「ChatGPTは賢いのに、なぜ業務では使いにくいのか」。その答えがナレッジグラフにあります。本書は、RAGだけでは解けない問題の正体を明らかにし、ナレッジグラフがLLMに何をもたらすかを、入門から世界の活用事例、実装アーキテクチャ、AI Agentとの統合まで一気通貫で解説します。エンタープライズ規模でのKG実装は難しい。だからこそ、何が難しいのかを正確に理解することが第一歩です。

私自身が忘れてしまうので、Claude Code / Codex / Gemini CLIのSkillsについてまとめる。 共通の背景：Agent Skills オープン標準 3ツールとも Agent Skills というオープン標準（agentskills.io）に準拠している。元々は Anthropic が提唱し、OpenAI Codex・Gemini CLI・Cursor など複数ツールが採用。コアのフォーマットは共通で、SKILL.md ファイルを中心としたディレクトリ構成を取る。

生成 AI の登場でプログラミングをはじめとした知的作業の方法が大きく変わってきています。 特に2025年は、調査やアイデア生成のタスクにおいて、生成AIの実用度が増したように思います。ChatGPT Pro 5.2 の登場と、着実な NotebookLM の進歩＋Gemini 3とNano Bananaは、調査や情報の構造化という観点でとても大きな進展でした。 アイデアの作り方については、過去、2023年に「Climate Tech スタートアップの始め方」という記事でまとめたことがあります。今回は、生成AI以後の、2026年2月時点でのお勧めの「アイデアの探索方法」をまとめてみたいと思います。 🎯 この記事のゴール この記事では、アイデア（仮説）を作るステップを細かく分けながら、その途中で生成AIをどう使うかについてお話しします。 アウトプット目標は「この仮説を元に人に会いに行けば、

はじめに これは「フィヨルドブートキャンプ Advent Calendar 2025」の15日目の記事です。 fjord-calendar.jp 昨日の記事は id:unikounio さんの「【Obsidian】Thinoで思考の整理を楽しもう」と、 id:hiroblogdesu さんの「フィヨルドブートキャンプに入会して丸2年が経ったのでモチベについて語らせてください」でした。 今回はメンターである僕、伊藤淳一がふだんの業務で生成AIをどんなふうに使っているのかを紹介したいと思います。 また、記事の後半ではフィヨルドブートキャンプ生に向けて、プログラミング初学者が生成AIを利用する際の注意点についても書いてみます。 【もくじ】 はじめに どんな生成AIを使っているのか どんなときに使うのか 自分でコードを書いてもいいが、ちょっと面倒なとき 自分で調べてもいいが、時間がかかりそうなとき

はじめに：無料版ChatGPTでも回答の質は“指示次第”で変わる ChatGPTは無料版でも非常に高い能力を持っていますが、プロンプト（指示文）の書き方によって回答のクオリティが大きく変わります。 特に、事前に状況・役割・目的を明確に指定してあげることで、曖昧な一般論が消え、専門家のような視点を伴った“芯のある回答”が返ってくるようになります。 本記事では、SNSで話題になっている「ChatGPT無料版を有能に変えるフレーズ10選」を土台にしつつ、 各フレーズがなぜ効果的なのか、どのように使うと最大限の効果を引き出せるのか、文章として自然に深掘りして解説します。 ChatGPT無料版でも回答が劇的に良くなる10のフレーズ ①「あなたは〇〇の専門家です。その立場から回答してください」 ChatGPTは役割が明確になるほど“思考の方向性”が定まり、回答の精度が上がります。 専門家設定を行うこと

こんにちは、ログラスの松岡(@little_hand_s)です 3行まとめ AIに質問させるときに選択肢を提示させると、回答が楽で早くなる さらに、推奨度とその理由を出力させると、その根拠を元にAIと議論できるし、納得感を持って進められる 結果、意思決定が速くなり、質も上がる AIと対話しながら開発してますか？ Claude CodeやCursorなどのAI開発ツールを使ってる人、増えてますよね。 AIが暴走しないように、不明な点を質問させてる人も多いと思います。 でも、毎回自然言語で答えるの、面倒じゃないですか？ たとえば： AI: 「バリデーション、フロントエンドとバックエンドどっちでやりますか？」 あなた: 「うーん、両方かな。セキュリティ的にバックエンドは必須で、UX的にフロントエンドも欲しいし...」（と、入力すると長い） もしどちらでバリデーションするかを決めていなかった場合、

