測定可能なAIインパクトを実現 — 目の前で

私はAIが現実世界の問題をどう解決するかを探求し、その道程をすべて記録しています。ここには、透明性の高いケーススタディ、実践的なガイド、そして実際の成果を推進するために作られたツールが集まっています。技術的なコラボレーションや登壇の機会も歓迎しています—ぜひお話ししましょう。

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実践的なAIツール

技術者向けに設計された実践的なAIツールを紹介します。各ツールはドキュメント付きで、すぐに統合可能—登録不要。自動化やプロンプトエンジニアリングなどのソリューションを体験してください。

AI制作の事例

AIを活用して作られた製品やプロジェクトを厳選して紹介します。実装の概要、学び、そして成果の指標を通じて、AIが製品にどのように貢献したかをご確認ください。

AI Perception Master

AI Perception Master

テクニカルブログの未来を築く:AIと共に「Perception Engine」を共作する方法 大量生産されるAI「スロップ」—ありふれた、インスピレーションの欠けたコンテンツが溢れる時代に、テクニカルライターはどう差別化を図るべきか? その答えはAIを使わないことではなく、高度なパフォーマンス基準を強制する優れたツールと共に書くことです。

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TyperMate

TyperMate

多言語キーボードのパズルを解く:macOS用 TyperMate の開発 パワーユーザーや多言語での執筆者にとって、キーボードは最も重要なツールです。しかし、macOS では入力方法の切り替えが遅かったり、予測不可能に感じられたりすることがよくあります。週末のプロジェクトとして、私はAIと協力し、macOS のキーボード操作を自分の思い通りに感じさせるプレミアムユーティリティ TyperMate を構築しました。

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梅花易数 Web

梅花易数 Web

古代の知恵を現代に:ウェブベースの占術ツールの構築 古代中国の知恵を現代のウェブ時代にどう活かすか。課題は単に古いテキストを翻訳することではなく、複雑な形而上学的な計算を瞬時かつアクセシブルに行えるツールを作ることです。

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技術ブログ & インサイト

ハンズオンガイド、実装手順、実際のAI活用事例を紹介します。オープンソースモデルのデプロイから既存システムへのAI統合まで、実践的なコード例やトラブルシューティングも掲載。

LLMには個性がある?魂さえも?

LLMには個性がある?魂さえも?

LLMに個性があり得るのか? 私たちは友人の個性を知っています。しかし、LLMの個性をどうやって知ることができるでしょうか?特に、LLMは私たちの入力に合わせて応答を適応させる場合(Claudeはやや追従的ですが)。

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入力や出力を見ずにプロンプトを調整する

入力や出力を見ずにプロンプトを調整する

入力と出力を見ずにプロンプトを調整することは可能か? 入力と出力を知らずにプロンプトを調整するというのは、質問を知らずに正しい答えを書き下すような愚かな話に聞こえるかもしれない。

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なぜ最初にOllamaでAIエージェントを構築すべきなのか

なぜ最初にOllamaでAIエージェントを構築すべきなのか

AIサービスではモデルとエンジニアリングの限界の区別が困難です。Ollamaで先行開発し、アーキテクチャのリスクを早期に把握しましょう。

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AIエージェント導入の再考:技術だけでなく職務設計から始める

AIエージェント導入の再考:技術だけでなく職務設計から始める

企業がAI導入を加速する中、主要LLMベンダーのMCP(モデル制御プラットフォーム)やA2A(エージェント間連携)などのフレームワークが活用されています。これらはAIエージェントの協調や文脈理解を支援しますが、ビジネス中心ではなくLLM中心です。

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MCP:AIの世界とのインターフェース標準化—能力交渉は未解決

MCP:AIの世界とのインターフェース標準化—能力交渉は未解決

MCPはUSB-Cプロトコルのような標準化を目指していますが、LLM間の知識やコンテキストウィンドウの違いは根本的な障壁です。単に機能リストの交換を標準化するだけでは十分ではありません。

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技術ディスカッション・コラボ歓迎

技術的な課題やアイデアについてのディスカッション、AIソリューションの共同検討を歓迎します。営業目的ではなく、率直な技術交流を目指しています。

  • 課題発見 & 評価: プロジェクト目標を理解し、AIの活用機会を特定。
  • 戦略立案: 技術目標に沿った取り組みを提案。
  • PoC実装: 実際に動くプロトタイプを構築・共有。
  • 統合 & 最適化: 安全・効率的なソリューションの共同検討。
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