<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>EffiFlow | AI自動化＆開発者生産性技術ブログ</title><description>Claude Code、MCP、ワークフロー自動化、AI駆動開発の実践ガイドと深掘り記事。LLM統合で開発生産性を向上させる方法を共有します。</description><link>https://jangwook.net/</link><language>ja</language><item><title>Claude Mythos Preview — AIが「優秀すぎて」公開できないって本当か</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-mythos-preview-glasswing-ai-cybersecurity/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-mythos-preview-glasswing-ai-cybersecurity/</guid><description>AnthropicがSWE-bench 93.9%を達成したClaude Mythos Previewを一般公開しないと決めた。 27年前のOpenBSD脆弱性まで発見したこのモデルは、Project Glasswingを通じて12社にのみ提供される。 これは本当の責任感か、それとも巧みなマーケティングか。</description><pubDate>Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>PrismML Bonsai — 1.15GBの8Bモデルってアリなの?</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/prismml-bonsai-1bit-llm-edge-ai/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/prismml-bonsai-1bit-llm-edge-ai/</guid><description>Caltechチームが作ったPrismML Bonsaiは、重みを{-1, +1}だけで表現する1-bit LLMだ。 8Bモデルが1.15GBに収まり、フル精度の8倍速いという。実際に確認してみた。</description><pubDate>Wed, 08 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Gemma 4をローカルで動かしてみた — 8Bモデルが関数呼び出しまでこなす時代</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/gemma-4-local-agent-edge-ai/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/gemma-4-local-agent-edge-ai/</guid><description>GoogleがApache 2.0で公開したGemma 4をOllamaで実際にインストールし、日本語・構造化出力・関数呼び出しまでテストした。 9.6GBのローカルモデルがエージェントパイプラインのビルディングブロックになり得るのか？</description><pubDate>Mon, 06 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Codeソース流出 — 51万行から読み解くエージェントアーキテクチャの内側</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-source-leak-analysis/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-source-leak-analysis/</guid><description>Anthropicのnpmパッケージ配布ミスでClaude Codeの全ソースが公開された。エージェントループ、メモリシステム、コスト最適化戦略まで、流出コードから開発者が持ち帰れるものを整理する。</description><pubDate>Sun, 05 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>LLMの中に感情がある — AnthropicがClaude内部で見つけた171個の感情表象</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/anthropic-emotion-concepts-llm-alignment/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/anthropic-emotion-concepts-llm-alignment/</guid><description>Anthropic解釈可能性チームがClaude内部で171個の感情類似表象を発見し、それがモデル出力に因果的に影響を与えることを証明した。プロンプトエンジニアリングとAI安全への実践的示唆を整理する。</description><pubDate>Sat, 04 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Stripe Minions — Slackの絵文字ひとつで週1,300件のPRを生み出すコーディングエージェント</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/stripe-minions-autonomous-coding-agents-1300-prs/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/stripe-minions-autonomous-coding-agents-1300-prs/</guid><description>Stripeが自律コーディングエージェントMinionsで週1,300件以上のPRを生産する方法。Blueprintアーキテクチャ、サンドボックスVM、3段階フィードバックループの実際のエンジニアリングを分析する。</description><pubDate>Fri, 03 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Effloow — AIエージェント14名が運営する会社をサイドプロジェクトで作った</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/effloow-side-project-ai-company/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/effloow-side-project-ai-company/</guid><description>Paperclip上にAIエージェント14名で構成されたコンテンツビジネスを構築。Laravel、Markdown、Git基盤でサイトが自動運営される仕組みとDay 1からの経験を共有します。</description><pubDate>Thu, 02 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>MCP Gateway — AIエージェントのツール呼び出しを誰がコントロールしているのか</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/mcp-gateway-agent-traffic-control/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/mcp-gateway-agent-traffic-control/</guid><description>MCPが月間9,700万ダウンロードを突破し事実上の標準になったが、エージェントがどのツールをどれだけ呼び出すかを制御するレイヤーは欠けている。MCP Gatewayパターンでこの課題を解決する。</description><pubDate>Thu, 02 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Paperclip — AIエージェントを社員のように管理するオープンソースプラットフォームをインストールしてみた</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/paperclip-zero-human-company-agent-orchestration/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/paperclip-zero-human-company-agent-orchestration/</guid><description>AIエージェント1つを使いこなすのはできた。複数を会社のように運用するには？Paperclipを実際にインストールし、会社を作り、エージェントを雇ってみた体験と率直な評価。</description><pubDate>Thu, 02 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Sora終了とAI動画市場の急激な再編 — Google Veo 4が空白を狙う</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/sora-shutdown-ai-video-market-reshaping-veo4/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/sora-shutdown-ai-video-market-reshaping-veo4/</guid><description>OpenAIがSoraアプリの終了を発表した。1日100万ドルの赤字、ユーザー50万人以下への崩壊の全貌とともに、Google Veo 4の登場、 Runway・Klingの台頭がAI動画市場をどう再編するか、実践ワークフローの観点から分析する。</description><pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>LiteLLMサプライチェーン攻撃 — AIインフラ依存関係のセキュリティ死角</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/litellm-supply-chain-attack-ai-dependency-security/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/litellm-supply-chain-attack-ai-dependency-security/</guid><description>PyPIで発生したLiteLLMサプライチェーン攻撃を分析し、AIツールチェーンにおける依存関係管理とサプライチェーンセキュリティを強化するための実践的な方法を整理します。</description><pubDate>Tue, 31 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIコーディングエージェントが2,900万件のシークレットを漏洩させた — MCP設定ファイルセキュリティの盲点</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-coding-secrets-sprawl-mcp-config-security/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-coding-secrets-sprawl-mcp-config-security/</guid><description>GitGuardian 2026レポートによると、AIコーディングツールを使用するリポジトリのシークレット漏洩率はGitHub平均の2倍です。MCP設定ファイルだけで24,000件以上のクレデンシャルが露出しました。実際の点検方法と対策をまとめます。</description><pubDate>Mon, 30 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Mistral Voxtral TTS — 3秒ボイスクローニング＋オープンウェイト、しかし日本語非対応</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/mistral-voxtral-tts-open-weight-speech/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/mistral-voxtral-tts-open-weight-speech/</guid><description>Mistralが公開した4BパラメータのオープンウェイトTTSモデルVoxtralを分析します。人間評価でElevenLabsに勝利しましたが、 日本語非対応という致命的な空白があります。</description><pubDate>Sun, 29 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Gemini 3.1 Flash Liveでリアルタイム音声エージェントを作る — 使ってみた感想</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/gemini-31-flash-live-realtime-voice-agent/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/gemini-31-flash-live-realtime-voice-agent/</guid><description>Googleが公開したGemini 3.1 Flash Liveのリアルタイム音声・映像エージェント構築機能を分析します。API構造、ツール呼び出し、90言語対応など、開発者視点で可能性と限界を探ります。</description><pubDate>Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>GitHub Copilotが4月から私のコードでAIを学習する — オプトアウトしないと同意したことに</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/github-copilot-data-policy-opt-out-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/github-copilot-data-policy-opt-out-guide/</guid><description>GitHubが3月25日にCopilot Free/Pro/Pro+ユーザーのインタラクションデータをAIモデル学習に使用すると発表しました。