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画像生成AI選定：Midjourney・DALL-E 4・Fluxを業務要件で比較する
Midjourney・DALL-E 4・Fluxを業務システム組み込みの観点で比較。API連携・商用ライセンス・テキスト精度・ファインチューニングの4軸で選定基準を整理します。
Ollama v0.40.11: 音声生成と分類特化モデルd3を試す
Ollama v0.40.11で追加された音声生成とd3モデルを、RAGパイプラインの分類タスク置き換えという観点から解説します。
MiniMax M3.1 FlashでAIエージェントのコストを下げる判断基準
MiniMax M3.1 Flashを使ったAIエージェントのコスト最適化を、SREの視点でどう判断するか整理しました。
ローカルLLM搭載アプリをどう監視するか Ollama運用の落とし穴
OllamaとGemmaでローカルLLMを動かす個人開発アプリを題材に、監視設計・障害切り分け・コスト構造をクラウド運用視点で整理しました。
自社サービスをMCPでAIに公開すべきか判断する4つの軸
AIアシスタントに自社サービスが出てこない問題をMCPで解決すべきか、データ構造化・自動化範囲・認証設計の4軸で判断基準を整理しました。
Walter MCPとAPI、どちらを選ぶか 非機能要件で判断する基準
Walter WritesのMCPとAPI、どちらを使うべきかをアーキテクチャの非機能要件の観点から整理しました。
MCP経由の外部APIをSREはどう審査するか：課金制御コードから考える
AIエージェントがMCP経由で外部APIを叩く構成を、SREが課金上限・失敗時課金・可用性の観点からどう審査するかを整理しました。
AI請求書処理エージェント導入の落とし穴、二重計上をどう防ぐか
AI請求書処理エージェントは読み取り精度より、抽出と書き込み権限の分離・冪等性の実装こそ確認すべきという落とし穴を解説します。
BOLA（認可バグ）対策：API設計で見落としがちな落とし穴
BOLA（オブジェクト単位の認可漏れ）がなぜ起きるかを段階分解し、確認コマンドとミニSTRIDEによる対策手順を整理しました。
Anthropic API 2026-10-21移行とuser profiles、監視設計への影響を整理
Anthropicのuser profilesとorganization webhooksを、API障害の切り分けと監視設計の観点から解説します。
ローカルLLMでファイル整理を自動化する仕組みをOllama実装から読む
ローカルLLMとOllamaでファイルの中身を読み分類するツールの仕組みを、AI駆動開発の観点から段階的に解説します。
OpenAIモデルがGoogle Cloudへ、マルチクラウド構成のSRE視点チェックリスト
OpenAIモデルがGoogle Cloud Model Gardenに統合される動きを、SLO設計・IaC管理・オブザーバビリティ・障害対応の観点から整理しました。