AI 開発実践
このシリーズは全9記事
AI アプリ開発、API 連携、モデル能力、自動化、実装パターンを幅広く学ぶための実践トラックです。
AI で 1 万行のレガシーコードをリファクタリング：1 ヶ月分の仕事を 2 週間で終えた実録
Claude Code で 1 万行の Vue レガシーコードをリファクタリングした全工程を記録。3 年間誰も触れなかったスパゲッティコードを引き継ぎ、2 週間で事故ゼロのリリースまで。テスト生成・コード診断・リファクタリング実行のプロンプトテンプレートと、落とし穴回避ガイド付き。
マルチモーダル AI アプリケーション開発ガイド：モデル選定から実践デプロイまで
マルチモーダル AI アプリケーション開発の全プロセスを詳しく解説。GPT-4V、Claude Vision、Gemini など主要モデルの比較、画像・動画・ドキュメント処理の実践コード、コスト最適化とデプロイのベストプラクティスを網羅します
マルチモーダル AI アプリ開発実践：3 モーダル融合の完全ガイド
GPT-4V、Gemini、Claude の3大プラットフォームを比較し、テキスト・画像・音声を融合する完全なコード例を提供。システムアーキテクチャの設計原則とコスト管理のコツを解説し、マルチモーダル開発の核心スキルを素早く習得できます。
LangChain LCEL 実践：従来のチェーンからストリーミング対応のモダンなパラダイムへ
LCEL はパイプ演算子 | で LangChain 開発を組み直せば、コード量を最大 70% 削減でき、ストリーミングにも自動対応。Pipe の仕組み、Runnable インターフェース、ストリーミング機構を解説し、本番移行の実践ガイド付き。
LLM 評価フレームワーク比較：LangSmith vs W&B vs MLflow
LangSmith、Weights & Biases、MLflow の 3 大 LLM 評価フレームワークを徹底比較。追跡・評価・本番運用から実コストまで、最適な選定判断をサポートします。
自己進化型 AI：モデルが学び続けるための重要な技術ロードマップ
自己進化型 AI の 4 つの技術ロードマップ（モデル層の進化、コンテキストの進化、メタ学習、アーキテクチャ層の進化）を深掘りし、静的な知識から動的に成長する AI への技術的ブレイクスルーと実践応用を探ります
自己進化 AI：2026 年にモデルが継続学習するための 4 つの手法
2026 年の継続学習トレンドを深掘りし、SDFT 自己蒸留から MiniMax M2.7 の自己進化プロセスまで、モデルが使いながら学ぶ 4 つの手法と LangChain の 3 層進化フレームワークを実践的視点で解説します
LangGraph vs AutoGen 状態管理比較：checkpoint、タイムアウト復旧、選定の決定ガイド
LangGraph vs AutoGen の状態管理を徹底比較。checkpoint メカニズム、タイムアウト復旧、分散サポートなど 12 の評価軸で 2 大エージェントフレームワークを定量化。実践的なトラブルシューティング事例、選定フローチャート、実行可能なコード付きで、最適なフレームワークを素早く選択できます。
Hyper 会社ナレッジベース：AI Agent メモリのエンジニアリング設計
Hyper の公開アーキテクチャ情報をもとに、AI Agent 向け会社ナレッジベースが fact の有効期間、権限、判断の流れ、ハイブリッド検索、hooks/MCP 注入、人手修正をどう扱うべきかを整理します。