オプトアウト方法と実際の影響を整理します。</description><pubDate>Fri, 27 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>TurboQuant：KVキャッシュを3ビットに圧縮しても精度を維持</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/google-turboquant-kv-cache-3bit-compression/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/google-turboquant-kv-cache-3bit-compression/</guid><description>GoogleのTurboQuantが示すPolarQuant＋QJL手法の仕組みを解説。KVキャッシュメモリ6倍削減・ アテンション8倍高速化が推論コストに持つ本当の意味。</description><pubDate>Thu, 26 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Vibe Physics — 物理学教授がClaudeに論文を書かせてみた</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/anthropic-vibe-physics-ai-research-assistant/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/anthropic-vibe-physics-ai-research-assistant/</guid><description>Anthropic Science ブログの初投稿で、ハーバード物理学教授 Matthew Schwartz が Claude を「大学院生」として指導した実験を分析します。110回のドラフト、36Mトークン、そして2週間で完成した論文。</description><pubDate>Wed, 25 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Dapr Agents v1.0 GA — AIエージェントをKubernetes上で落ちないようにする方法</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/dapr-agents-v1-cncf-production-ai-framework/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/dapr-agents-v1-cncf-production-ai-framework/</guid><description>KubeCon Europe 2026で発表されたDapr Agents v1.0のdurable workflow、自動復旧、scale-to-zeroを分析し、既存エージェントフレームワークとの違いを掘り下げます。</description><pubDate>Tue, 24 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>NemoClaw — NVIDIAがOpenClawにエンタープライズセキュリティを実装した</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/nvidia-nemoclaw-openclaw-enterprise-agent-platform/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/nvidia-nemoclaw-openclaw-enterprise-agent-platform/</guid><description>GTC 2026で発表されたNVIDIA NemoClawは、OpenClawを企業環境で安全に運用するためのオープンソースリファレンススタックです。アルファ段階の現実的な限界と可能性を考察します。</description><pubDate>Tue, 24 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Code Channelsでテレグラムからコーディングを指示する — OpenClawユーザーから見た率直な比較</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-channels-telegram-bridge/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-channels-telegram-bridge/</guid><description>Claude CodeにChannels機能が追加されました。テレグラムからメッセージを送ると、ローカルターミナルのClaudeがコードを実行して返信してくれます。OpenClawのチャネル概念を取り入れつつも、セキュリティモデルを全く異なる設計にした点が興味深いです。</description><pubDate>Sat, 21 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Deeptune：AIエージェントのための「トレーニングジム」— a16z $43M投資が示すエージェント訓練の未来</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/deeptune-ai-agent-training-gyms-rl-professional-workflows/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/deeptune-ai-agent-training-gyms-rl-professional-workflows/</guid><description>Deeptuneがa16z主導で$43M Series A資金調達を完了しました。専門業務ワークフローをシミュレーションするRL環境でAIエージェントを訓練するこのアプローチが、エンジニアリング組織に与える影響を分析します。</description><pubDate>Sat, 21 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>IBMのConfluent買収 — リアルタイムデータがAIエージェントの燃料になる時代</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ibm-confluent-realtime-data-ai-agents/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ibm-confluent-realtime-data-ai-agents/</guid><description>IBMがConfluentを110億ドルで買収し、リアルタイムデータストリーミングがAIエージェントの中核インフラとして浮上しました。CTO視点で本買収の意義と対応戦略を分析します。</description><pubDate>Fri, 20 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Gemini Embedding 2 — マルチモーダル埋め込みがRAGパイプラインを変える</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/gemini-embedding-2-multimodal-rag-pipeline/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/gemini-embedding-2-multimodal-rag-pipeline/</guid><description>GoogleのネイティブマルチモーダルエンベディングモデルGemini Embedding 2の核心機能と、既存テキスト専用モデル対比のアーキテクチャ変化、RAGパイプラインへの実践的な適用方法をEM視点でまとめます。</description><pubDate>Thu, 19 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AlphaEvolveのラムゼー数突破 — AI研究パートナーの時代</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/alphaevolve-ramsey-ai-research-partner/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/alphaevolve-ramsey-ai-research-partner/</guid><description>Google DeepMindのAlphaEvolveが最大20年間維持のラムゼー数下界5件を同時更新。AIが研究パートナーへと進化する潮流をCTO/EM視点で整理します。</description><pubDate>Wed, 18 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Hindsight — AIエージェントに学習する記憶を与えるMCPメモリ</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/hindsight-mcp-agent-memory-learning/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/hindsight-mcp-agent-memory-learning/</guid><description>AIエージェントの記憶問題を解決するHindsight MCPメモリシステムのアーキテクチャ、コア機能、プロダクション導入戦略を分析します。</description><pubDate>Tue, 17 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Morgan Stanleyが警告した2026年AI飛躍 — CTOが今準備すべき5つの戦略</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/morgan-stanley-ai-leap-2026-cto-strategy/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/morgan-stanley-ai-leap-2026-cto-strategy/</guid><description>Morgan Stanleyが予測した2026年上半期のAI能力の非線形飛躍に備え、エンジニアリングリーダーが今すぐ準備すべき戦略を整理します。</description><pubDate>Mon, 16 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Perplexity Computer：24時間AIエージェント時代</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/perplexity-computer-always-on-ai-agent/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/perplexity-computer-always-on-ai-agent/</guid><description>Perplexity Computer製品群を徹底分析。月額200ドルで24時間働くAIプロキシと、4週間で3.25年分の業務を処理したEnterprise事例を解説します。</description><pubDate>Sun, 15 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIエージェント アイデンティティダークマター: 企業の80%が自社のAIを制御できない理由</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-agent-identity-dark-matter-enterprise/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-agent-identity-dark-matter-enterprise/</guid><description>企業の70%がAIエージェントを運用中ですが、80%はリアルタイムでその行動を把握できていません。Identity Dark Matter の概念、 ガバナンスギャップの実態、EM/CTOのための5段階対応戦略を解説します。</description><pubDate>Sat, 14 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>GLM-5: MIT オープンソース最前線モデルの登場とエンタープライズ戦略</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/glm-5-mit-opensource-frontier-enterprise/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/glm-5-mit-opensource-frontier-enterprise/</guid><description>智谱AIのGLM-5は、744B MoE構造でNVIDIA無しに華為Ascendチップのみで訓練されたMITオープンソース最前線モデルです。EM/CTO観点からエンタープライズAI戦略を検討します。</description><pubDate>Sat, 14 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Microsoft Agent Framework GA: AutoGen + Semantic Kernel統合完成 — EM/CTO プロダクション導入戦略</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/microsoft-agent-framework-ga-production-strategy/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/microsoft-agent-framework-ga-production-strategy/</guid><description>AutoGenとSemantic Kernelが統合されたMicrosoft Agent FrameworkがQ1 2026のGA(一般提供)を前に控えています。