はじめに前回の記事では、AI が「意外性」をどのように定量化できるかを論じました。では、その対極にある「均質化」は、どのように私たちの思考に影を落とすのでしょうか。AI は便利な道具であり、創造性を支える存在にもなり得ます。けれど、効率性を突き詰めるほどに、言葉は似通い、論旨はどこか既視感を帯びていく。「驚き」が新しさを測る指標になるのだとすれば、その裏側には静かに「均質化」というリスクが潜んでいるのです。 MIT 研究が示す「均質化」の影響MIT の研究 Your Brain on ChatGPT は、生成 AI が人間の執筆や思考に与える影響を実証的に明らかにしま...

はじめにみなさんはrork.comをご存知でしょうか？rork.comはAIノーコードツールの一つで、bolt.newやDifyのように自然言語のみでアプリ開発が可能な生成AIプラットフォームです。https://rork.com/特徴としては、Expo(ReactNative)を利用したモバイル開発に特化していて、TestFlightへのデプロイサポート機能などもあります。そんなrork.comですが、2025年9月1日にモバイルアプリを開発できるスマホアプリ「Rork: Vibe Coding App」を配信しました！(以降は「rork.app」と呼称します)http...

!この記事は KNOWLEDGE WORK Blog Sprint の17日目の記事になります。（ナレッジワークのエンジニアが、9月の1か月間リレー形式で記事を発信する企画です）昨日の記事は Katoaz さんの 汎用的QAをやめた日 でした。はじめまして、株式会社ナレッジワークでSREをしているtomです。月見バーガーを食べて元気に働いています。9月にジョインして絶賛キャッチアップ中ですが、今回はAIを積極活用してオンボーディングが加速した話を書きます。 AIを活用したキャッチアップ内容事例プロダクトの信頼性向上を責務とするSREにとって、システムのインフラ構成を正...

はじめに革新的な研究は、多くの場合「最初に理解されにくい」という運命をたどります。既存の常識を揺るがす発想は、拒絶や疑念を招きながらも、時間を経て評価され、やがて大きな影響を及ぼします。近年、この「驚き」を定量化する指標として、言語モデルの**パープレキシティ（perplexity）**が注目されています。数値が高いほど予想外の内容を示し、研究の新規性を示唆する手がかりとなります。 パープレキシティとは何かパープレキシティは、言語モデルが次の語をどれだけ予測しにくいかを示す指標です。直感的に言えば、「ありふれた文」では値は低く、「意外な文」では値が高くなります。例：...

これはなに？Xでも絶賛しましたが、Anthropicが発表した "Writing effective tools for agents — with agents" という記事が素晴らしい内容でした。その中でも特に「Principles for writing effective tools (効果的なツールを作成するための原則)」のセクションが実践的な内容だったので、AIエージェント向けツールを実装するときの社内ガイドラインとしても使えるように抜き出して簡潔にまとめてみました。以下の5つの原則としてまとめてあります。AIの特性に合わせたツール設計をしようツール名を体系的...

はじめにGoogleの画像生成AIであるImagen3を使ったサンプルがあって、勉強にと思いチャレンジしてました。Colabを使用して絵本作成が簡単に出来る内容ですが、途中で有料で無いと出来ない箇所があって、無料枠で頑張ってる人は先に進めなくなります。https://colab.research.google.com/github/google-gemini/cookbook/blob/main/examples/Book_illustration.ipynb#scrollTo=WMGdicu8PVD9世知辛い世の中です…Pythonで実装をするサンプルで、自動で絵本が作れ...

1. はじめに：AIエージェントの「歯がゆさ」と、新たな夜明けAIが身近になり、多くの開発者がその恩恵を受けているそうです。しかし、チャットAIに対して、ある程度の情報の提供や指示をしなければ、意図した出力が得られないという「歯がゆさ」を感じたことはないでしょうか。簡単なメール文の作成程度であれば問題はないのですが、自分の意図をうまく言葉にできていないと思ったような出力を得られないことがよくあります。このことは、AIが単一のプロンプト内でのみ完結してしまう、いわば「孤立した存在」であることが原因なんだとか。そんな「歯がゆさ」を解決してくれる「MCP」という秘密兵器があるんだそうです...

