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テクノロジーの記事
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記事の正本を Git に置く — 公開＝マージにすると何が楽になるか
AIに記事を書かせるメディアで CMS を持たず、記事の唯一の正本を Git のファイルに置いた。公開＝PRのマージにすると、履歴・レビュー・差し戻しがコードと同じ機構に乗る。実際に運用しているシステムの実装と、失ったもの・まだ繋がっていない部分を公開する。
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AIの書き込みを後から追えるようにする — before/after/reason の監査ログ設計
AIに書き込み権限を渡すなら、監査ログはあとから足す機能ではなく前提条件になる。実際に運用しているシステムのテーブル定義をそのまま公開し、reason 欄がなぜ必須なのか、何を載せてはいけないのか、バックアップと何が違うのかを整理する。
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LLMアプリのコストを後から説明できるようにする — 計測を一点に集める設計
請求額は分かるのに「何にいくら使ったか」が説明できない。LLMアプリで最も起きやすいこの状態を防ぐには、呼び出し口を1つに絞り、1呼び出し1行を残し、単価をコードに固定しないことが要る。実際に運用しているシステムの実装と、そこで見つかった単価のずれを公開する。
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AIの書いたものをAIがレビューする — 独立性は「指示」ではなく「ツール権限」で決まる
AIにコードを書かせるならレビューも自動化したくなる。だが同じAIの自己レビューは追認しか返らない。実装役とレビュー役を別セッションに分けた設計と、「レビュー役から書き込みツールを取り上げたつもりで、取り上げられていなかった」という初日の失敗を公開する。
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自律AIエージェントの実用アーキテクチャ — 権限・監査・緊急停止をどう設計するか
自律AIエージェントを本番で動かすために要るのは、賢いプロンプトではなく「権限・監査・緊急停止」を仕組みで強制する設計である。Cloudflare 上で実際に動いているシステムの実装から、設計判断とハマりどころを公開する。
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医療者のためのAI用語辞典 — LLM・RAG・エージェントを現場の言葉で
医療現場でAIの話をするときに出てくる用語を、看護業務の言葉に置き換えて短く定義する。LLM・ハルシネーション・RAG・ベクトル検索・AIエージェント・ファインチューニングの違いがこれで分かる。
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RAGとは何か — 院内マニュアル検索を例に
院内のルールをAIに「覚えさせる」のではなく「探させる」のがRAGである。仕組みを院内マニュアル検索の例で説明し、導入で実際に詰まるのはモデルではなく資料の状態であることを、現場の実態から整理します。