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AI

AIツールの使い方や活用メモ、運用時に気をつけたいことを整理して残していきます。

まず押さえたいこと

AIは便利な反面、入力情報、出力の確認、社内ルール、責任分界を決めないと事故につながります。

よくある入口

生成AIの社内利用、コード生成、RAG、MCP、LLMOなど、使い方と運用ルールの両方を見る記事から入ると安全です。

実務で見るポイント

AIに任せる部分と人が確認する部分を分け、機密情報、著作権、誤情報、ログの扱いを事前に決めます。

Vercel AI SDKとは?プロバイダを問わずAIアプリを作るTypeScriptツールキット

Vercel AI SDKとは何かを、プロバイダを問わずAIアプリを作るTypeScriptツールキットという観点で解説します。OpenAI・Anthropic Claude・Google Geminiなど複数のLLMを、ほぼ同じコードで呼び出せる統一APIが特徴で、テキスト生成・ストリーミング・チャットUI・ツール呼び出し・構造化出力を型安全に扱えます。Next.jsの開発元による無料のオープンソースで、AIチャットやエージェントを素早く作れます。主要なAPIやAI SDK 7の新機能、向いている場面まで、AIにAI SDKを含む構成を渡された人にも役立つよう整理します。

フレームワーク AI 2026.07.04 53

なぜ今Astroが選ばれる?AIがAstroで作りたがる理由と、渡された側の心得

なぜ今Astroが選ばれるのか、そしてなぜAIがコード生成でAstroを提案・構築しがちなのかを整理します。理由は、コンテンツ中心で構造がシンプル、HTML/CSS/Markdown標準寄りでAIが正しいコードを書きやすい、既定でJSをほぼ出さず速い、好きなUIフレームワークを載せられる、そしてCloudflareの後ろ盾がついたこと。AIにAstroプロジェクトを作ってもらった人が、その選択が妥当かを見極め、まず何を押さえればよいかまで解説します。

AI プログラミング 2026.07.03 40

ファインチューニングとは?RAGとの違いと使い分けを実務目線で

ファインチューニングとは何かを、RAGとの違いを軸に実務目線で整理します。ファインチューニングはモデルを追加学習して重みを更新し「振る舞い」を変える手法、RAGは検索した情報を渡して「知識」を与える手法です。よく言われる使い分けの合言葉、比較、プロンプト→RAG→ファインチューニングというコスト順の考え方、2026年の定番であるハイブリッド、ファインチューニングで最新知識を教えようとする誤解まで具体的にまとめます。

Cursor と GitHub Copilot を比較:違い・料金・機能・どっちを選ぶか

Cursor と GitHub Copilot の違いを2026年6月時点で比較。独立AIエディタと拡張機能という前提の差、料金プラン、補完・チャット・エージェント・対応エディタの機能差、どんな開発者にどちらが向くかを実務目線で整理します。

GitHub Copilotとは?できること・料金・使い方とCursorとの違いを総まとめ

GitHub Copilot とは何か、できること、料金プラン(Free / Pro / Pro+ / Business / Enterprise と2026年6月のAI Credits従量課金)、使い方・始め方、Cursorなど他のAIコーディングツールとの違いまでを実務目線で総整理。どんな案件で選び、どこで避けるかの判断軸も解説します。

ヒューリスティックとは?経験則で近似解を得る考え方とアルゴリズムとの違い

ヒューリスティックとは「厳密に最適な答えを保証しない代わりに、経験則で素早く十分よい近似解を得る方法」です。探索 AI の A* 探索、UX のヒューリスティック評価、セキュリティの挙動検知、心理学の認知バイアスなど、分野ごとに少しずつ意味が違います。アルゴリズムとの違い、メリット・デメリット、AI 時代での位置づけを整理します。

AI に古いコードを読ませる — レガシー保守の新しい入り口

AI コーディング環境の登場で、これまで「読み手がいない」「ドキュメントがない」と止まっていたレガシーコードの保守・移植が一気に動き始めました。AI に COBOL / Perl / VB6 を読ませて仕様を抽出する、テストを後付けで生成する、段階的に Python / Java へ移植する ── 新しい保守ワークフローと、AI に任せていい範囲と人間が必ず見るべき範囲を整理します。