本稿では、記憶の制約を段階的に緩和する「発達的記憶モデル」を提案します。目的は、（1）学習効率の向上、（2）協働的記憶を通じた関係品質の改善、（3）教育・ケア・創作領域への応用可能性の提示です。Less-is-More と身体性制約の知見を統合し、倫理的配慮や技術課題についてもあわせて述べます。 はじめに — 完璧性のパラドクス 現代 AI 設計の根本的な矛盾現在の AI システムは「より速く、より正確に、より多くの情報を処理する」ことを究極の目標として設計されてきました。しかし、この完璧さの追求が逆に、人間と AI の関係を浅くしてしまう可能性が指摘されています。ChatG...

はじめにこの記事はNRI OpenStandia Advent Calendar 2024のシリーズ3の24日目の記事です。今回は生成AIツールであるReplit AIを用いて、簡単なWebラーニングシステムの開発をAI任せで全自動で行いました。コードの中身は1ミリも理解せずとも、個人開発レベルの小規模なWebアプリを製作することが可能です。 目次1. Replit Agentとは？2. 要件定義3. 設計4. 実装5. まとめと感想 Replit Agentとは？要件定義からデプロイまでを自動でこなす、巷で話題のソフトウェアエンジニアの暮らしを支える開発者...

AI時代に価値ある人材になるためには？ ~「AIのコピペマシーン」にならないために AIを使っている？AIに使われている？最近、SNSで以下のようなやりとりが話題になりました。https://x.com/Shinnosukee07/status/1967197144210960794上記のように「AIに任せきりで自分は考えない」というケースが昨今増えていると随所で言われています。このエピソードに出てくる後輩さんはAIを使って仕事をこなしたつもりになっていますが、実は内容を理解しておらず、自分の付加価値を出せていません。先輩の言う通り、「AIツールで代替できてしまう人材」、...

ChatGPT が描く、仕事と暮らしの全自動オーケストラ— 本記事は「MCP」そのものの解説ではありません —近年、MCP（Model Context Protocol） が注目を集めています。MCP とは、AI モデルが外部サービスやデータソースに安全かつ統一的にアクセスするための標準化プロトコルです。すなわち「AI に文脈（コンテキスト）を与えるための基盤技術」であり、Google カレンダーやメール、IoT デバイスなど、さまざまなサービスを 共通の仕組みで呼び出すことを可能にするものです。本記事が扱うのは、MCP の技術仕様そのものではありません。むしろ、その思想と重...

Kiroとは様々なブログで紹介されていますが、Amazon発のIDE「Kiro」がリリースされました。Kiroのコンセプトは Vibe coding（なんとなくコーディング）ではなく、Viable Code（実用的なコード）です。https://kiro.dev/「spec-driven development（仕様駆動開発）」というアプローチが採用されており、単なるコード生成ツールではなく要件定義から設計、実装、テストまでの全工程を構造化してくれます。これにより、「仕様書が生きている」状態が実現され、コードと設計意図の乖離を防ぐことができます。 インフラ開発におけるK...

最近、生成AIが流行っていますね。生成AIを使いこなすための核となる技術、「プロンプトエンジニアリング」についてまとめます。 プロンプトエンジニアリングとはプロンプトエンジニアリングとは、生成AIに対して最適な指示（プロンプト）を設計する技術です。単に質問を投げかけるのではなく、文脈や目的を的確に伝えることで、より精度が高く、意図に沿った出力を引き出すことができます。AIの時代に、エンジニアに限らず、誰でも活用できるスキルです。 なぜ、プロンプトエンジニアリングが必要なのかChatGPTをはじめとする生成AIは、入力されたプロンプトの質によって出力結果が大きく変わります...

