LLM開発・技術

AIツール活用

AIの回答が資料で食い違うとき ― 「どっちが正しい?」の前に確認すること

資料や回答が食い違うとき、AIはすぐ「矛盾」と決めつける。同じ条件・同じ時点を比べているかを先に確かめ、版違いの併存と本当の矛盾を切り分ける「統合ループ」を解説する。
AIツール活用

AIの推論を1つに絞らせる ― 「もっともらしさ」で選ばない反証の使い方

候補が複数あるとき、AIは「もっともらしさ」で一つ選び、思い込みを再生産する。比較で選ばず反証だけで候補を落とす「仮説収束」の使い方を解説する。
AIツール活用

AIに「多角的に考えて」と頼んでも浅い理由 ― 見るべき問いの見分け方

「多角的に考えて」と頼んでもAIの答えが浅くなるのはなぜか。答えの枠組み自体を論点として複数の視点で検討させる「多角推論」の判定基準と手順を解説する。
AIツール活用

AIに原因を調べさせると「それっぽい答え」で止まる ― 根本原因まで追わせる方法

AIに原因を尋ねると「それっぽい答え」で止まりがちだ。症状を並べ、説明しきれない残差が消えるまで掘り進める「残差監査」の手順と、そのまま使えるプロンプトを解説する。
AI×自動化

AIの推論を「構造」で底上げする ― Fable 5・Sakana Fugu・蒸留(TAID)とは違う「推論制御」という考え方

AIの推論の崩れ方には決まったパターンがある。それを手順で抑える「推論制御」を、蒸留(TAID)やSakana Fugu、プロンプト術との違いから整理し、残差監査・多角推論・仮説収束・統合ループの4つの型として解説する。
AI×自動化

ブラウザ操作AIエージェント比較

ブラウザ操作AIエージェント5種を、hosted/open-weight/フレームワークの3レイヤーに整理。ベンチ精度ではなく、機密データの経路・料金・実行場所という3軸で、Gemini・Claude・Fara1.5など自分の用途にどれを選ぶべきかを比較します。
AI×自動化

AIエージェントはモデル更新で挙動が変わりうる|評価スコアとテストで品質を守る運用

AIエージェントはモデル更新で挙動が変わりうる。版管理でモデルを固定し、評価スコアカードと回帰テストで劣化を検知、LangSmith・Langfuse・Arize Phoenix・Heliconeなど可観測性ツールで継続監視する運用設計を解説する。
AI×自動化

AIエージェントのツール呼び出しエラー処理|本番で壊れないリトライ設計と障害の切り分け

AIエージェントのツール呼び出しエラー処理とは、外部API連携の失敗を層ごとに切り分けて復旧する設計手法。開発環境では、AIエージェントが外部APIを叩くコードは気持ちよく動きます。ところが本番に載せた途端、連携先が一瞬落ちただけで自動処理が丸ごと止まる。
LLM開発・技術

Zamba2-VLとは|Mamba2ハイブリッドで初回応答を速めた軽量オープンVLMの実力と制約(1.2B/2.7B/7B)

Zyphraが公開した視覚言語モデルZamba2-VL(1.2B/2.7B/7B・Apache 2.0)を一次ソースで整理。Mamba2ハイブリッドで初回応答(TTFT)を抑える仕組み、競合と並べた精度、4k文脈の制約、動かすのに要る環境までを正直にまとめる。
AIエージェント

Mistral Medium 3.5とは?意味・仕組み・実務での使い方をわかりやすく解説

Mistral Medium 3.5とは、Mistral AIが2026年4月公開した128B密オープンウェイトのコーディング/エージェントモデル。256K・Modified MIT・入力$1.5/出力$7.5、SWE-bench Verified 77.6%。料金・性能・セルフホスト要件・Vibe運用を公式情報で解説します。