技術

GitHub CopilotがAgent ModeからCoding Agentへ進化し、バックグラウンドで自律的に開発タスクを実行する時代が到来。DevinやClaude Code Actionsと共に、開発者の役割を根本から変える新しいパラダイムを解説。

Anthropic社が提供するClaude Code を実際に使用した体験から、その特徴的な強みと課題点を分析。ToDoリスト機能や並列処理などの実用的価値と、Roo Codeなど他ツールとの比較を通じて、AIエージェントツールの実践的な選択基準を提案する。

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。

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。

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。

Next.js App Routerを活用した多言語対応の実践知を徹底解説。URL設計からディレクトリ構造の変革、言語検出の実装まで、グローバルコンテンツ戦略を成功させるための重要な意思決定と実装アプローチをステップバイステップで紹介。

Next.js App RouterでのMDX実装における最適パターンと解決策。Shiki、Mermaid.js、KaTeXの統合から境界設計まで、生成AIとの協働で得た実践知識と実装テクニックを体系的に解説。

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。