AIに丸投げしないで理解するためのAI開発手法（2026年8月現在）
- AIに丸投げしない開発で技術負債と理解負債を防ぐ手法が紹介される
- grill-with-docsで要件定義を深掘り、explain-visuallyで実装計画を視覚化し、Codexでレビューを繰り返す
- 実装計画にコードの命名規則とコメントルールを明記し、AIのレビュー指摘を人間が仕分けする必要がある
AI関連ブログ記事まとめ
【ポエム】2026年 AIコーディングプログラマの心象風景
- AIコーディングエージェントの出力を制限するハーネスが重要だと説明している
- 指示プロンプトと自動テストの組み合わせで出力を制限し、検証手段を増やすことで品質を向上させる
- ハーネスを追加することでAIの作業ミスが減り、品質が向上するが最後の余白はモデルの知性に依存する
ICFPC 2026における人間とAIの共闘
- ICFPC 2026でAIと人間が協働してプログラミングコンテストに挑んだ
- AIにプログラムを書かせるか人間が手作業で書くかを柔軟に選択し、スコア改善にAIを活用した
- AI利用時のコストが高く、サブスクでないと厳しいことが判明した
国内AIエージェント動向(2026/8/28号)
- 国内AIエージェントが会話から業務プロセス完遂へ移行し、KPI公開とセキュリティ対策が強化されている
- 業務プロセス完遂、KPI公開、MCP・API連携、Agentic AIセキュリティ教育
- 業務プロセスの完遂と結果評価が導入判断の軸となり、セキュリティ対策が不可欠になっている
30B級ローカルLLM、現場で使うならどれ？Qwen3.8・Muse Glimmer・Gemma4を比較【要約・解説編】
- Qwen3.8-27B、Muse Glimmer-30B、Gemma4-31B-itの30B級ローカルLLMが現場で使えるか比較された
- Muse Glimmer-30Bは数式の表記と推論速度が優れている、Qwen3.8-27Bは内容の充実さが際立つ
- Muse Glimmer-30Bは思考モードでも最速で、Qwen3.8-27Bは思考モードONで内容が最も充実しているが推論時間が長い
AIエージェント時代のクリエイティブ。 DHH
- DHHがAIエージェントに実装を委ね、人間の役割はビジョン提示と審美眼に変化した
- AIエージェントが自律的にコードを生成し、人間はコードの形や比率を判断する
- AIに曖昧な指示を出し、返ってきた結果にフィードバックを繰り返すことで創造性が生まれる
第4話 とある現場のおじさん、MermaidでLLMに歩み寄る
- Mermaidを処理の流れをLLMに伝える共通言語として使う方法が紹介されている
- 処理の順番を矢印で表せる、条件分岐を明示できる、状態を外に出せる
- Mermaidの記法に慣れる必要があり、処理を詰め込みすぎると見づらくなることに注意が必要
ChatGPTは“初手”で決まる──良い指示書は、AIに推測させない
- AIに推測させないための指示書が重要
- AIは情報が足りない場合でも推測して回答する、前提共有が鍵
- 初手で最低限の前提を共有することで、後々の修正コストを減らせる
MacBook Pro 128GB でローカル LLM がついに実用になった ─ Qwen3.8 Flash Next 実測
- MacBook Pro 128GBでQwen3.8 Flash NextがローカルLLMとして実用になった
- Q3量子化で90GBのGGUFモデルをllama.cppとOpenCodeで実行、コンテキスト長65536で動作
- 128GBマシンでMoEアーキテクチャのモデルを動かす際、KVキャッシュのサイズとセッション数のバランスが重要
「お前がみろ」はAIに効くのか。高圧的なプロンプトで回答精度を検証した
- 高圧的なプロンプトがAIの回答精度を上げるとは限らない
- 丁寧さの研究では性能低下や向上が両方ある、具体的な指示が効果的
- 高圧的な口調より、比較対象や検証方法を明確にしたプロンプトが重要
なぜプロンプトを直しても、AIの出力は安定しないのか