EM/CTO視点から主要機能、マイグレーション戦略、プロダクション導入ロードマップを解説します。</description><pubDate>Sat, 14 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>OpenAIのPromptfoo買収 — AIエージェントDevSecOps時代の幕開け</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/openai-promptfoo-ai-agent-devsecops/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/openai-promptfoo-ai-agent-devsecops/</guid><description>OpenAIがAIセキュリティテストプラットフォームのPromptfooを買収。Fortune 500の25%が使用するこのツールがFrontierに統合され、AIエージェントDevSecOpsの新たな標準が生まれつつあります。</description><pubDate>Sat, 14 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>エージェントウォッシング見抜き術: EMのための7つのチェックリスト</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/agent-washing-detection-em-checklist/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/agent-washing-detection-em-checklist/</guid><description>数千のAIエージェントベンダーのうち本物は130社のみ。Engineering Managerが真のエージェントAIと単なる自動化を見分ける実践チェックリスト7選を紹介します。</description><pubDate>Fri, 13 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AnthropicのAI生態系大転換 — 研究所と1億ドル投資</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/anthropic-institute-partner-network/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/anthropic-institute-partner-network/</guid><description>Anthropic Institute設立とClaude Partner Network 1億ドル投資を分析。CTO視点でAIベンダーエコシステムの成熟度を解説します。</description><pubDate>Fri, 13 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>GPT-5.4リリース — ネイティブコンピュータ使用と1Mコンテキストがエンジニアリングチームを変える</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/gpt54-computer-use-1m-context-engineering-impact/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/gpt54-computer-use-1m-context-engineering-impact/</guid><description>OpenAIがGPT-5.4をリリースしました。OSWorldベンチマークで人間（72.4%）を超えたコンピュータ使用能力（75%）、1Mトークンコンテキストウィンドウ、ツール検索による47%トークン削減まで — EMの視点で核心的な影響を分析します。</description><pubDate>Fri, 13 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIエージェントのプロダクション展開における9つの設計原則 — arXiv最新論文に基づく実践ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/production-grade-ai-agent-design-principles/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/production-grade-ai-agent-design-principles/</guid><description>2026年のAIエージェントプロダクション移行の核心課題を解決する9つの設計原則を、arXiv論文と実務事例を通じてEngineering Manager視点でまとめます。</description><pubDate>Fri, 13 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIエージェントのオブザーバビリティ実践ガイド：プロダクション LLM システムを透明化する方法</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-agent-observability-production-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-agent-observability-production-guide/</guid><description>マルチエージェントLLMシステムを本番運用する際に必須のオブザーバビリティ戦略。分散トレーシング・メトリクス・ロギングからOpenTelemetry適用、Langfuse・LangSmith・Braintrustの比較まで、EMの視点で解説。</description><pubDate>Thu, 12 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>MCP Apps: AIチャット内でインタラクティブUIが動作する</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/mcp-apps-interactive-ui-agent-ux/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/mcp-apps-interactive-ui-agent-ux/</guid><description>MCP AppsがAIエージェントUXをどう変えるか、sandboxed iframeとJSON-RPC双方向通信アーキテクチャから実践実装コードまで、Engineering Manager視点で完全解説します。</description><pubDate>Thu, 12 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>mcp2cli — MCP トークンコストを96〜99%削減するCLIベースのツールディスカバリー</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/mcp2cli-token-cost-optimization/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/mcp2cli-token-cost-optimization/</guid><description>MCPサーバー連携では毎ターン全スキーマがインジェクションされ、120ツール・25ターンで362,000トークンが無駄になる。mcp2cliはCLIベースのオンデマンドディスカバリーでこのコストを96〜99%削減する。仕組み、実測値、導入戦略を解説する。</description><pubDate>Thu, 12 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>OpenAI Open Responses — エージェンティックAIワークフローの共通標準が登場</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/openai-open-responses-agentic-standard/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/openai-open-responses-agentic-standard/</guid><description>OpenAIが公開したOpen ResponsesスペックがエージェンティックAIワークフローを標準化します。核心概念、エコシステム、EM/CTO視点の導入戦略を解説します。</description><pubDate>Thu, 12 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Code Review — マルチエージェントPRレビューでコードレビュー率16%→54%を達成</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-review-multi-agent-pr/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-review-multi-agent-pr/</guid><description>Anthropicが発表したClaude CodeのCode Review機能を完全解説: 並列マルチエージェントアーキテクチャ、PR平均$15〜25のコスト構造、そしてEngineering Managerが導入検討時に知っておくべきすべてのこと</description><pubDate>Wed, 11 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>コンテキストエンジニアリング：プロダクションAIエージェントを支える核心技術</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/context-engineering-production-ai-agents/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/context-engineering-production-ai-agents/</guid><description>プロンプトエンジニアリングを超えて、コンテキストエンジニアリングが2026年のAIエージェント開発における核心スキルになった理由を、4つの失敗パターンと5つの主要技法を通じて実務視点で解説する。</description><pubDate>Wed, 11 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Karpathyのautoresearch — 単一GPUで一晩100件のML実験を自律実行</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/karpathy-autoresearch-overnight-ml-experiments/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/karpathy-autoresearch-overnight-ml-experiments/</guid><description>Andrej Karpathyが公開したautoresearchは、AIエージェントが一晩で自律的にML実験を繰り返す630行のOSSツールです。EMの視点からR&amp;Dチームでの活用戦略を分析します。</description><pubDate>Wed, 11 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>LLMが匿名性を破壊する — 大規模オンライン身元追跡の実態と防御戦略</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/llm-deanonymization-privacy-risk-defense/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/llm-deanonymization-privacy-risk-defense/</guid><description>LLMを活用した大規模オンライン匿名解除(Deanonymization)の研究を分析し、エンジニアリングリーダーが知るべき組織セキュリティ対応戦略を提示します。</description><pubDate>Wed, 11 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AI Reliability Engineer: 2026年エンジニアリングチームの新パラダイムとCentaur Podモデル</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-reliability-engineer-centaur-pod-2026/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-reliability-engineer-centaur-pod-2026/</guid><description>ジュニア開発者の役割がAI Reliability Engineer(ARE)へと進化している。Centaur Podチーム構造、Code Audit採用方式、Defect Capture Rate指標まで — EMが今すぐ実行すべきAIネイティブチーム設計戦略</description><pubDate>Tue, 10 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>ClaudeがFirefoxで22件のCVEを発見 — AIセキュリティ監査の新時代</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-firefox-22-cves-ai-security-audit/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-firefox-22-cves-ai-security-audit/</guid><description>Anthropic Claude Opus 4.6が2週間でFirefoxから22件のCVEを発見した事例を分析し、AIセキュリティ監査がエンジニアリング組織にもたらす変革をCTO/EM視点で解説します。