生成AIの基本– tag –

AIエージェントとは何かを、ChatGPTやLLMとの違いを含めてAIエンジニアの視点で整理します。Claude CodeやCodexのような実例と、どこまで任せてよいかの考え方もまとめました。

AI検索とは、検索結果やWeb情報をAIが要約し、会話しながら調べものを進められる仕組みです。ChatGPT検索とGoogle検索の違い、便利な使い方、注意点を実体験ベースで整理します。

LLMのハルシネーションとは、AIが事実と異なる内容をもっともらしく答えてしまう現象です。なぜAIは自信満々に間違えるのか、日常で起きやすい例、ハルシネーションを減らすための使い方や確認のコツを、非エンジニアにもわかりやすく解説します。

AIは何でもできる万能な存在ではありません。汎用AIと特化型AIにはそれぞれ得意不得意があり、使う目的によって向いているAIは変わります。この記事では、汎用AIと特化型AIの違いや、AIを日常で使い分ける考え方をわかりやすく整理します。

AIに作らせた子供向けお片付けタイマーは、最初ほとんど興味を示してもらえませんでした。今回はその失敗をもとに、動きやタイマー表示、見た目の変化をAIに改善させた過程をまとめます。

子供の片付けを促すために、Claude Codeにお片付けタイマーを設計から実装まで任せてみました。AIの提案は理にかなっていたものの、実際に使ってみると子供はほとんど興味を示さず失敗に終わりました。どのような指示を出し、AIがどう考え、どこでズレたのかをプロセスベースで記録します。

子供向けにAIで遊びや学びの機能を作るため、Claude Codeにモノレポ構成の設計から実装まで任せてみました。どのような指示を出し、AIがどう考え、どのように構造とコードを生成したのかを実体験ベースで記録しています。AI開発における「構造＝指示」という重要な要素も含めて整理しています。

AIは人間のように考えて答えているわけではなく、あくまで「それっぽい言葉」を確率的に並べているだけです。 それでもなぜ役に立つのか。そしてどう使えば精度が上がるのか。仕組みレベルで理解しながら、実際の使い方まで整理しました。

Claude Codeの精度に影響する「コンテキスト」とは何かを解説。LLMのコンテキスト長の仕組みから、情報が増えることで起きる精度低下の理由までを整理し、コンテキストの正しい理解に役立つ内容をまとめました。

バイブコーディングを進めるにあたり、関連する機能を一つの環境で管理するためにモノレポを採用することにした。Claude CodeのBest Practicesで重要とされるコンテキスト管理の観点から、モノレポの本来のメリットとAIコーディングにおける価値を整理してみました。