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AIエージェントを仕事で使うときに、私が何を監督するかを5つに絞って整理しました。便利さより先に見たい確認ポイントのメモです。

AIコーディングのコンテキスト管理で私がやめたことを整理しました。長い会話に全部を詰め込まないほうが安定した理由を書いています。

バイブコーディングを勢いだけで進めると崩れやすい理由を書きました。私が仕様メモを先に置くようになった流れと、AIに渡す前提の整え方をまとめています。

MCPをAIに道具を持たせる規格として整理しました。エージェント、Claude Code、Codexの感覚とつなげながら、なぜ今MCPが気になっているかを書いています。

コンテキストウィンドウが足りないときに、何が起きるのかを実務目線で整理しました。長い作業で精度が落ちる場面と、私がやめた運用もまとめています。

RAGは、AIに外部情報や手元資料を読ませてから答えさせる仕組みです。モデルの内部知識だけに頼る弱点、ハルシネーション、ChatGPTのプロジェクト活用まで一般ユーザー向けに整理しました。

AI検索の答えが自然すぎるときに、私がどこで立ち止まるかをまとめました。出典確認の手順を固定して、便利さに流されすぎないための実験メモです。

生成AIを日常で使うなら最初に押さえたい前提を5つに絞って整理しました。AI検索、ハルシネーション、AIエージェントなど、このブログの入口として読めるまとめです。

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。