AI・機械学習 AIエージェントの暴走を防ぐ！ガードレール設計と安全な実行基盤の実装
自律型AIエージェントの破壊的操作やプロンプトインジェクションを防ぐ「ガードレール」の設計と実装。入力・実行時・出力の3層防御アーキテクチャ、Pythonによるホワイトリスト検証インターセプター、サンドボックス隔離の手順を解説します。
AI・機械学習
AI・機械学習 
AI・機械学習 AIエージェントをテストする！評価ハーネス（Evals）の設計とCI自動テスト入門
プロンプト変更やモデル更新時の性能劣化を防ぐAIエージェントの評価ハーネス設計入門。ツール呼出検証・タスク完遂検証・LLM自動採点の3層テストピラミッドと、pytestを用いたCI自動テストの実装手順を詳しく解説します。
AI・機械学習 フレームワークなしで作る！PythonとFunction Callingによる自作AIエージェント入門
LangChain等の高レベルフレームワークを使わず、公式OpenAI SDKと素のPythonのみでReAct型AIエージェントをゼロから構築する入門ガイド。AST解析による安全なツール実装、ループ遮断ハーネス、実機実行ログを網羅します。
AI・機械学習 ハーネスエンジニアリングとは？AIエージェントを実務で動かす「制御基盤」の設計論
自律型AIエージェントの無限ループやコンテキスト劣化を防ぐ制御基盤「ハーネスエンジニアリング」の設計論。ツール接続・状態永続化・ガードレール・実行監視・自己修復の5大コア要素と、導入前後の実測比較データを詳しく解説します。
AI・機械学習 TTFT・TPOTとは？LLM運用のレスポンス測定方法と100万トークン単価のROI計算シミュレーション
LLM運用の遅延とコストを評価するTTFT（初回生成時間）とTPOT（トークン生成速度）の解説。Pythonによるストリーミング測定スクリプト、主要モデルのトークン単価比較、月間1万回利用時のROI試算を整理します。
AI・機械学習 TruthfulQAとHaluEvalで暴くLLMの嘘！ハルシネーションと迷信トラップの測定法
LLMのもっともらしい嘘や迷信への迎合を暴くTruthfulQAとHaluEvalの測定手法。817問のトラップに対する真実性と有用性の2軸評価（MC1/MC2）や、ハルシネーションを見抜く自動評価の仕組みを整理します。
AI・機械学習 Jev徹底解剖｜BERTとの違い・System 1の仕組みと導入手順
文章生成を捨てたAI「Jev」を徹底解剖！エンコーダ型BERTとの決定的な違いや並列サンプラーの仕組み、実務ユースケース、Pythonでの導入手順と最小実行コードまで現役エンジニアがわかりやすく解説。判断処理の高速化に必見です。
AI・機械学習 SWE-benchとは？GitHubのバグIssueをAIが自律解決できるか測る最前線
実在するOSSリポジトリのGitHub IssueをAIが自律解決できるか測るSWE-benchの全貌。Docker分離環境でのパッチ適用、FAIL_TO_PASSとPASS_TO_PASSの2段階テストによる合否判定ロジックを整理します。
AI・機械学習 HumanEvalとPass@kの計算方法！AIコーディング評価の不偏推定量を徹底解説
AIのコード生成精度を実行テストで評価するHumanEvalの仕組み。OpenAIの164問のテストセットを対象に、サンプリングによるPass@k（Pass@1/10/100）の不偏推定量計算式や測定の留意点を整理します。
AI・機械学習 IFEval入門！文字数制限やJSON出力を自動テストする指示追従ベンチマーク
LLMが指定ルールを厳守できるかを自動検証するIFEvalの仕組み。JSON形式指定や文字数制限など約25種の制約に対し、余計な挨拶文の混入も落とすStrict判定と実質的達成を見るLoose判定の測定基準を紐解きます。