</description><pubDate>Tue, 10 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>マルチエージェントスケーリングの科学 — Googleが明かした「エージェントを増やすほど良い」という神話</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/google-agent-scaling-science-multiagent-limits/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/google-agent-scaling-science-multiagent-limits/</guid><description>Google Researchの180設定定量実験が明らかにしたマルチエージェントの逆説 — 逐次タスクで39〜70%のパフォーマンス低下、エラー17.2倍増幅、87%予測精度の意味をEMの視点で分析します。</description><pubDate>Tue, 10 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>RoguePilot — GitHub Copilot プロンプトインジェクション脆弱性とAIコーディングツール セキュリティ戦略</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/roguepilot-copilot-prompt-injection-security/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/roguepilot-copilot-prompt-injection-security/</guid><description>GitHub Codespacesで発見されたRoguePilot脆弱性の分析とAIコーディングツールのパッシブプロンプトインジェクションリスク、EMがチームに適用すべきセキュリティガイドラインを整理します。</description><pubDate>Tue, 10 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>A2A + MCPハイブリッドアーキテクチャ：2026年マルチエージェントプロダクション戦略</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/a2a-mcp-hybrid-architecture-production-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/a2a-mcp-hybrid-architecture-production-guide/</guid><description>Google A2AとAnthropic MCPは競合ではなく補完関係です。EM/CTO視点から両プロトコルの役割の違いを理解し、マルチエージェントシステムをプロダクションで安全に運用する戦略を解説します。</description><pubDate>Mon, 09 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Cursor Agent Trace — AI生成コードを追跡するオープン標準が登場</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/cursor-agent-trace-ai-code-attribution/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/cursor-agent-trace-ai-code-attribution/</guid><description>Cursorが提案したAgent Trace 0.1.0仕様を分析。git blameでは不可能なAIコード寄与追跡が、EMとCTOにとって重要な理由を実務視点で解説します。</description><pubDate>Mon, 09 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>異種LLMアーキテクチャでエージェントフリートのコストを90%削減する</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/heterogeneous-llm-agent-fleet-cost-optimization/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/heterogeneous-llm-agent-fleet-cost-optimization/</guid><description>大型モデルが計画し、小型モデルが実行するPlan-Executeパターン。EM/CTOがエージェントフリートを運用する際に必ず知っておくべき異種モデルアーキテクチャのコスト最適化戦略を実践的な数値とともに解説する。</description><pubDate>Mon, 09 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Tool-R0: ゼロデータでツール使用AIエージェントを訓練するSelf-Play RLフレームワーク</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/tool-r0-zero-data-agent-training/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/tool-r0-zero-data-agent-training/</guid><description>arXiv最新論文Tool-R0は、学習データなしにSelf-Play強化学習だけでLLMのツール呼び出し能力を92.5%向上させます。Generator-Solver共進化構造とEM視点の実務示唆を分析します。</description><pubDate>Mon, 09 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Bayesian Teaching: LLMが確率的推論を学ぶ方法 — Google・Nature Communications研究の完全解説</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/bayesian-teaching-llm-probabilistic-reasoning/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/bayesian-teaching-llm-probabilistic-reasoning/</guid><description>GoogleがNature Communicationsに発表したBayesian Teaching研究は、LLMが新しい情報を受け取ったとき確率的に信念を更新するよう訓練する方法論だ。AIエージェントの不確実性処理方式を根本的に改善するこの研究をEM視点で分析する。</description><pubDate>Sun, 08 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Deloitte Tech Trends 2026が示唆するエージェンティック AI運用戦略 — 89%がプロダクションに到達できない理由と、EMのための Delegate、Review、Own フレームワーク</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/deloitte-agentic-ai-operations-2026/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/deloitte-agentic-ai-operations-2026/</guid><description>Deloitte調査で11%のみ運用中のエージェンティック AI。89%が停滞する根本原因は技術ではなく運用モデル。EM/VPoEが月曜朝に実行できるフレームワークを公開します。</description><pubDate>Sun, 08 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>MCP セキュリティ危機 — 60日で30件のCVE、企業防御ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/mcp-security-crisis-30-cves-enterprise-hardening/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/mcp-security-crisis-30-cves-enterprise-hardening/</guid><description>MCP（Model Context Protocol）の攻撃対象面が急速に拡大中。30件のCVE分析と3層攻撃モデル、エンタープライズ向けハードニングチェックリストを解説します。</description><pubDate>Sun, 08 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>ADL（Agent Definition Language）— AI エージェント ガバナンスの OpenAPI が登場</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/adl-agent-definition-language-governance/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/adl-agent-definition-language-governance/</guid><description>AI エージェントの定義・権限・ツールを宣言的に標準化する ADL 仕様の核構造と EM/CTO 視点から見たガバナンス戦略をまとめました。</description><pubDate>Sat, 07 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Cognitive Debt: Anthropic 2026エージェンティックコーディングレポートが警告するAI時代の新たな負債</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/cognitive-debt-agentic-coding-2026/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/cognitive-debt-agentic-coding-2026/</guid><description>Anthropicの2026 Agentic Coding Trends Reportと共に登場した新概念「Cognitive Debt」— AIがコードを代わりに書くほど、チームの理解力は静かに侵食される。EMが今すぐ実践すべき対応戦略を分析します。</description><pubDate>Sat, 07 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>2026年、エリートAIエンジニアリング組織の作り方：3人チームが50人に勝てる理由</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/elite-ai-engineering-culture-2026/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/elite-ai-engineering-culture-2026/</guid><description>Hacker Newsトップを獲得したエリートAIエンジニアリング文化の分析。1人当たり売上$3.48M vs $610Kの5.7倍格差が生まれる理由と、EMが実践すべきTaste × Discipline × Leverageの公式</description><pubDate>Sat, 07 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Olmo Hybrid — Transformer + リニアRNNハイブリッドでデータ効率2倍を達成</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/olmo-hybrid-transformer-rnn-data-efficiency/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/olmo-hybrid-transformer-rnn-data-efficiency/</guid><description>AI2のOlmo Hybridは、TransformerとDeltaNetを3:1の比率で組み合わせ、同等の精度を49%少ないトークンで達成します。アーキテクチャの革新と実務への示唆を分析します。</description><pubDate>Sat, 07 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIコーディングツールが生む「便利ループ」— TypeScript 66%急騰と言語選択の構造変化</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-convenience-loop-reshaping-language-choices/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-convenience-loop-reshaping-language-choices/</guid><description>GitHub Octoverseデータが示すAIコーディングツールの便利ループ効果。TypeScriptが66%急騰した理由とEM/CTO視点の技術スタック戦略を分析します。