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。
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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・機械学習 言語モデルの限界を越える「VGI（視覚汎用知能）」とは？世界的AI研究者21名が提唱する新パラダイム
単一VLMの限界を超える「VGI（視覚汎用知能）」の構造と可能性。複数エージェントが協調して高度な視覚認識を実現する新パラダイム。
AI・機械学習 LLMの評価指標・ベンチマーク完全総覧！目的別カテゴリマップと実務での選び方【全体俯瞰編】
LLMベンチマークの全体像を体系化。知識・推論・対話・コードなど目的別の評価指標マップと、自社開発での評価指標の選び方を網羅した完全ガイド。
技術・プログラミング toA（to AI）とは？概念の全体像とエンジニア向け活用ガイド
次世代の設計思想「toA（to AI）」を徹底解説！AIエージェントが迷わないOpenAPI 3.1仕様書の書き方、自律修復を可能にする「自己修復型エラーレスポンス（suggested_fix付きJSON）」の設計、LangChainでのAPI実行・修復実機ログまで網羅した開発者完全ガイド。
AI活用 【最新研究】AIコーディングツールの設定ファイルは逆効果？論文から読み解く最適な活用例
AIコーディングツールのルールファイル肥大化がもたらす精度の低下リスクを論文から解明。本当に役立つスリムな設定方針を提案します。