Model Context Protocolに基づくMCPサーバーの構築方法を解説。環境構築からベクトル検索の実装、デバッグまで、AIエージェントを自在に拡張するための実践的ガイドを提供します。

SNSやアルゴリズムによって私たちは「見たいものだけを見る」エコーチェンバーに閉じ込められています。この現象を認識することが、教育と社会の未来にとって不可欠であることを説明します。

教え合い文化の可能性と価値を教育経済学と学習科学の視点から探究する。社会人の学びの効果性に関する考察から、AI時代に求められる新たな教育モデルまで、実証研究に基づき「全員が教え、全員が学ぶ」未来の教育エコシステムを設計する。

Pythonを主戦場としていた機械学習エンジニアが、なぜNext.jsをWeb開発の主軸に据えるようになったのか。「餅は餅屋」の原則を実装コストの観点から再考し、AI時代における技術選択の新たな視点を提供する。

AIと短文化が加速する情報過多の時代に、あえて長文に特化する戦略的意義を探る。イノベーター理論とDIKIWモデルを基に、情報発信を「仲間集め」として捉え直し、量より質を重視する情報戦略の実践知を共有する。

Xで話題のソロモノフ帰納とは何か？機械学習の基本原理「圧縮は汎化である」という視点から、教師なし学習の謎を解明。AIエンジニアのための理論的基盤から最新トレンドまで、実践的視点で解説します。

AI 活用が広がる今、知っておくべき法規制の基礎知識。技術者向けの開発フェーズ別リスクに加え、ビジネスでの AI 利用における法的判断基準を図解でわかりやすく解説。EU AI 法から日本の著作権特例まで、実務に役立つ情報を提供します。

実績も知名度もない状態から始める起業家が、社会的信頼とブランド価値を構築するための科学的アプローチを解説。「評価コスト」の克服から「信頼貯金」の構築まで、具体的戦略を提供します。

エンジェル投資の現場から見た日本のスタートアップ投資の実態と、投資家の評価コスト問題を克服するための具体的アプローチを解説。スタートアップが投資を獲得するために知っておくべき実践的知識と戦略的プレゼンテーション手法を網羅的に提供。

ハッカソン経験者であり高専インカレチャレンジのメンターでもある筆者が、評価者心理の理解から価値創造、失敗からの学びまで、ビジネスやプロジェクト推進でも応用できる普遍的な成功戦略を行動科学の視点から体系的に解説。

GoogleがCloud Next '25で発表したAgent2Agent (A2A)プロトコルの技術的な本質と戦略的な意義を徹底解析。MCPとの連携を含めた相互運用性の全体像と、企業のAIエージェント戦略への影響を実践的な視点から考察。

技術習得において「基礎から順に学ぶ」と「作りながら学ぶ」のどちらが効果的か。最新の実証研究と認知科学の知見からAI時代における効果的な学習戦略とその科学的根拠を解説し、ChatGPTなどの生成AIを活用した新たな統合学習モデルを提案。