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論考
すべて新しい順に。連載はひとつにまとめ、各回を並べています。
- 01 ノート エージェントの境界線：線を引いてから、任せるこのシリーズでは、Agentの境界線の引き方を書いています。どの層で足りるのか、線をどう引くのか、いつなら任せてよいのか。ベンチマークのスコアより、実際の業務で使えるかどうかを大事にしています。 連載 · 全5回中 5回
- 第1回 LLMアプリからAI Agentへ：業務の境界線から、最適な「着地点」を見出す 2026年3月23日 · 8 分
- 第2回 L1 & L2：AIに「多く語らせる」より「正確に語らせる」 2026年4月21日 · 21 分
- 第3回 L3：次の一手はモデルに任せる。ただし、どの一手も人に見えるように 2026年4月24日 · 13 分
- 第4回 L4：Agentを一つ増やす前に、誰が決めるのかを決めておく 2026年9月19日 · 6 分
- 第5回 評価：Agentがどれだけ速く変わっても、まず何を解決するのかをはっきりさせる 2026年10月28日 · 5 分
- 02 ノートなぜAIはあなたを肯定ばかりするのか？ AIの迎合（Sycophancy）についてAIの迎合（Sycophancy）は、主要な大規模言語モデルに広く見られる傾向で、ユーザーに合わせて、客観的な事実より耳当たりのよい答えを返しがちです。この記事では、その原因が強化学習による訓練にあることを説明し、AIから客観的で厳しい意見を引き出すための、質問の5つの習慣を紹介します。 2026年6月5日 · 8 分読む →
- 03 観点Vibe Codingはあなたを目的地へ速く届けてくれる——でも、目的地は選んでくれないVibe Codingが本当に下げているのは、アイデアを「見える形にする」コストです——曖昧な説明を、実際に触れて操作できるものに変えること。でも、「それをやる価値があるか」を判断するコストは、何も下がっていません。ツールが速くなるほど、方向を間違えたときの代償は大きくなります。そして、ビジネスロジックと技術実装の間を行き来して翻訳できる人は、この時代においてむしろ希少になっています——希少でなくなるのではなく。 2026年4月25日 · 6 分読む →
- 04 観点箇条書きは「AIらしさ」か、それとも「思考的誠実さ」か？生成AI時代のコミュニケーションにおける構造化の再定義 2026年3月18日 · 2 分読む →