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岡崎 太のブログ記事

CTO / AIアーキテクトによる記事が 52 件あります(2 / 5 ページ)

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Futoshi Okazaki

CTO / AIアーキテクト

52 ARTICLES

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  • 生成AIを「現場の戦力」にする——FeelFlow プラクシスで診断・学習・ドリル・復習を体験する

    生成AI習熟プラットフォーム「FeelFlow プラクシス」の学習体験を、実際の画面に沿って紹介します。12アーキタイプ診断から、コース学習、章テキスト、ドリル、復習、法人管理まで、「使うAI」から「わかるAI」へ進む仕組みを見ていきます。

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  • Claude Opus 5でプロンプト設計はどう変わる?変更点と移行時の注意点

    Claude Opus 5は、難しいコーディングや長時間のエージェント作業を大きく伸ばす一方、従来の念押し指示が過剰検証や範囲拡大を招くことがあります。Opus 4.8からの変更点、API移行、effort・thinking・サブエージェントの注意点を、公式情報と公開直後のSNS報告を分けて整理します。

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  • Loopとは何か? 自由な発想を形にする「順次・分岐・繰り返し」の思考法

    AI開発で話題のLoop Engineeringを入口に、Loopの意味、プログラミングの三大要素、日本とフィンランド・イングランド・米国のプログラミング教育を解説します。自由な発想を現実へ近づける思考法は、エンジニアだけのものではありません。

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  • AIに資産形成を相談する前に「ベクトル」を与えよう

    日経電子版に掲載されたコメントを起点に、資産形成でAIへ相談するときの「ベクトル設計」を考えます。まず役割を指定して回答の方向をそろえ、さらに精度を上げたい場合に目的、背景、制約、反証条件を加える、段階的な使い方を解説します。

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  • デブサミ2026 Summer参加レポート:AI時代の開発に足りないのは「型」だった

    Developers Summit 2026 Summerに2日間参加しました。AIが実装を速める一方、日本の開発現場にまだ足りないのは、仕様・検証・学習をつなぐ再現可能なワークフローではないか。アジャイルとAI仕様駆動開発の接点から考えます。

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  • AI仕様駆動開発で、なぜ仕様が必要なのか――推論を減らし、AI開発のコストを下げる

    AI仕様駆動開発で、なぜ仕様が必要なのか。仕様はAIの推論を否定するものではなく、推論が必要な範囲を絞ることで、手戻りと高価なモデルへの依存を抑えるための仕組みです。公開した解説動画の内容をもとに整理します。

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  • SensorFMとは?自分の健康データで「個人版」は作れるのか

    Google Researchが発表したウェアラブル向け基盤モデルSensorFMを、開発者の視点から解説します。現在利用できるのか、自分の健康データで個人版を作れるのか、実現可能な構成と注意点を整理します。

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  • GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaの使い分け──Claudeで言うとどのモデル?

    GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaは何が違うのか。公式発表とベンチマークをもとに役割を整理し、Claude Fable 5・Opus 4.8・Sonnet 5・Haiku 4.5との対応や、開発現場での選び方を解説します。

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  • BFFとは何か。鍵を渡さず、札だけを持つ認証設計

    BFF認証を、ホテルの鍵と引換札のたとえで整理します。アクセストークンをブラウザに持たせる方式と、httpOnly cookieでサーバーに預ける方式の違い、速さと安全性の見方、従来方式が今も生きる場面を説明します。

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  • VS Code の GPT-5.5 プロンプト実験を読む - 探索を減らす指示は万能ではない

    VS Code チームが公開した GPT-5.5 のプロンプトチューニング実験を読み、探索を減らして早く検証する指示が何を改善し、何を改善していないのかを整理します。

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  • Notionに眠る知見をAIスキルにする:Fable 5で蒸留して見えたこと

    創業以来Notionに残してきた議事録、過去ブログ、14冊の書籍知をClaude Fable 5で蒸留し、ClaudeやCodexから呼び出せるSkills / Pluginにした体験を整理します。

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  • NotionではFable 5を使おう:チームの知識を深く扱うAIワークフロー設計

    Notion AIでFable 5が使えるようになった今、どんな仕事に使うべきか。Business/Enterpriseでのopt-in、30日データ保持、Custom Agents、Notion creditsを踏まえ、チームの知識を深く扱うAIワークフローを整理します。

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