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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。

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。

AnthropicのModel Context Protocol（MCP）がもたらす革新を詳細解説。AIエージェントと外部ツールの統合を標準化する技術の仕組みから実装方法、OpenAIの参入で加速する業界動向まで。

GitHub Copilot エージェントモードの機能、価格体系、設定方法から他ツールとの比較まで徹底解説。AIと人間の協働による新しい開発スタイルがもたらす生産性向上と今後の展望を実践的に探る。

Roo Codeの新機能「ブーメランモード」がもたらすAI協働開発の革新を徹底解説。タスクの自動分割と実行管理により、AIのためのプロンプト作成という隠れた負担から解放される開発体験と実装の詳細。

数値評価だけでは捉えきれない複雑な関係性をグラフ構造で表現する知識グラフの設計・実装方法を解説。LLMと組み合わせた投資面談システム開発から得た実践知と、構造化知識表現の応用可能性を共有。

AI協働開発における文脈共有の重要性とMemory Bank技術の進化を解説。タスクごとに記憶をリセットするAIとの開発で、知識の構造化と抽象化がもたらす効率向上と応用方法。

ベイズ更新を活用した確率的なパラメータモデルの実装方法と情報の最大化戦略の詳細解説。不確実性を明示的に扱い、LLMベースの意思決定支援システムの質を向上させる実践的手法を網羅的に紹介。