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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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政府がアプリを消せる時代に、社内ツール選定をどう考えるか
米国でアプリが政府圧力で突然消えた件から、SaaS依存のリスクとベンダー選定の評価軸について考えてみた。
langchain-core 1.3.0 リリース、自分のコードどこを直す？
langchain-core 1.3.0がリリース。SSRFポリシーの修正やLLM呼び出しパラメータのトレーサビリティ強化など、本番運用に直結する変更点を実務目線で整理した。
生成AI、会社で全然使われない問題を現場視点で考えた
社員が生成AIを使わない理由、「評価につながらない」が実は盲点だった。AIチャンピオン制度やスモールスタートの話が刺さった。
Airtableの代替ツールが「経費ゼロ」で使える時代
Airtableの代替としてセルフホスト可能なNocoDBが注目されている。データの所有権とベンダーロックインの観点から、スタートアップにとって何が変わるかを考えた。
5000円以下のガジェット選定から学ぶ「コスパ設計」の思想
6ドルのキーツールと20ドルのイヤホン。安物特集かと思ったら、制約の中の設計判断という話として読み直した。
生成AI浸透率が株価に直結する時代が来た
生成AIの社内浸透率は、もはや企業価値を分ける指標になっている。AI銘柄選別フェーズで何を見るべきか、投資目線で整理した。
情報に値段がついた時代、エンジニアはどう動く？
ProPublicaが予測市場への賭けを全面禁止したニュースから、「情報を先に知るエンジニア」の立場を考えてみた。
AIが軍事利用される時代に、私はまだデザインでAIを使っていいのか
Anthropicの新モデル発表と政府との動向を読んで、自分が使うAIツールの「裏側」を何も知らずに使ってきたことに気づいた話。
生成AI、現場で使われない本当の理由を考えてみた
社内でAIが使われない理由は「スキル不足」じゃなく「心理」と「評価設計」にある。マーケの数字視点で整理してみた。
多言語OCRの精度を上げたのは「データ」だった話
NVIDIAの多言語OCR記事を読んで、ベンダー選定の軸を間違えていたと気づいた。誤り率の数値を出せないツールとは長く付き合えない。
GoogleのAI旅行計画を見て、採用面接に応用した話
GoogleのAI旅行計画機能を読んで、採用面接の事前リサーチ自動化に応用できると気づいた。競合はすでに動いている。
PyCon US 2026にAIトラックが新設された話を聞いて考えたこと
PyCon US 2026のAIトラックに量子化やasync設計のセッションが並んでいた。スケジュールを見るだけでも自分の積み残しが見えてくる。