AI駆動開発2026.10.03
AI駆動開発とは。普通の開発と何が違い、どこで速くなり、何に気をつけるか
AI駆動開発は、AIにコードを書かせる開発ではなく、設計・実装・検証・文書化の全工程をAIと分担する開発です。速くなるのは「動くものを出すまで」で、遅いままなのは「守られているかの確認」です。実案件の結果から違いを整理します。
AI駆動開発
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AI関連の実装で話題に上がる疑問や海外の新しい動きを、わかりやすく解説しています。
技術の選び方2026.10.03
RAGとファインチューニングの違い。業務データで「どちらを選ぶか」の判断基準
RAGは検証済みのデータをその都度参照させる方式、ファインチューニングはモデル自体を学習データに寄せる方式です。正確さと更新頻度が要る業務はRAG、多様性が価値の題材にはファインチューニングは逆効果でした。実案件の結果から判断基準を整理します。
ファイン チューニング rag 違い
導入の進め方2026.10.02
AIエージェントとは？業務を任せる範囲の決め方と導入の手順
AIエージェントに任せる業務は「判断」に絞り、集約や検証はプログラムで行うと誤りを機械的に弾けます。出力を選択肢に限定する設計で条件違反0件を実現した実案件から、任せる範囲の決め方と導入手順を整理します。
AIエージェント とは
業務の自動化2026.09.28
シフト作成をAIで自動化する手順と、AIに任せてはいけない判断
シフト作成の自動化は、集約・変換・検証をプログラムに戻し、AIには調整の判断だけを選択肢から選ばせる形にすると安定します。人数・時間帯の条件違反0件と、担当者が自分で翌月分を組める状態に到達した実案件から手順を整理します。
シフト作成 AI