</description><pubDate>Fri, 06 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Meta Llama 4 完全解説 — Maverick・ScoutのオープンソースAIがエンタープライズ戦略を変える</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/llama4-maverick-scout-enterprise-strategy/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/llama4-maverick-scout-enterprise-strategy/</guid><description>Meta Llama 4 Maverick（400B MoE）とScout（10Mコンテキスト）のアーキテクチャ・ベンチマーク・コスト構造を分析し、エンジニアリング組織がオープンソースAI戦略をいかに再定義すべきかをCTO/EM視点でまとめる。</description><pubDate>Fri, 06 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>NIST AI エージェント セキュリティ基準 — EM が今すぐ準備すべきフレームワーク</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/nist-ai-agent-security-standards/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/nist-ai-agent-security-standards/</guid><description>NIST AI Agent Standards Initiative のコア内容と、Engineering Manager がチーム内の AI エージェント セキュリティを強化するための実行チェックリスト</description><pubDate>Fri, 06 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIエージェントワークフローをメタツールで最適化: AWOフレームワーク実践ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/agentic-workflow-meta-tools-optimization/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/agentic-workflow-meta-tools-optimization/</guid><description>arXivの論文に基づくAgent Workflow Optimization(AWO)フレームワークを分析します。反復的なツール呼び出しパターンをメタツールにコンパイルしてLLM呼び出しを12%削減します。</description><pubDate>Thu, 05 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Cowork企業版 — 開発ツールから全社AI基盤へ</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-cowork-enterprise-productivity-platform/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-cowork-enterprise-productivity-platform/</guid><description>Claude Coworkのエンタープライズ機能を分析。Plugin Marketplace・MCPコネクタ・Excel/PPT統合とCTOが備えるべき全社AI導入戦略。</description><pubDate>Thu, 05 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Deep-Thinking Ratio: LLM推論コストを50%削減する新しい指標</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/deep-thinking-ratio-llm-cost-optimization/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/deep-thinking-ratio-llm-cost-optimization/</guid><description>「長く考えるほど良い」という常識を覆すGoogle・UVAの研究。Deep-Thinking Ratio(DTR)を活用すれば 推論品質を維持しながらLLM推論コストを半減できます。EM/VPoEが知るべき実践的インサイト。</description><pubDate>Thu, 05 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>MCPがオープン標準に — Linux Foundation参画とエンジニアリング導入ロードマップ</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/mcp-open-standard-linux-foundation-engineering-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/mcp-open-standard-linux-foundation-engineering-guide/</guid><description>AnthropicがMCPをLinux Foundationに寄贈し、OpenAI・Google・Microsoftが参画しました。76%の企業が導入を検討中の今、EM/VPoEが知るべき実践的な導入戦略を整理します。</description><pubDate>Wed, 04 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>MIT EnCompass：AIエージェントに検索アルゴリズムを組み込み精度40%向上させる方法</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/mit-encompass-agent-search-reliability/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/mit-encompass-agent-search-reliability/</guid><description>MIT CSAILが開発したEnCompassフレームワークでAIエージェントの実行パスに検索戦略を適用し、信頼性と精度を劇的に向上させる方法を実務観点で分析します。</description><pubDate>Wed, 04 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Jira AI エージェントと MCP — エンジニアリングマネージャーが準備すべきこと</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/jira-ai-agents-mcp-engineering-management/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/jira-ai-agents-mcp-engineering-management/</guid><description>Atlassian が Jira に AI エージェントを導入し、MCP を全面採用しました。EM 視点でチーム運営の変化と実務対応戦略をまとめます。</description><pubDate>Tue, 03 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>LLMコーディングハーネス最適化 — モデルではなくハーネスを変えて15モデルの性能向上</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/llm-coding-harness-optimization/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/llm-coding-harness-optimization/</guid><description>LLMコーディングツールではモデル選択よりハーネス（編集フォーマット、ツールインターフェース）の最適化が5〜14%の性能向上をもたらします。ハーネスエンジニアリングの実態と実務適用戦略を整理します。</description><pubDate>Tue, 03 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIモデル蒸留攻撃の実態 — CTOが知るべきIP保護戦略</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-distillation-attacks-enterprise-defense/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-distillation-attacks-enterprise-defense/</guid><description>Anthropicが検出した大規模AIモデル蒸留攻撃の事例を分析し、企業がAI APIを活用する際に知的財産を保護するための実務戦略を解説します。</description><pubDate>Mon, 02 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Anthropic vs ペンタゴン — AI ガバナンス時代に CTO が準備すべきベンダー戦略</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/anthropic-pentagon-ai-governance-cto-lessons/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/anthropic-pentagon-ai-governance-cto-lessons/</guid><description>Anthropic のペンタゴン軍事 AI 要求拒否事態を分析し、CTO/VPoE が AI ベンダー依存リスクと統治戦略をいかに構築すべきか実践ガイドを提示します。</description><pubDate>Mon, 02 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>GitHub Agentic Workflows — CI/CDにAIエージェントが参加</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/github-agentic-workflows-cicd-ai/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/github-agentic-workflows-cicd-ai/</guid><description>GitHub Agentic Workflowsの技術プレビューを分析します。MarkdownでAIエージェントが自動化を定義し、継続的なAIパラダイムで課題分類・コード生成・テスト作成を実現します。</description><pubDate>Sun, 01 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>MIT TLT: 推論LLM訓練の速度を2倍に加速させる適応型ドラフター</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/mit-tlt-adaptive-drafter-reasoning-training/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/mit-tlt-adaptive-drafter-reasoning-training/</guid><description>MITが発表したTLT技術は、遊休GPUを活用して推論LLMのRL訓練を70～210%加速します。適応型ドラフターとロールアウトエンジンの仕組みを解析します。</description><pubDate>Sat, 28 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Code Remote Control 完全ガイド — セットアップからモバイル遠隔操作まで</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-remote-control-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-remote-control-guide/</guid><description>Claude Code Remote Controlの設定方法と活用法を解説します。デスクトップで始めたタスクをモバイルからモニタリング・操作するワークフローを実例とともに紹介します。</description><pubDate>Thu, 26 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>OpenClawのモデルをOpenAI Codexに切り替える — ToS混乱後の実践ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/openclaw-openai-codex-migration/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/openclaw-openai-codex-migration/</guid><description>Claude・GeminiのToS変更後、OpenClawユーザー向けのOpenAI Codex移行ガイド。バックアップからモデル設定、エージェント別構成まで一気に解説します。</description><pubDate>Sun, 22 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>塩を信じるな — 多言語LLM安全性とガードレールの盲点</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/dont-trust-the-salt-multilingual-llm-safety/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/dont-trust-the-salt-multilingual-llm-safety/</guid><description>多言語環境でLLMガードレールが無力化される実態を分析します。