ChatGPTを使っていて「なんだか優しすぎる」「もっと本音で答えてほしい」と感じたことはありませんか？ 今、海外のSNSでは、そんな“やさしすぎるAI”を「本気モード」に変えるためのプロンプト（指示文）が話題になっています。 RedditやX（旧Twitter）では、「ChatGPTを辛口のコーチに変える」「Google社員のように考えさせる」など、AIのキャラクターを根本から変える“魔法の言葉”が次々とシェアされています。 この記事では、その中でも特に人気の高い10個のプロンプトを厳選して紹介します。 1. 「優しさフィルター」を外すプロンプト SNSで最も話題になったのが、Redditユーザー「Wasabi_Open」氏のプロンプト。 ChatGPTの“なんでも褒めてくる”性格を一瞬で変える強力な一文です。 From now on, stop being agreeable and

AIが「もっと正確に」「もっと誠実に」答えてくれるようになる――そんなプロンプトが、今SNS上で話題になっています。 投稿主は、AI教育分野で知られるみやっち（@miyachi_ai）さん。 Threads（スレッズ）に投稿された「信頼性の高い情報を提示できる高精度なファクトベースAIです」という指示文が、ユーザーの間で急速に拡散中です。 「ChatGPTが知らないことも“自信満々に答える”」問題に一石 みやっち氏は10月11日の投稿で、こう指摘しています。 「ChatGPTって時々、知らないことも自信満々に答えちゃうの。 でもこれを送れば、“分かりません”って正直に言ってくれるようになるよ。」 AIの“ホントっぽい嘘”――つまり、知らないことをもっともらしく答えてしまう現象（通称：ハルシネーション）は、長年の課題です。 その対策として生まれたのが、以下のファクトベースAIプロンプトです。

CodeRabbit のAIコードレビューが NVIDIA Nemotron をサポート開始AI Code Reviews now support NVIDIA Nemotronの意訳です。 TL;DR: フロンティアモデルとオープンモデルを組み合わせることで、コスト効率が向上し、レビューが高速化されます。NVIDIA Nemotron は、CodeRabbit のセルフホスト利用者向けにサポートされています。 CodeRabbit は、AIコードレビューで使用する大規模言語モデル（LLM）の構成において、NVIDIA Nemotron ファミリーのオープンモデルをサポートしたことをお... 2025年は「AIスピード」の年、2026年は「Ai品質」の年になるでしょう2025 was the year of AI speed. 2026 will be the year of AI qua

🚀 はじめに このチュートリアルでは、OpenAIの最新モデルGPT-OSS 20BをGoogle Colab L4 GPU（22GB VRAM）でファインチューニングする方法を解説します。UnslothライブラリとLoRAを使用することで、効率的にモデルを訓練できます。 <div class="align-center"> <a href="https://unsloth.ai/"><img src="https://github.com/unslothai/unsloth/raw/main/images/unsloth new logo.png" width="115"></a> <a href="https://discord.gg/unsloth"><img src="https://github.com/unslothai/unsloth/raw/main/images/Dis

背景 Claude Codeサービス提供以来ずっと下記の理由で大好きでMaxプランを利用して、一緒にたくさんの価値を創りました。 Claude Codeを好きな理由 1. Default状態でアウトプットの質が高い 依頼Prompt以外、何にも用意しない状態で相談することで、専門家レベルの議論ができます。 Knowledge-baseやCLAUDE.mdちゃんと用意すれば、意図した通りcodingができます。 2. 仕事が早い thinkがあっても体感的に速い動きができています。 3. モデル性能と機能面最先端 Sonnet3.5から今最新の4.5までcoding領域のモデル性能が最強。 機能面もMCPからSubAgent、最新のSkillまで業界の提案者であり、豊富でした。 一方、最近自分自身とチーム全体でClaude Codeの利用からCodexに移りました。 その理由と過程及び（現状

