bubble 使い方

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。
2026.07.08 AIツール図鑑編集部
AI×自動化AIエージェントLLM開発・技術
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。
2026.07.07 AIツール図鑑編集部
AI×自動化AIエージェントLLM開発・技術
AIツール活用

LovableやBoltで作ったアプリが本番で詰まる理由｜プロトタイプを実運用へ移す移行手順

LovableやBoltで作ったアプリを本番運用へ移す手順。コードやデータの書き出しはできる一方、監視・CI/CD・権限管理・本番向けロールバックは利用者側で整える必要がある。作り直す・留まる・中間道の三択と、コード抽出からデータ移行・ロールバックまでの移行手順を整理する。
2026.06.20 AIツール図鑑編集部
AIツール活用
LLM開発・技術

OllamaでローカルRAGパイプラインを構築する方法

ローカルRAGは、文書の検索から回答生成までを自分の環境内で完結させる構成。OllamaでローカルLLMと埋め込みモデルを使い、Python／TypeScriptで「取り込み・分割・ベクトル化・検索・生成」のパイプラインを最小構成から組む手順を、現行APIと実装時の落とし穴つきで解説する。
2026.06.19 AIツール図鑑編集部
LLM開発・技術
ノーコード・ローコード

Bubble の使い方ガイド｜Webとモバイルアプリを共通バックエンドで作る2026年版手順

Bubble はノーコードで Web とネイティブモバイルアプリを同じプロジェクトから開発できるプラットフォーム。ネイティブモバイルは2025年6月開始のパブリックベータで、Web とモバイルの違い、共通バックエンドでの構築手順、AI を組み込んだ MVP 検証までを2026年版で整理する。
2026.06.17 AIツール図鑑編集部
ノーコード・ローコード
LLM開発・技術

クラウドAI APIが使えない時の代替策｜OllamaでローカルLLMへ切り替える手順

Ollamaとは、ローカル環境でLLMを管理・実行するツール。クラウドAIの本人確認強化でAPIが停止した際の解決策として、Ollamaを使ったローカル環境への移行手順を解説。llama3.1やphi3などモデル選定のコツも紹介します。
2026.05.22 AIツール図鑑編集部
LLM開発・技術ローカルAI
AIエージェント

AIエージェントの「自信度」が当てにならない問題の解決法｜原因と対処法を徹底解説

AIエージェントの「自信度95%」が外れる問題は、検証・校正・履歴の3層からなる「信頼スコアリング」で解決できます。本記事では、AIの自己申告に頼らず実精度を定量化する具体的な実装手順、スコア算出式、そしてトレンドマイクロ社の事例も交えながら、信頼できるAI運用体制の構築法を解説します。
2026.05.20 AIツール図鑑編集部
AIエージェントLLM開発・技術
AI×自動化

AIエージェントのReddit自動投稿でBANされる症状の解決法｜原因と対処を徹底解説

AIエージェントによるReddit自動投稿で発生する4類型のBAN症状を整理し、AIスロップ抑制・投稿選定フィルタ・人間レビューゲート・アカウント育成の実装手順をReddit公式ポリシーを参照しつつ解説。完全自動と半自動の境界線、代替プラットフォーム比較も収録。
2026.05.06 AIツール図鑑編集部
AI×自動化AIエージェント
AIエージェント

AIエージェントを本番運用するための設計パターン｜サーキットブレーカー・ヘルスチェック・段階的劣化の使い方

AIエージェントの本番運用は、モデル精度より障害封じ込めの設計で決まります。サーキットブレーカーで連続失敗を遮断し、ヘルスチェックで死活と品質を監視し、段階的劣化でコア機能を守る3層構成を、Google SRE Book や公式ドキュメントを参照しつつ整理しました。
2026.05.03 AIツール図鑑編集部
AIエージェント
AIエージェント

Nemotron-Personas-Koreaの使い方｜韓国人口統計に根ざしたAIエージェント構築ガイド

Nemotron-Personas-Koreaは、NVIDIAが2026年4月に公開した韓国向けの合成人格データセット。KOSISなど4つの公式統計を土台に600万件の人格を生成し、PIPA準拠でAIエージェントのローカライズ検証に使える設計を解説する。
2026.05.01 AIツール図鑑編集部
AIエージェントLLM開発・技術
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