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本章の構成 第1章は以下のように進めます。 第1章 AI/LLMの基礎アーキテクチャ 1-1 AIとは何か 1-2 機械学習とは何か 1-3 ニューラルネットワーク 1-4 深層学習（Deep Learning） 1-5 言語モデル（Language Model） 1-6 Transformer以前の世界 1-7 Transfo...

前編では、Claude Codeに「不要部分を削除してほしい」と頼んだのに、過去の検討過程や棄却した案が残った経験から、AIが対話のコンテキストをどう扱うのかを考えた。 そこでたどり着いたのは、何を残し、何を捨て、何を正本とするかは、AIの記憶力ではな...

私の業務の一つに、データを分析して課題を発見し、解決策の提案までをレポートにまとめる仕事がある。 昨年までは、仮説を立てて調査し、途中で行き詰まっては振り出しに戻ることを繰り返していた。今年はAIを使うことを前提に、業務の進め方そのものを見...

AIは「考える機械」じゃない AIのアウトプットはどのようにすれば変わるのか。今回はプロンプトを与えた時、LLMとどのようなやりとりがされているのかを簡潔に示すこととした。 LLM（大規模言語モデル）は「思考する人間」ではなく、「次に来るトークン（...

1. 序論：2026年転職市場のパラダイムシフトと「35歳限界説」の完全なる終焉 2026年の日本の労働市場は、技術的特異点とも言える生成AI（Generative AI）の本格的な社会実装と、後戻りのできない人口動態の変化が交差することにより、かつてない劇的な構造...

ChatGPTやClaudeなどの生成AIを業務で使うのが当たり前になってきた昨今。プロンプト（指示文）を書くとき、こんな風に始めていないだろうか？ 「あなたは優秀なデータサイエンティストです。以下のデータを分析してください」 最近、AI界隈で「『あなたは...

AIを導入してから、期待と違う結果に直面した経験はないだろうか。プロンプトを投入したのに出力が不安定、修正が続く、属人化が残ったままになっている。多くの組織で起きるこの問題は、実は「AI の使い方を学ぶこと」と「仕事そのものを設計すること」の...

「会議が機能していない」——そんな課題、思い当たらないか？ コンテンツの企画開発に携わっていると、こんな場面に何度も遭遇する。 論点がいつの間にかズレていく 1時間話したのに、何も決まっていない 議事録はあるはずなのに、どこに何があるか分からな...

ちょっと難しい問題をやらせようとした時はxhighやmaxを使ってそれ以外はhigh。これぐらいの感覚で使っているのだが、もっと適切に選択したいと思ったので公式ドキュメントの情報をまとめ直してみることにした。 Claude Code の effort パラメー...

1. イントロダクション：Web3の基礎概念とNEAR Protocolの登場背景 現在のインターネット（一般にWeb2と呼ばれる）は、一部の巨大IT企業がユーザーのデータやプラットフォームの基盤を独占・管理する中央集権的な構造を持っている。これに対し、ブロックチ...