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ローカルLLMで長期状態管理を設計する方法: Mirae事例に学ぶ非機能要件
Raspberry Pi 5ロボットMiraeのストーリー機能を題材に、ローカルLLMで長期の一貫性を保つ状態管理の設計判断を解説します。
Bot対策サービス比較2026 hCaptchaとTurnstileはAI通過率90%超
hCaptchaやCloudflare TurnstileがAIエージェントの操作を検出できない実態と、ボット対策の選定・運用見直しの判断軸を整理しました。
ClutterMind AIに学ぶ、ローカルLLMでファイル整理を自動化する設計
OSSのClutterMind AIを題材に、LLMでファイル整理を自動化する仕組みと、自分のプロジェクトに導入する際の確認ポイントを整理しました。
複数AIコーディングエージェントの承認UIを統一する設計判断
複数のAIコーディングエージェントの承認UIを一元化するAgentWebUIの設計を、ACPという共通プロトコルの観点から整理しました。
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。
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。
Claude Codeのroutines機能を業務バッチに使う前に確認すべき制約
Claude Codeのroutines機能をエンタープライズの定期バッチに使う前に確認すべきネットワーク制約・状態管理・LLMの指示遵守の限界を整理しました。
コーディングエージェント時代、PRレビュー廃止は業務システムで通用するか
PR廃止でもSOC 2準拠のAmp事例から、業務システム開発でレビュー工程をどう再設計できるかを整理しました。
AIコーディングエージェントの監視、ローカルLLMとSaaS監視どちらを選ぶか
AIコーディングエージェントの稼働監視を、ローカルLLM型とSaaS型のどちらで構築するか。データ主権・コスト・検知対象・障害対応の4軸で判断基準を整理しました。
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。
AIにドキュメント生成させると起きる「静かな過剰約束」問題と対策
AIにドキュメント生成を任せる際の「静かな過剰約束」という落とし穴と、セクション所有権によるCIチェックの具体的な対策手順を解説します。
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。