LLM開発・技術

AI×画像生成

AI自動化のコスト構造 ─ 単月黒字になっているかを見る

AI自動化を組むとAPI・GPU・電気代が見えないところで膨らむ。 単月収支を黒字に保つコスト構造の組み立て方、 クラウドAPI/ローカルLLM の使い分け、 Prompt Caching と Batch API の活用、 撤退ラインの引き方を運用者目線で整理した。
AIエージェント

Qwen3.6-27Bとは?Alibabaの密モデルがMoEフラッグシップを超えたコーディング性能を解説

Alibaba Qwenチームが公開したQwen3.6-27Bは、わずか270億パラメータの密モデルで、前世代フラッグシップである3,970億パラメータのMoEモデル(Qwen3.5-397B-A17B)をコーディングベンチマークで上回ったと主張している。
AI×自動化

SmolAgentsとは?マルチエージェントAI構築の手順を初心者向けに解説

SmolAgentsはHuggingFace製の軽量マルチエージェントAIフレームワーク。CodeAgentとToolCallingAgentの2形式と、managed_agentsによる複数エージェント協調動作の仕組みを、構築手順・主要モデルのコスト試算・トラブル対処まで含めて整理しました。
AI×自動化

Google ADKで作るマルチエージェント・データ分析パイプライン入門|Pythonで統計・可視化・レポートを自動化

Google ADK (Agent Development Kit) でデータ分析パイプラインを構築する手順を、マスター+専門ツール構成・LiteLlmでのモデル切替・本番デプロイの詰まりどころまで公式ドキュメント参照で整理。
AI×自動化

Claude Code 自動化の実例 2026年版 — Max20で予定タスクを”起動装置”にした1か月

Claude Code Max20を1か月回し、予定タスクを起動装置にしてHaiku→Python→Opus 4.7を連鎖させた実例。CLI/デスクトップ版の選び方、Ollama併用、メール処理の業務応用、プラン選びまでを実体験ベースで整理しました。
AIエージェント

LLMワークフローのオブザーバビリティ設計|ログだけでは足りない本番運用の観測戦略

LLMオブザーバビリティとは、プロンプトや応答だけでなくワークフロー全体の挙動を計測・追跡する仕組みである。結論から言えば、本番で動くLLMシステムに「プロンプトとレスポンスをログに残す」だけでは足りない。リトリーバル、ツール呼び出し、ガー...
LLM開発・技術

ローカルLLMとは?Ollama × Gemma 3でコードを外に出さずに使うAI環境を初心者向けに解説

ローカルLLMはコードを外に出さずAI分析できる仕組み。Ollama + Gemma 3 + Python の最小構成で、APIキー不要・ランニングコストゼロのオフライン環境を構築する手順、GPU 別 VRAM 早見表、トラブルシュートを公式ソース付きで解説。
AI×自動化

Crawl4AI 完全ガイド

Crawl4AIはLLM入力向けに最適化されたPython製OSSクローラー。Playwright+Chromiumを内蔵しJS必須サイトに対応、Markdown生成・CSS抽出・LLM抽出・深層クロールを1ライブラリで完結する。導入手順から実運用の注意点まで網羅する完全ガイド。
AI×自動化

AIエージェントとRPAはどっちを選ぶ?UiPath・Automation Anywhereで見る使い分けの判断軸【20

AIエージェントとRPAは二者択一ではなく、判断層にAIエージェント・実行層にRPAを置くハイブリッド設計が現実解。UiPath・Automation Anywhereの方向性を公式ドキュメント引用で整理し、業務タイプ別の選定マトリクスを比較表で示します。
AI×ライティング

Perplexityとは?AI検索エンジンの使い方・特徴・料金を初心者向けに解説

Google一強だった検索の世界に、AIが割り込んできた。Perplexityは「質問すれば答えが返ってくる」タイプの検索エンジンで、従来のように10本のリンクを開いて自分で情報をまとめる手間がない。キーワードではなく、話しかけるように質問...