- プロンプトを直してもAIの出力が安定しないのは、味付けと動線の設計のどちらを直すべきかを見誤っているから
- 味付けは同じ処理内の調整、動線は材料と工程の流れの問題、評価で原因を特定する
- 同じ評価例で修正を試し、改善したかを確認する際は一箇所ずつ直すことが重要
10年分ぐらいのQiitaの自分の投稿を蒸留したら、自分っぽい記事を書いてくれるようになったww
- 自身の過去10年分のQiita投稿を元にした記事作成スキルを開発した
- QiitaAPIで投稿を取得し、Markdown形式で保存、スタイルを学習させて文章生成スキルを作成
- 生成した記事のスタイルがややAIっぽく感じられるため、改善が必要であることを確認した
【組織のAI活用#248】リリースされたGemini Liveは、会社のメールやファイルとつながっているから活用の幅が広い。できること・できないことを整理しました。
- Gemini LiveはGoogle Workspaceと連携し、音声で会社のメールやファイルにアクセスできる
- Gmailのメール検索・要約、ドライブのファイル読み込み、カレンダー確認、新規ドキュメント作成が可能。既存ファイル編集やメール送信は不可
- 音声で情報を引き出し、下書きを作成する使い方が現実的。マイドライブの整理を事前に決めておく必要がある
美少女イラスト⑬byChatGPT5.6Sol・ChatGPT Images 2.0
- ChatGPT Images 2.0で絵画を美少女イラストに変換した
- 実写化とアニメ化の2段階処理、監査AIによる制限
- アート作品のAI変換には制約があり、特定のスタイルは生成困難な場合がある
【AIイラスト】推されカラー診断をやってみた／ChatGPT
- 推されカラー診断で生成AIがアイドルのカラーと性格を生成した
- ディープグリーンの静謐毒舌属性とおお、緑のカラー設定、画像生成機能
- 生成AIのキャラクター表現の精度や制約に注意が必要な点が確認できる
ローカルLLMは一般PCで実用的？動作可否から精度、Claude Codeでの限界までエンジニア向けに解説
- ローカルLLMは一般PCで3B〜8B級モデルが実用的な速度で動作し、8B〜14B級モデルは日常業務で上位クラウドモデルの80〜90%の精度を達成
- 4bit量子化でVRAMが必要な量がパラメータ数×0.6GB、Claude Codeではコンテキスト長の設定ミスが性能低下の原因
- Claude Codeのようなエージェント型ツールではローカルモデルのツール呼び出し信頼性が課題で、設定ミスが原因で性能が低下するケースが多い
ChatGPTで自分の商品説明を作る時のコツ
- ChatGPTで商品説明を作成する際、対象者や悩み、変化、内容の4つを明確に伝えることが重要
- 誰向けか、何に困っているか、どう変わるか、何が入っているかを具体的に示す
- 商品説明では「自分との関係」を想像しやすくするため、実際の使用場面を伝えることが効果的
IBM Bob × COBOL マイグレーション体験ハンズオン
- IBM Bobを活用したCOBOLマイグレーションの実践が紹介されている
- COBOLコードの読解・仕様書生成・Javaへの変換、バグ検出・修正、テスト自動化が実施
- COBOLの保守・移行においてAIエージェントの活用が可能で、設計・実装・テストを一貫して行えることが示されている
千葉県松戸市で小中学生向けGemini体験イベントを開催しました！✨🎮
- 小中学生向けにGeminiを使ったゲーム制作体験イベントを開催した
- プロンプト作成と3D表現・アニメーションの進化を体験、アイデア整理と修正作業を繰り返した
- プロンプトの文章力向上とAIの進化を子どもたちと一緒に実感できたことがポイント
Claude Code から Instagram を操作する MCP サーバーを作った話
- Claude CodeからInstagramを操作できるMCPサーバーを実装した
- MCPプロトコルでInstagram Graph APIと連携、Pythonでサーバー実装
- Instagramのアカウント情報や投稿データをAIエージェントから取得・操作可能になる
