答文そのものよりも、利用者をどの状態へ導きたいかが先に決まっているかどうかである。Stackn […]
AIチャットボットは仕様ではなくゴールで設計する
はじめに AIチャットボットを開発するとき、技術者はつい「どの入力に対して何を返すか」という仕様ベースで考えたくなる。これは従来のWebシステムや業務システムでは自然な設計の進め方であり、分岐やテストもしやすい。 ただし […]
AIチャットボットでSEが「制御したがる」ほど価値が下がる理由
はじめに AIチャットボットを設計・実装する際、技術者ほど「挙動をできるだけ制御したい」と考えやすい。これは当然である。従来のシステム開発では、入力・分岐・出力をコントロールするほど品質は安定しやすく、予測可能性も高まる […]
開発の仕事はAIに奪われる？エンジニアとして生き残る方法【2025年版】
AIの進化により、「プログラミングの仕事は将来なくなるのか？」と不安に感じるエンジニアも多いでしょう。本記事では、AIが開発業務に与える影響と、エンジニアとして生き残るための戦略を解説します。 AIによって変わる開発の現 […]
構造化出力がAIの思考を奪うとはどういうことか
はじめに AIチャットボットを設計するとき、技術者ほど「出力を構造化したほうが扱いやすい」と考えやすい。実際、JSONのような形式で返せれば、後続処理や画面表示、ログ分析との接続はしやすくなる。 ただし、チャットボットの […]