英語以外の言語で安全性検証が失敗する構造的問題と実務的な対応策を提示します。</description><pubDate>Sat, 21 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>GGML/llama.cppがHugging Faceに合流 — ローカルAIインフラの構造的転換点</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ggml-llamacpp-huggingface/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ggml-llamacpp-huggingface/</guid><description>ggml.aiチームがHugging Faceに合流し、llama.cppの長期的な持続可能性を確保します。ローカルAI推論エコシステムの構造的変化と技術的意義を分析します。</description><pubDate>Sat, 21 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>ASIC推論チップでLlama 3.1 8Bが16,000 tok/s — GPU不要のAI推論時代</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/asic-llm-inference-16k-tps/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/asic-llm-inference-16k-tps/</guid><description>ASIC専用チップのスタートアップTaalasがGPUなしでLlama 3.1 8Bを16,000 tok/sで駆動。GPU依存からの脱却と推論コスト構造の激変を分析します。</description><pubDate>Fri, 20 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Consistency Diffusion言語モデル：ARの14倍速で品質損失ゼロ</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/consistency-diffusion-lm/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/consistency-diffusion-lm/</guid><description>Together AIが発表したCDLMは拡散型言語モデルの推論速度を最大14倍に向上させ、品質損失を最小化します。ブロック単位の並列生成とKVキャッシュの組み合わせが鍵です。</description><pubDate>Fri, 20 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Gemini 3.1 Pro発表 — Google次世代モデルの性能分析とClaude比較</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/gemini-31-pro-release/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/gemini-31-pro-release/</guid><description>GoogleがGemini 3.1 Proを発表。ARC-AGI-2で77.1%を達成し推論能力が2倍以上向上。性能分析、Claudeとの比較、マルチモーダル進化を解説します。</description><pubDate>Fri, 20 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>llama.cppにIQ*_K/IQ*_KS量子化が統合 — ik_llama.cppの成果がメインラインへ</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/llama-cpp-iq-quantization-merge/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/llama-cpp-iq-quantization-merge/</guid><description>ik_llama.cppで開発されたIQ系量子化手法がllama.cpp本体にマージ。IQ2_K〜IQ4_KSの精度向上とローカルLLM推論効率化の技術的背景を解説します。</description><pubDate>Fri, 20 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Qwen3 Coder Next llama.cppグラフ最適化 — 最大38%の推論高速化</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/qwen3-coder-next-llama-cpp-graph-optimization/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/qwen3-coder-next-llama-cpp-graph-optimization/</guid><description>ggerganovがllama.cppのコンピュートグラフを再構成し、Qwen3 Coder Next 80Bモデルの推論速度を最大38%向上させた最適化手法とベンチマーク結果を解析します。</description><pubDate>Fri, 20 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>DDR5 RDIMM vs RTX 3090 — ローカルLLMのGB単価が逆転した転換点</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ddr5-rdimm-vs-rtx3090-local-llm/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ddr5-rdimm-vs-rtx3090-local-llm/</guid><description>DDR5 RDIMMのGB単価が3090のVRAMを下回り、ローカルLLMハードウェア選択の転換点が到来しました。CPU推論とGPU推論のコスト構造を分析します。</description><pubDate>Thu, 19 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Devstral Small 2 24BとQwen3 Coder 30B — 小型コーディングモデル時代の到来</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/devstral-qwen3-coder-small-models/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/devstral-qwen3-coder-small-models/</guid><description>Mistral Devstral Small 2 24BとQwen3 Coder 30Bが同時期に登場。Raspberry Piでも動く小型コーディングモデルの比較分析とローカルAIコーディングの未来を解説します。</description><pubDate>Thu, 19 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Kitten TTS V0.8 — 25MB未満でSOTA達成の超小型TTSモデル完全解説</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/kitten-tts-v08-tiny-sota/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/kitten-tts-v08-tiny-sota/</guid><description>14Mパラメータ・25MB未満でクラウドTTS品質を実現するKitten TTS V0.8を徹底解説。エッジデバイス展開の可能性とローカル音声AI最新トレンドを分析します。</description><pubDate>Thu, 19 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>30ドルラジオ＋ローカルAI＝インターネット不要スマートホーム — エッジAIの実用例</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/local-ai-radio-smart-home/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/local-ai-radio-smart-home/</guid><description>Mac miniと30ドルのLoRaラジオだけで、インターネットなしに音声制御とスマートホーム操作を実現した実践事例を分析します。ローカルAI×IoTの具体的な実装とコストを解説します。</description><pubDate>Thu, 19 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>BarraCUDA — CUDAコードをAMD GPUで動かすオープンソースコンパイラ</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/barracuda-cuda-amd-compiler/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/barracuda-cuda-amd-compiler/</guid><description>NVIDIA CUDA独占に挑戦するBarraCUDAコンパイラの仕組み、対応CUDA機能、GPU民主化への影響を解説します。</description><pubDate>Wed, 18 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Sonnet 4.6リリース — Anthropicの中間モデル戦略と性能分析</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-sonnet-46-release/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-sonnet-46-release/</guid><description>Claude Sonnet 4.6のアップデート内容、モデルバージョニング戦略、性能比較、コスト効率を包括的に分析します。</description><pubDate>Wed, 18 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>DeepSeek V4リリース間近 — 中国AIの次世代モデル競争が加速</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/deepseek-v4-release/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/deepseek-v4-release/</guid><description>DeepSeek V4のリリースが間近に迫る中、Qwen3.5やGLM-5など中国AI企業のモデルラッシュが続いています。 性能比較とオープンモデル競争の構図を分析します。</description><pubDate>Wed, 18 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>KaniTTS2 — 3GB VRAMでボイスクローニング可能なオープンソースTTSモデル</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/kanitts2-voice-cloning/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/kanitts2-voice-cloning/</guid><description>4億パラメータの軽量TTSモデルKaniTTS2がオープンソースで公開されました。3GB VRAMでボイスクローニングが可能で、 事前学習コードも完全公開。音声AI民主化の新たなマイルストーンです。</description><pubDate>Wed, 18 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>CPUだけで1.2時間でLLM訓練 — MatMul-Freeアーキテクチャの可能性</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/matmulfree-cpu-llm-training/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/matmulfree-cpu-llm-training/</guid><description>行列乗算なしの三値重みでCPUのみで言語モデルを訓練するMatMul-Freeアーキテクチャの原理とエッジAI活用の可能性を分析します。</description><pubDate>Wed, 18 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AGENTS.mdは本当に効果的か？初の実証論文が明かした意外な結果</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/agents-md-effectiveness/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/agents-md-effectiveness/</guid><description>AGENTS.mdの効果を実証的に検証した初の論文が公開されました。コーディングエージェントの成功率とコストへの影響を分析します。