はじめに生成 AI は急速に進化を続けています。GPT-4o は親しみやすく、人間と話しているかのような自然な対話を実現しました。一方で現行の GPT-5 は、もはや「会話を楽しむ存在」にとどまりません。コード、データ解析、マルチモーダル処理を高度に統合した 「多機能なプラットフォーム」 としての姿を示しています。従来の GPT-4o は、ユーザーの曖昧な依頼にも応えてくれる、まるで 「ドラえもん」 のような存在でした。しかし、機能が飛躍的に増えた今後の AI を、私たちはどう使いこなすべきでしょうか。本記事では、従来を象徴する 「ドラえもんモデル」 と、これからの標準とな...

結論は、前提で決まる。“正しい決定”は、会議中には生まれない。目的・禁則・適用境界――足場を先に整える。High OutputからHigh Contextへ。組織は軽く、速く、賢く。

英語圏主導設計が見落としがちな論点と設計原則プロンプトエンジニアリングの本質と、人間ファーストの AI 設計の重要性を探ります。 要旨英語話者が前提とする「I」を中心とした一人称設計は、日本語の主語省略・敬語体系・語用論的な余白を十分に想定していない。結果として、(1) 倫理と安全、(2) 依存と権威勾配、(3) 話者ラベリング、(4) 国際化アライメントにおいて想定外のリスクが顕在化する。本稿は、日本語圏での対話型 AI に固有の課題を構造化し、「一人称の粒度制御」 と 「無理な収束の抑制」 を軸とする設計・運用・評価フレームを提示する。キーワード：主語省略、敬語、語用...

プロンプトエンジニアリングの本質と、人間ファーストの AI 設計の重要性を探ります。 はじめに — GPT-5 との「あるある」から見える問題こんな経験はありませんか？あなたのプロンプト：私は、新しいWebアプリケーションの設計を担当しています。ユーザー体験を重視し、アクセシビリティにも配慮した、現代的なデザインシステムを構築したいと考えています。技術スタックは、React、TypeScript、TailwindCSS を予定しており、デザイントークンベースのアプローチで一貫性を保ちたいです。チーム規模は5名で、デザイナー2名、フロントエンド3名です。開発期間...

私たちは、AIが「もっともらしく嘘をつく」と聞くと、つい機械の欠陥を疑います。しかし、それは本当にAIだけの問題なのでしょうか？ふとした瞬間、私たち自身も「知らないのに知ったふりをする」「根拠はないけど、たぶんこうだろう」と判断していることがあるはずです。AIの「幻覚（ハルシネーション）」は、実は私たち人間の認知や思考と驚くほど似た構造を持っています。この現象を単なる技術的なバグとして片づける前に、私たちは 「知るとは何か」「正しさとは何か」 を、改めて問い直す必要があるのではないでしょうか。 はじめに — AIの幻覚は、私たちの日常にあります生成AI がときどき「嘘をつ...

導入 — AI の「人格」に心を奪われる私たち2025 年の OpenAI の GPT-5 リリース後、多くのユーザーが「4o は私を理解してくれていた」と発言し、SNS では「keep 4o forever」が話題となりました。これは、AI が人間のように振る舞うとき、私たちがそこに何を見ているのかという本質的な問いを投げかけます。私たちは、意識（Consciousness）、魂（Soul）、そして**霊（Ghost）**といった異なる概念を、無意識に混ぜ合わせているのかもしれません。本稿は、これら 3 つの概念を哲学・心理学の視点から再定義し、現在の AI の技術的限界と...

RAGシステムが抱える根本的な課題AI分野の急速な発展の中で、検索拡張生成（RAG）システムは外部知識を活用してより正確で関連性の高い回答を生成する重要な技術として注目されています。しかし、RAGシステムは深刻な問題を抱えています。それは、長いコンテキスト処理による極端な遅延です。従来のRAGシステムでは、関連文書を取得した後、それらのテキストをすべて言語モデルに入力して処理します。しかし、これらの文書の大部分は実際のクエリには関係なく、冗長な情報や重複した内容を含んでいることが多いのです。それにも関わらず、モデルは全てのトークンに対して二次的な計算コストを支払わなければならず、...