「AIがコードを書く時代、スクラムは本当に最適解なのか？」 この問いに、あなたは即答できますか？ 開発現場で起きている静かな革命 AIによるコーディングが当たり前になりつつある今、ソフトウェア開発の進め方そのものを見直すタイミングが来ています。 多くのチームがスクラムを採用していますが、AIが主導する開発（AI駆動開発）では、実はウォーターフォールの方が合理的なのではないか？ という問いが浮かびます。 ただし――速度は従来のスプリント並み。つまり、「遅いウォーターフォール」ではなく、「Water-Scrum-Fast」という新しい形が現実解です。 スクラムがAI駆動開発に噛み合わない理由 AIによる実装は、以下のようなサイクルで進みます： このサイクルは極端に短く、AIが生成するコードは**「曖昧な仕様」に敏感**です。そのため、要件や非機能要件をしっかり定義しておかないと、AIは暴走しま

開発現場で急速に広がっているOpenAIのCodex（コーデックス）。本記事では、OpenAI Dev Dayで公開された実践的な活用事例を、具体的なプロンプトやノウハウとともに詳しく解説します。 ▼公式セッション動画 1. Codexとは？シニアエンジニア級のAIチームメイトCodexはOpenAIが開発したAIソフトウェアエンジニア。開発チームのTibo氏はこう表現します： 「Codexは人間のチームメイトのようなもの。一緒にペアプログラミングしたり、タスクを委任したり、明示的な指示なしに仕事を進めてもらえます」 2024年8月からわずか数ヶ月で利用者が10倍に増加。開発業界で「バイブシフト」と呼ばれる変化が起きています。 1-1. GPT-5 Codexの特徴最新のGPT-5 Codexがユーザーから「本物のシニアエンジニア」と評価される理由： 「褒め言葉が少なく、悪いアイデアには反

この記事は、すでにCodexやClaudeCodeなどのAIコーディングツールを実際に使い始めているエンジニアに向けて書いている。「期待ほど効率が上がらない」と感じている人や、運用の型を模索している個人開発者を想定している。導入方法や基礎理論は扱わない。ひとりのエンジニアが数ヶ月間Codexと向き合って得た、実践的な運用知見を語る。 数ヶ月で変わったこと まず、ここ数ヶ月でAIコーディングツールの使い方が大きく変わったという話からしたい。 数ヶ月前のClaudeCodeガードレール戦略全盛期と比べると、隔世の感がある。あの頃は、AIが暴走しないように制御する、余計なことをさせないようにガードレールを張り巡らせることに頭を悩ませていた。Kiroが登場したときも、その延長線上にあった。 しかしGPT-5-Codexの登場で、その流れが変わった。 コンテキスト詰め込み時代の終わり 何が変わったの

こんにちは、とまだです。 AIエージェントを使い始めたけど、「動くコードは作ってくれるけど、品質が心配...」と感じたことはありませんか？ 私も最初はそうでした。 Claude CodeやCursor、Codexを使っていると、確かに素早くコードを生成してくれます。 ですが、そのコードが本当に「良いコード」なのか不安になりますよね。 Zenn でこちらの記事が注目を集めているように、多くの方がコードの品質を気にしているようです。 そこで、AI駆動開発でより良いコードを書くための「共通ルールファイル」をご紹介します！ ここでいう「ルールファイル」とは、AIにもっと品質の高いコードを書いてもらうための指示を書いたファイルです。 Claude Code などでは「メモリファイル」とも呼ばれていますが、パッと見でわかりやすいよう「ルールファイル」と呼ぶことにします。 そして、これらはプロジェクトご

はじめに2025年10月6日、OpenAIがAgentKitを発表しました。これは、AIエージェントを簡単に作って、実際に使えるアプリにできるツールセットです。 このガイドでは、AgentKitを使って天気予報エージェントを実際に作ってみるまでの一連の流れを解説していきます。 AgentKitの主要な要素の使い方 Agent Builderでのワークフロー作成 Web検索ツールの実装 セキュリティ機能（Guardrails）の実装 ChatKit Widgetを使った視覚的なUI作成 それでは、AgentKitの構成要素について詳しく見ていきましょう！ AgentKitとは？OpenAIのAgentKitは、開発者や企業がAIエージェントを作成し、実際のサービスとして公開・改善するためのツールの集まりです。 これまでのエージェント開発では、複雑なワークフロー管理、外部サービスとの連携設定、