BLOG / AI & ENGINEERING

AIを試し、確かめ、形にする。

AI活用・仕様駆動開発・エンジニアリングの実践知（4 / 14 ページ）

記事一覧

  • AI活用

    AIで余った時間は、なぜ新規事業に向かわないのか — DeNA南場氏の「1年後」をエンジニア現場から読む

    DeNAの南場智子氏が「AIオールイン」から1年後に語った話は、「削減が小さかった」ではありません。タスクは大きく速くなり、減らなかったのは人数と、空いた時間の行き先でした。同じ現象がエンジニア現場でどう起きるか、そして「なぜやるのか」を先に固定する必要性を整理します。

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  • GPT

    GPT-6 Astra登場でどう変わる？ Claude・Gemini 3.8 Flashと比べるコーディング力と文章執筆力

    GPT-6 Astraの登場で、AIの使い分けはどう変わるのでしょうか。Claude Fable 5.1・Opus 5・GPT-5.6 Sol・Gemini 3.8 Flashと、コーディング、文章・資料作成、API価格を比較。公開評価から分かる強みと、日本語執筆で実際に確かめたい点を整理します。

    岡崎 太11分で読めます

  • Claude

    Claude Fable 5.1登場：Fable 5・Opus 5・GPT-5.6 Sol・Grok 4.6を比較

    AnthropicのClaude Fable 5.1を、Fable 5、Opus 5、GPT-5.6 Sol、Grok 4.6と比較します。コーディングと文章・資料作成の公開ベンチマーク、API価格、GitHub Copilotでの料金を整理し、用途別の選び方を解説します。

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  • AI仕様駆動開発

    AI仕様駆動開発とは何か — 私たちが開発標準にした理由

    AI仕様駆動開発は、AIにコードを書かせる技法ではありません。目的・制約・完了条件を仕様として先に固定し、実装、検証、レビュー、運用、学習までを一つの再現可能な流れにする開発標準です。フィールフロウが公開する7文書と10ステップを基に、導入前後の違いと最初の一歩を整理します。

    岡崎 太7分で読めます

  • ChatGPT Business

    CodexにBusiness Premium登場 — Claude Codeとどう違う？

    Codexを含むBusiness ChatGPTにPremiumシートが登場。Claude Codeを含むClaude Teamと、価格、利用枠、追加課金、管理機能を比較し、法人での選び方を整理します。

    岡崎 太10分で読めます

  • AI検索

    自社サイトはAIに読まれる構造になっているか — feelflow.netを技術監査する

    AI検索の前提となるクロール、サイトマップ、HTML、メタ情報、見出し、構造化データなど12項目をfeelflow.netで実測しました。11項目OK、1項目NGという結果と、同じ監査を再現する手順を公開します。

    岡崎 太8分で読めます

  • AI検索

    SEOとAIO（LLMO）は何が違うのか — 技術者の視点で整理する

    SEOとAIO（LLMO）の違いを、クロール、検索インデックス、回答生成、引用、計測の流れから比較します。SEOを土台に、AI検索で追加すべき情報設計と検証を技術者の視点で整理します。

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  • GitHub Copilot

    GitHub Copilotの本命はどれ？ Gemini 3.7 Flash・Claude Sonnet 5・GPT-5.6 Lunaを価格と実力で比較

    GitHub Copilotで選べるGemini 3.7 Flash、Claude Sonnet 5、GPT-5.6 Lunaを、最新の従量単価と公式ベンチマークで比較します。性能同格のGeminiとSonnet、最安の軽量モデルLunaをどう使い分けるべきか、GitHub Copilot Agent／CLIの実務視点で整理しました。

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  • Claude

    Claude が生成コンテンツに「見えない署名」を入れる時代へ — AI 生成マーキングの仕組みと、コンテンツ運用者が今すべきこと

    2026年8月2日、EU AI Act の透明性義務が適用開始。Anthropic は Claude の生成テキストに不可視の電子透かしを、生成ファイルに C2PA 準拠の署名付き来歴メタデータを組み込むと発表しました。本記事では公式サポート記事を要約し、その仕組みを図解で深掘りしたうえで、検出手段が広く使えるようになった後にコンテンツ運用・SEO・AIO（AI Optimization。LLMOとも呼ばれます）・企業の AI 利用開示がどう変わるかを推論します。

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  • FeelFlow AI

    FeelFlow AI の品質は何が支えているのか — FeelFlow AI Plugins による組織コントロール

    フィールフロウのサービスとプロダクトを駆動する技術ブランド「FeelFlow AI」。その品質を支えているのは、社内で日々メンテナンスしているプラグイン・ガードレール群「FeelFlow AI Plugins」です。AIへの「お願い」ではなく機構で統制する4つの層 — ガードレール・品質ゲート・知見の資産化・公開版 ff-dev-toolkit — を、実際の設定ファイルとともに開発の裏側から紹介します。

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  • AI検索

    なぜ今「検索1位」より「AIに引用される」ことが重要なのか

    検索結果の順位と、AIの回答に引用されることは同じではありません。公開データから日本語圏の引用元を読み解き、SEOを土台に一次情報と構造化を強化する理由を整理します。

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  • Agent Plugins

    Agent Plugins 1.0は「新しいAI団体」なのか――Anthropic不在とff-dev-toolkitから読み解く共通規格

    Amazon、Cursor、Microsoft、OpenAI、Vercelのコアメンテナーが参加するAgent Plugins 1.0。その正体は新団体ではなく、AIエージェントの拡張機能を持ち運ぶための共通規格です。Anthropicが初期TSCにいない理由を断定せず、Claude独自のプラグイン構成と、フィールフロウのff-dev-toolkitの実践から読み解きます。

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