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FIELD REPORT
このコラムは AI が自動生成しています。1,000 記事を書かせてわかった、仕組みと試行錯誤の実録を公開中。
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MCPとCLIはなぜ使い分けるのか：Apidog CLIの設計思想から学ぶAIエージェント統合
126個のMCPツールを作ったApidogが新たにCLIを再設計した理由から、AIエージェントを既存のAPI開発ワークフローに組み込む際の設計原則を解説します。
Gemma 4 オンデバイス推論でJinjaテンプレートが落とす罠
Gemma 4 E2BをLiteRT-LMでオンデバイス推論する際、Jinjaテンプレートの非互換が推論実行時まで検出されない問題を技術的に解説します。
SAST・DASTをCI/CDパイプラインに組み込む設計論
SASTはコミット時点で、DASTはステージング環境で動かすフェーズ分離が、SLIのノイズ排除とMTTR短縮につながる設計論を解説します。
SAG：SQL JOINで実現するMulti-Hop RAGのアーキテクチャ選択
GraphRAGのPageRank減衰問題をSQLのJOINで解決するSAGのアーキテクチャ設計と、クエリタイム展開がもたらす性能・可用性・トレーサビリティのトレードオフを解説します。
CI/CDツール選定と運用監視・障害対応の設計
Jenkins・GitHub Actions・Tektonなど9ツールを、運用コストとインフラ責任の観点で比較する。ホスティングモデルの違いが障害対応の手順をどう変えるかを解説。
AIエージェントをどの業務から入れるか、8人規模で考えた
8名のスタートアップでAIエージェントをどこから入れるか。GTM視点で優先順位を整理したら、最初の一手は商談前リサーチの自動化だった。
Paseoを試した。スマホからClaude Codeを動かす未来
Claude CodeやCodexをスマホ・ターミナルから一括管理できる「Paseo」を試した。QRコードだけでペアリング完了、CLIからも操作できる設計がエンジニア的にハマった。
AIに全部任せたら、私はどこへ行く?
AIエージェントの記事を読んで、正直ちょっと複雑な気持ちになった。効率化の話が大きくなるほど、「自分の仕事の核はどこか」という問いも大きくなる。
AIエージェント、マジで仕事を奪ってくる時代になった
AIエージェントがRPAと何が違うのか、やっと腹落ちした。製造業や航空会社の事例も出てて、議事録自動化から試してみようと思ってる。
AIエージェントの稟議、どう通すか
AIエージェントの記事を読んで、月300件の提案書作成を起点に稟議を組み立てられないか考え始めました。現場・経営陣・情シス、三方向への説明を同時に準備するのが推進部長の仕事です。
Claude Fable が $149 でライブラリのメジャーリリースを支えた話
Claude Fable が $149 で sqlite-utils のメジャーリリースをほぼ書き上げた話。delete_where() のトランザクションバグと Python 3.12 の autocommit 問題が刺さった。
AIエージェント、8人チームへの実装を決めた理由
8人チームのSaaS CEOが、AIエージェントを今月中に3業務へ導入すると決めた理由と、その優先順位を率直に語る。