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Firestore vs Realtime Database、AIチャット検索基盤はどちらを選ぶべきか
外部CRMのチャット履歴をAI検索できる自社DBに取り込む際、Firestoreを選ぶ理由とSLO・監視で確認すべきポイントを整理しました。
オフライン書き込み同期の設計、PowerSyncやElectricはどう違うか
オフライン書き込み同期の設計を、PowerSync・Electric・Replicacheなど主要アーキテクチャの違いから整理し、導入判断の基準を解説します。
AIに顧客名簿を渡さない仕組み：仮名化で業務データを守る方法
顧客名簿や契約書をAIに渡すとき、実名を守りながら業務処理を続ける「仮名化」の仕組みと、既存システムへの組み込み判断のポイントを整理しました。
AIによる営業フォーキャスト自動化、どこまでAIに任せるか判断する4軸
営業フォーキャストのAI自動化で、ルール・機械学習・LLMのどこまでを任せるべきか、データ量や説明可能性の観点から判断軸を整理しました。
Airflow・Dagster・Databricks Workflowsの選び方 3つの判断軸
Databricks Workflows・Airflow・Dagsterの3つのオーケストレーターを、運用負荷とデータ品質の観点から比較し選定基準を整理しました。
AIモデル評価基盤は自前構築かCLIツールか、判断軸4つ
AIモデルの品質評価をCLIで自動化するか自作するか。再現性・監視統合・実行環境・導入コストの4軸で判断材料を整理しました。
Apache Iceberg V4のequality delete廃止、既存パイプラインへの影響確認法
Apache IcebergのV4でequality delete廃止が議論に。ストリーミング書き込みへの影響を確認する手順と対策を整理しました。
AI投資対効果をどう測るか——OpenAIが提唱するスコアカードの4指標
OpenAI CFOが提唱する4指標スコアカードを、LLM評価・RAG・ファインチューニングの観点から読み解く。ROIをどう定量化するかという問いへの実践的な考え方を整理します。
AIラベリング案件の実態と開発者が知るべき構造的問題
DataAnnotationやOutlierなどAIラベリングプラットフォームの報酬構造を、学術研究と2025年の訴訟事例をもとに解説。見えない労働コストとAI開発パイプラインへの実装上の注意点を整理します。
AIエージェントをマーケ業務に入れてみた話
ChatGPTで止まっていた効率化の壁。AIエージェントをマーケ業務に当てはめると、週次レポートの自動化だけで月10時間以上が返ってくる計算になる。
DeepMindとA24の提携、エンジニア目線で読み解く
DeepMindとA24のパートナーシップ、「アーティストのフィードバックを研究に返す loop」という構造が気になった。個人開発の動画字幕ツールと照らしながら読んだ話。
AIエージェント普及で市場はどう動くか
AIエージェント普及の記事を読んで考えたのは業務効率ではなく、どの企業が勝ち残り、為替・株価にどう織り込まれるかだ。