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AI カテゴリの技術記事一覧です。
社内文書RAGを作って、2か月で捨てた — 作って捨てて分かった「索引の鮮度」問題
プロジェクトの設計文書が増えてきて、AIコーディングエージェントに「関連文書を読んでから作業して」と言う回数も増えてきた。エージェントへの指示書（AGENTS.md）は膨らみ続け、会話が長くなると、AIは序盤に伝えたはず […]
Kimi-K2.7-Code をさくらのAI Engineで動かす — 差し替え1行と5つの落とし穴
さくらのAI Engineに Kimi-K2.7-Code が乗りました。手元の OpenAI SDK のコードは base_url の差し替えでそのまま向けられますが、model に Kimi-K2.7-Code と書 […]
さくらのクラウド シンプルAI（CR版）を申請から疎通まで最短で通す — 無償のOpenAI互換APIをcurlとPythonで試す
※本記事は2026年7月31日時点の情報です。公式マニュアルの記載をもとに執筆しています。仕様は変更される可能性があるため、実施前に必ず最新の公式マニュアルを確認してください。なお、コントロールパネルの画面キャプチャは掲 […]
政府AI「源内」はさくらのクラウドで動くのか — OSS公開から3か月、国産クラウドでMVPを動かすまで
2026年4月24日、デジタル庁がガバメントAI「源内」のソースコードを公開した（当時の解説記事）。リポジトリを眺めながら考えていたのは、「これはAWSの外でも動くのか」という素朴な問いだった。源内はガバメントクラウド上 […]
【Claude.ai】Free では Cowork が使えない理由、そしてセキュリティ要件が強い組織が慎重になるべき理由
イントロダクション：なぜ「どちらでもいい」では済まないのか Free では Cowork が使えない理由：価格設計から見える意図 Cowork の位置づけはなぜ Pro 以上限定なのか 価格表の読み方：「買うのではなく、 […]
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 […]