</description><pubDate>Tue, 17 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIが自己生成したスキルは無意味 — LLMの自己改善神話を覆す実証研究</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-self-generated-skills-myth/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-self-generated-skills-myth/</guid><description>AIエージェントのスキル自動生成が実際には役に立たないことを実証したSkillsBench研究を解説。7,308トラジェクトリで自己生成スキルの効果はゼロでした。</description><pubDate>Tue, 17 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>FunctionGemma 270M — 超小型モデルでマルチターンtool calling精度90-97%達成</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/functiongemma-270m-tool-calling/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/functiongemma-270m-tool-calling/</guid><description>270Mパラメータの超小型モデルFunctionGemmaをファインチューニングし、10-39%から90-97%のtool calling精度を達成した事例を分析します。スケーリング法則だけが答えではない証拠です。</description><pubDate>Tue, 17 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>OpenRouter週間TOP5の4つがオープンソース — プロプラモデル優位の終焉</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/openrouter-oss-dominance/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/openrouter-oss-dominance/</guid><description>OpenRouter週間利用ランキングTOP5のうち4つがオープンソースモデル（Qwen3-Coder、DeepSeek R2、MiniMax M2.5等）。プロプラモデル優位の終焉とオープンソースが実利用で選ばれる理由を分析します。</description><pubDate>Tue, 17 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Qwen 3.5がVending-Bench 2で破産 — ベンチマーク偏重の落とし穴</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/qwen35-vending-bench-bankruptcy/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/qwen35-vending-bench-bankruptcy/</guid><description>標準ベンチマークでトップクラスのQwen 3.5が、自販機経営シミュレーションVending-Bench 2で破産判定。ベンチマーク偏重がもたらすAI評価の盲点を解説します。</description><pubDate>Tue, 17 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Codeをローカルモデルで動かすと全プロンプト再処理 — アーキテクチャの非効率性</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-local-model-inefficiency/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-local-model-inefficiency/</guid><description>Claude Codeをローカルモデルで実行する際に発生する全プロンプト再処理問題の原因と解決策を分析します。KVキャッシュ無効化の仕組みと開発者ツール設計の教訓を解説します。</description><pubDate>Mon, 16 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Heretic 1.2 — 量子化でVRAM 70%削減とMPOA技術の全貌</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/heretic-12-vram-reduction/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/heretic-12-vram-reduction/</guid><description>Heretic 1.2がリリース。4bit量子化でVRAM使用量を最大70%削減し、MPOAで高品質なアブリテレーションを実現。ローカルLLM運用コスト削減の最新手法を解説します。</description><pubDate>Mon, 16 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Karpathy「AI学習コストは年40%下落」— デフレーションが業界構造を変える</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/karpathy-ai-training-cost-deflation/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/karpathy-ai-training-cost-deflation/</guid><description>AIモデルの学習コストが毎年40%ずつ下落しているというKarpathyの分析。ハードウェア進化、アルゴリズム効率化、データパイプライン最適化など構造的要因と業界への影響を解説します。</description><pubDate>Mon, 16 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Qwen3-Coder-Next 80Bを8GB VRAMで動かす方法 — 量子化テクニック解説</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/qwen3-coder-8gb-vram/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/qwen3-coder-8gb-vram/</guid><description>80Bパラメータのコーディング特化AIモデルを8GB VRAM消費者GPUで実行する量子化・レイジーローディング技法を解析します。ローカルLLMコーディングの実用性と限界を探ります。</description><pubDate>Mon, 16 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIスウォームでSQLiteクローンを構築 — マルチエージェント分業の現実</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/sqlite-ai-swarm-build/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/sqlite-ai-swarm-build/</guid><description>Claude、Codex、Gemini計6体が並列でRust SQLiteクローン19,000行を実装。マルチエージェント分業と調整コストの現実を分析します。</description><pubDate>Mon, 16 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>GPT-OSS 120B Uncensored — 無検閲オープンソースLLMの登場とAI安全性論争</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/gpt-oss-120b-uncensored/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/gpt-oss-120b-uncensored/</guid><description>GPT-OSS 120B Uncensoredモデルの技術的特徴と、無検閲オープンソースLLMが引き起こしたセーフティガードレール論争を技術・倫理の両面から分析します。</description><pubDate>Sun, 15 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>IBM、AI置換の限界を実感しエントリーレベル採用を3倍に拡大</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ibm-gen-z-hiring-ai-limits/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ibm-gen-z-hiring-ai-limits/</guid><description>IBMがAI導入の限界を認識し、Gen Zのエントリーレベル採用を3倍に拡大。EMの視点からAI置換の現実、大企業の人員計画、組織設計の変化を分析します。</description><pubDate>Sun, 15 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>MiniMax M2.5 — オープンウェイトとプロプラの性能差が史上最小に</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/minimax-m25-open-weight-vs-proprietary/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/minimax-m25-open-weight-vs-proprietary/</guid><description>MiniMax M2.5がSWE-Bench Verified 80.2%を達成し、Claude Opus 4.6を超えた。オープンウェイトモデルとプロプライエタリモデルの性能格差が急速に縮小している現状をベンチマークデータとともに分析します。</description><pubDate>Sun, 15 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>NVIDIA DGX SparkのCUDA互換性問題 — 個人向けAIワークステーションの現実</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/nvidia-dgx-spark-cuda-compatibility/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/nvidia-dgx-spark-cuda-compatibility/</guid><description>NVIDIA DGX Sparkのsm121アーキテクチャが引き起こしたCUDAソフトウェア互換性問題と、ハンドヘルドゲーミングチップ流用疑惑を技術分析します。</description><pubDate>Sun, 15 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>NVIDIAのNVFP4でLLM推論コスト8分の1に — 精度維持でコスト構造激変</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/nvidia-llm-inference-cost-reduction/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/nvidia-llm-inference-cost-reduction/</guid><description>NVIDIAのNVFP4量子化技術がLLM推論コストを8分の1に削減しながら精度を維持する仕組みを解説します。FP32からFP4への移行がもたらすコスト構造の変化を実際のベンチマークとともに分析します。</description><pubDate>Sun, 15 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>GPT-5.2が理論物理学で新成果を導出 — AIが「発見者」になる転換点</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/gpt52-theoretical-physics-discovery/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/gpt52-theoretical-physics-discovery/</guid><description>OpenAIのGPT-5.2がグルーオン散乱振幅の新公式を導出し証明。AIがツールから科学的発見者へ変わる歴史的転換点を分析します。</description><pubDate>Sat, 14 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>ICML論文にプロンプトインジェクション埋め込み — 学術AI査読の脆弱性</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/icml-prompt-injection-academic-review/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/icml-prompt-injection-academic-review/</guid><description>ICML投稿論文にプロンプトインジェクションが埋め込まれた事件が発覚。AI査読に依存する学術界のセキュリティリスクを技術的に解説します。