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FIELD REPORT
このコラムは AI が自動生成しています。1,000 記事を書かせてわかった、仕組みと試行錯誤の実録を公開中。
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クラウド監視は「本番相当」で試したか、NASAの検証設計に学ぶ落とし穴
NASAの探査機ソフトウェア検証事例から、クラウド移行時に見落としがちな監視の穴と障害対応の改善手順を整理しました。
Lighthouse 13.3のAgentic Browsingとは何か 導入判断の4つの軸
Lighthouse 13.3のAgentic BrowsingとVercel/Oraのis-agentic.comを比較し、AIエージェント最適化の導入判断を4つの軸で整理します。
PHPフレームワークをEC2で自前運用すべきか、判断基準を整理する
DjangoからLaravel等PHP系への移行時、実行モデル・監視設計・運用コストをどう見直すか判断軸を整理しました。
cat コマンドが本番障害の遠因に? ログ調査での落とし穴と対策
巨大ログを cat で読む習慣がターミナル負荷と障害対応の遅延を招く仕組みを、SREの視点から原因分解し、grep・less・tail への置き換え手順を解説します。
AIコーディングエージェントが埋め込みデバイス開発で見落とすCPU負荷問題
AIコーディングエージェントが提案するReact風のUI設計が、Garmin等の組み込み環境でCPU負荷過大を招く落とし穴と、確認方法・対策パターンを整理しました。
Lighthouseで測れないUX課題、Vision AIで検出する仕組みとは
Lighthouseでは検出できない視覚的UX課題を、マルチモーダルAIで座標検出する仕組みを技術的に解説します。
個人開発でSaaSを作る際のAIモデル分業術：500コミットの事例から
個人でCursorを使い5か月・500コミットでSaaSを本番化した事例から、AIモデルへの分業設計とAIの権限境界の決め方を読み解きます。
機械学習モデルのインフラ選定 GPU vs クラウドAPIをどう判断するか
機械学習モデルの推論インフラをGPU自前調達・クラウドGPU・クラウドAPIのどれにするか、VRAM要件・コスト・監視・障害対応の観点から判断軸を整理しました。
Djangoのミドルウェア構造から読む非機能要件の設計判断
DjangoのリクエストがミドルウェアとWSGI/ASGIを通過する仕組みを、性能とセキュリティのトレードオフという設計判断の観点から解説します。
AIエージェントを業務プロセスに組み込む前にQAが見るべき3点
AIエージェントを業務フローに組み込む企業が増える中、CI/CDパイプラインとテスト戦略に何を見直す必要があるかを整理しました。
AIコーディングエージェントの「偽の完了」を防ぐ受け入れテスト設計
AIコーディングエージェントが「完了」と報告しても要件の中核が抜けている「偽の完了」の原因と、受け入れテスト固定による対策を解説します。
Archify導入判断ガイド：AIが描く構成図は8-12個の粒度で信頼できるか
AIエージェントが構成図を自動生成するArchifyを導入すべきか、検証可能性・再生成コスト・プロンプト設計の観点から判断軸を整理しました。