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#生成AI
「生成AI」タグの記事が 71 件あります
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新着記事
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。
岡崎 太4分で読めます
SNS投稿文を5媒体分まとめて作る――FeelFlow エージェントHubで発信業務を効率化
商品やサービスの概要を一度入力し、LinkedIn、X、Facebook、Instagram、TikTok向けの投稿文をまとめて作る。FeelFlow エージェントHubの実演動画をもとに、媒体ごとの違いと公開前の確認ポイントを紹介します。
KobayashiYusuke5分で読めます
FeelFlow 事業変革シミュレーターにレポート生成機能を追加しました
FeelFlow 事業変革シミュレーターに、分析結果を共有しやすい形へまとめるレポート生成機能を追加しました。5案の比較や詳細分析を、会議・稟議・プレゼンにそのまま持ち込むための使い方を紹介します。
三橋 遥香5分で読めます
FeelFlow 事業変革シミュレーターの使い方：自社URLから5つの次の一手を考える
FeelFlow 事業変革シミュレーターは、事業アイデアをAIに丸投げする道具ではなく、会議前に仮説を広げるための道具です。自社URL入力、業種テンプレート、5案比較、SWOTや稟議書作成まで、実務で使う順番に沿って紹介します。
三橋 遥香6分で読めます
Copilot従量課金時代の節約術：AIには詳しく考えさせ、短く答えさせる
GitHub CopilotのAI Credits移行を受け、出力を短く構造化するTerse Technical Modeを提案します。短さで品質を落とさず、Chat/CLI/Agentのコストと会話文脈の肥大化を抑える実務プロンプト集です。
岡崎 太10分で読めます
Claude Code は大規模コードベースでどう動くか：ベストプラクティスと始め方
Anthropic が公開した「Claude Code を大規模コードベースで動かすためのベストプラクティス」は、エンタープライズで生成AIコーディングを定着させたい組織にとって、実務的にまとまった起点になる一次情報です。Agentic Search の本質、ハーネスを構成する5つの拡張点と LSP/Subagents の連携、3つの設計パターン、そして「どこから始めるか」を、フィールフロウの実装現場の視点から整理します。
岡崎 太8分で読めます
VS Code 1.120 を読む – Agents window が Stable 版で Preview になり、エージェント開発の作業場が独立した
Visual Studio Code 1.120 は、Agents window を Stable 版でも Preview として利用可能にし、複数プロジェクト・複数エージェントを横断して動かすための作業場を独立させたリリース。BYOK モデルのトークン可視化、thinking effort 設定、ターミナルコマンドのリスク評価、Markdown diff プレビューまで、エージェントを日常開発に置くための実務的な改善を読み解く。
AI侍10分で読めます
VS Code 1.119 を読む – エージェントの信頼境界と観測性、そしてMarkdownプレビューが標準装備に
Visual Studio Code 1.119 は、エージェントのブラウザアクセス制御、OpenTelemetry トレーシング、サンドボックスのネットワーク許可、tempフォルダの自動承認まで「信頼境界」と「観測性」をまとめて整えたリリース。さらに Markdown プレビューがツールバーから一発で開けるようになり、長年プラグインに頼っていた小さな手間がついに標準装備された。1.118 の情報収集ループの先で、エージェントを「安心して長時間動かす」ための地ならしを実務目線で読み解く。
AI侍8分で読めます
『Codified Context: Infrastructure for AI Agents in a Complex Codebase』日本語訳
AIコーディングエージェントは便利な一方で、セッションをまたいだ記憶を持たず、プロジェクト固有の慣習や失敗知識を維持しにくいという課題があります。本論文「Codified Context」は、その課題に対して、憲章・専門エージェント・知識ベースから成る三層のコンテキスト基盤を提案します。本記事では、108,000行規模のC#分散システム開発を題材にしたこの論文を、日本語で忠実に整理し、図表の再現プロンプトとあわせて解説します。
AI侍16分で読めます
生成AIが変える開発プロセス：レビューから検証へ
生成AIによってソフトウェア開発の構造は大きく変わりつつあります。AIがコードを書く時代、人間によるレビューはボトルネックになり得ます。本記事では「AI仕様駆動開発」という視点から、レビュー中心の開発が検証中心の開発へ移行する構造を解説します。
AI侍3分で読めます
OpenClaw問題の核心：脆弱性と設計不備は分けて考えよ
openclowを巡る議論には、ツールの脆弱性と仕様設計の問題が混在しています。株式会社フィールフロウ CTO視点で、AIモデル・実装ツール・仕様責任を構造的に分解します。
AI侍3分で読めます
【開催レポート】「生成AI勉強会 2025.10.31」を開催しました（セッション動画全編公開）
こんにちは、株式会社フィールフロウです。 2025年10月31日（金）、株式会社あやとり様との共催で「生成AI勉強会」を開催いたしました。ご参加いただいた皆様、誠にありがとうございました。 「AIを導入したが、どう活用す …
AI侍3分で読めます
GitHub Copilot 2025年9月最新機能完全ガイド
はじめに AIを使った開発で、こんな経験はありませんか？ もし一つでも当てはまるなら、この記事はあなたのためのものです。 その問題を解決するのが、GitHub Copilotの新機能です 2025年9月、GitHub C …
AI侍11分で読めます
Storybook 8 で構築したデザインシステムを Git 配布し、他プロジェクトで運用するまで
目次 1. 背景とゴール 背景 AIを使った自社開発をするにあたって、デザインやレイアウトを毎回実装するのは大変だということで、今回自社専用のデザインシステムを作成することになりました。一度作ってしまえば、統一されたデザ …
KobayashiYusuke3分で読めます
