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OpenAIが進めるCOBOLやSQLiteなど低リソース言語対応の技術的背景と、RAG設計や移行検証で確認すべき実践ポイントを整理しました。
YouTube動画をRAGで検索可能にする方法 15,285セグメントの実例
YouTubeチャンネルの字幕を時間単位でチャンク化し、タイムスタンプ付きで検索するRAG設計を、フロントエンド視点で確認すべき点とともに解説します。
Next.js on Cloudflare Workers、本番で詰まる4つの落とし穴
Next.js を Cloudflare Workers にデプロイする際にハマりやすい単一 Worker の限界と、キュー分割による解決手順を整理しました。
Cursorのトークン課金、可視化の仕組みを自前で持つべきか判断する基準
Cursorのトークン課金を可視化するMCP連携ツール導入の是非を、データ所在・運用負荷・観測粒度の軸で判断する方法を整理しました。
小規模自動化基盤をRenderでホストするか自前運用か判断する基準
会議要約やPR自動承認などの雑務自動化ツールをRenderでホストするか自前運用するか、可用性・コスト・監視設計の軸から判断基準を整理しました。
州政府のAI規制動向が開発チームに効く3つの確認ポイント
AI規制の議論が進む中、AI駆動開発チームが自社ツールの契約形態・MCP権限・データ所在を点検する具体的な方法を整理しました。
領収書OCRをローカルLLMで自作すべきか判断する4つの軸
領収書OCRをローカルLLMで自作すべきか、クラウドAPIに任せるべきか。データ機微性・精度・運用コストの4軸で判断材料を整理しました。
マルチエージェントAI研究ツールを自社基盤で動かす判断基準
複数AIエージェントが協調するリサーチ自動化ツールを、障害点・コスト・推論基盤の観点から自社導入すべきか判断する基準を整理しました。
ブラジルItaúの生成AI基盤ia.iとIARAに見る金融AI統制設計
ブラジルItaúの生成AI基盤ia.iとIARAから、RAG・ファインチューニングの使い分けと金融向け統制層の設計ポイントを整理します。
OSSモデルをLLMアプリに組み込む前に確認すべき3つの落とし穴
OSSのLLMを使ったアプリ開発でモデル廃止やレート制限に遭遇した事例から、本番運用前に確認すべき落とし穴と対策手順を整理しました。
AIエージェントの記憶をグラフDBに持たせる設計：FalkorDB実例で学ぶ
AIエージェントの記憶をグラフDBに持たせる設計をFalkorDB実例から解説。Cypherクエリでの実装とベクトルDB・RDBとの比較、導入判断の基準を整理しました。
ローカルLLM請求書処理の落とし穴、Ollama+Gemma 3構成で確認すべき点
Ollama+Gemma 3でローカル完結の請求書処理を作る際、精度・OCR・ポート設定で起きやすい落とし穴と確認方法を整理しました。