AI活用 Docker不要！WSL Containers（wslc）でLocal LLMをGPU爆速起動する実践ガイド
WSL 3.0の新機能「WSL Containers（wslc）」を用い、Docker Desktop不要でNVIDIA GPUパススルー対応のLinuxコンテナを起動する実践ガイド。RTX 3060実機でのOllama検証ログやリソース消費比較、運用上の制約を解説します。
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AI活用 BrainAPIで実現するAIの長期記憶 — 知識グラフによる根拠追跡と実務活用術
テキストから自動でナレッジグラフを構築し、AIに根拠追跡可能な長期記憶を付与する「BrainAPI」の解説。従来のベクトル検索RAGとの構造的な違い、4体のエージェントによるグラフ構築の仕組み、障害履歴追跡やMCP連携の実務シナリオを紹介します。
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活用 テキスト生成しないAI判定！laya-mlxで動かす型付き意思決定モデルと実務活用術
自己回帰によるテキスト生成を行わず、1回の順伝播で高速に型安全な判定を下す意思決定モデル「laya-mlx」の解説。Apple Silicon実機での日本語ベンチマーク結果や、3つの判定プリミティブ（choice・score・noul）の実装手順を紹介します。
AI活用 テストコード不要！C#製Local MCPサーバーを自作してWPFアプリをAIに自律検証させてみた完全解説
C#で自作したLocal MCPサーバーを介し、WPFアプリのUIをAIに自律検証させるアーキテクチャ。DirectX描画によるキャプチャ黒画面の落とし穴や、stdio通信による7種のツール連携手順を具体的に紐解きます。
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活用 RAGASの4大指標と計算方法！社内文書QAの精度とハルシネーションを数値化する実践ガイド
RAGシステムの回答精度とハルシネーションを数値化するRAGASの評価手法。Faithfulness（忠実性）、Answer Relevance、検索適合率など4大指標によるボトルネック診断と自動評価手順を整理します。