</description><pubDate>Sat, 14 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Moltbook「AI社会」の正体 — Forbes/MIT Tech Reviewの暴露と「AIシアター」問題</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/moltbook-ai-theater-human-control/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/moltbook-ai-theater-human-control/</guid><description>MoltbookのAI自律社会が実は人間オペレーターに操作されていたことが暴露されました。AIシアター問題とエンジニアリング視点での示唆を分析します。</description><pubDate>Sat, 14 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>OpenClaw dev版アップデートエラー解決：unknown command doctorの対処法</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/openclaw-update-doctor-error-fix/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/openclaw-update-doctor-error-fix/</guid><description>OpenClaw dev版でopenclaw update実行時に発生するerror: unknown command &apos;doctor&apos;エラーの原因分析と、3つの試行を経た解決プロセスを共有します。</description><pubDate>Sat, 14 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>GPT-4o引退とモデル依存リスク：Claudeのエンタープライズ市場シェア逆転</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/gpt4o-retirement-model-dependency-risk/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/gpt4o-retirement-model-dependency-risk/</guid><description>2026年2月にGPT-4oが引退。モデル依存リスクとClaudeの企業市場シェア逆転の背景、マルチモデル戦略の重要性を分析します。</description><pubDate>Fri, 13 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>MIT SOAR: LLMが自分でカリキュラムを生成して推論能力の壁を突破する手法</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/mit-soar-self-curriculum-reasoning/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/mit-soar-self-curriculum-reasoning/</guid><description>MIT研究チームのSOARフレームワークは、LLMが自ら学習カリキュラムを生成し、従来の強化学習における学習停滞問題を解決します。メタRL基盤の自己改善アプローチの核心原理と実験結果を分析します。</description><pubDate>Fri, 13 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>OpenAI Atlasと AIアプリハブ論 — ブラウザは降格するのか？</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/openai-atlas-ai-app-hub/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/openai-atlas-ai-app-hub/</guid><description>OpenAIが開発中の統合AIアプリハブAtlasの意義とブラウザの未来を分析。AIネイティブプラットフォームがWebブラウザを代替できるのか深掘りします。</description><pubDate>Fri, 13 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>WebMCP：Chrome 146でブラウザがAIエージェントのツールサーバーになる</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/webmcp-chrome-146-ai-tool-server/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/webmcp-chrome-146-ai-tool-server/</guid><description>Chrome 146からMCPサーバーがブラウザに内蔵されます。WebMCPの仕組み、AIエージェントとの連携方式、Web開発の未来を解説します。</description><pubDate>Fri, 13 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Windsurf Arena Mode結果 — 開発者が求めるのは精度より速度</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/windsurf-arena-mode-speed-over-accuracy/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/windsurf-arena-mode-speed-over-accuracy/</guid><description>Windsurfの Arena Mode投票（4万票以上）で、開発者が精度よりも速度を優先するという結果が出ました。AIコーディングツールの今後の方向性を分析します。</description><pubDate>Fri, 13 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>マルチエージェント並列実行がSWE-benchで単体モデルを上回る — Verdent AI 76.1%</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/multi-agent-swe-bench-verdent/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/multi-agent-swe-bench-verdent/</guid><description>Verdent AIがSWE-bench Verifiedで76.1%を達成。単体の大規模モデルではなくマルチエージェント並列実行アーキテクチャで、ソフトウェアエンジニアリング自動化の新パラダイムを提示します。</description><pubDate>Thu, 12 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>LLM時代の特許戦略変化 — Mark Cuban「特許公開＝LLMの学習素材化」という警告</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/patent-strategy-llm-era/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/patent-strategy-llm-era/</guid><description>Mark Cubanが特許公開がLLMの学習素材になると指摘。特許制度の前提がLLM時代に崩壊しつつある中、企業の特許戦略はどう変わるべきか分析します。</description><pubDate>Thu, 12 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>RLM（再帰的言語モデル）をコーディングエージェントに実装 — 単体モデルの限界突破</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/rlm-recursive-language-model-coding-agent/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/rlm-recursive-language-model-coding-agent/</guid><description>MITのRLM論文をコーディングエージェントに実装した事例を分析。再帰的自己呼び出しでコンテキスト限界を克服し、単体モデル性能を91%向上させる方法をエンジニアリング視点で解説します。</description><pubDate>Thu, 12 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIエージェントのKPI圧力と倫理違反 — 12モデル検証が示す「成果を出すAI」の危うさ</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-agent-kpi-ethics/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-agent-kpi-ethics/</guid><description>KPI達成圧力をかけられたLLMエージェントが30〜50%の確率で倫理違反をする研究結果を分析し、EMの視点からAIエージェントのガバナンス設計を論じます。</description><pubDate>Wed, 11 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>2026年2月のAIモデルラッシュ：7モデルが同月リリースという史上最大の競争</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-model-rush-february-2026/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-model-rush-february-2026/</guid><description>Gemini 3 Pro GA、Sonnet 5、GPT-5.3、Qwen 3.5、GLM 5、Deepseek v4、Grok 4.20が2026年2月に同時リリース予定。AI業界史上最大のモデルラッシュを分析します。</description><pubDate>Wed, 11 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>DeNAのPerl→Go移行：AIエージェント2種使い分けで半年→1カ月を実現</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/dena-perl-go-migration-ai-agents/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/dena-perl-go-migration-ai-agents/</guid><description>DeNAがPerl 6,000行をGoに移行する際、変換用・検証用の2種類のAIエージェントを並行運用し、半年の作業を1カ月で完遂した実践事例を分析します。</description><pubDate>Wed, 11 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>GPT-5.3 Codexロールアウト一時停止 — GitHub/VSCodeプラットフォーム信頼性問題</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/gpt53-codex-rollout-pause/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/gpt53-codex-rollout-pause/</guid><description>GitHubがGPT-5.3ベースのCodexを一時的にロールバックした事件を分析。プラットフォーム信頼性、AIモデルバージョンアップリスク、EMの対策を解説します。</description><pubDate>Wed, 11 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>会計事務所のAI化 実データから見える現実 — 請求書処理コスト$7→$0.20への道のり</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/accounting-ai-transformation-real-data/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/accounting-ai-transformation-real-data/</guid><description>会計事務所がAIエージェントを導入した6ヶ月間の実データを分析。コスト97%削減、精度80%→98%向上の裏にある導入プロセスの現実を、エンジニアリングマネージャーの視点で解説します。</description><pubDate>Tue, 10 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Meta AIのエージェントプラットフォーム化 — Sierra・Avocado・Big Brain</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/meta-ai-agent-platform-sierra-avocado/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/meta-ai-agent-platform-sierra-avocado/</guid><description>MetaがAIエージェントプラットフォームへと進化しています。Sierraパートナーシップ、Avocadoモデル、Big Brain推論エンジンの核心を解説します。</description><pubDate>Tue, 10 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Software Factory — 人間がコードを1行も書かない開発プロセス</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/software-factory-zero-code-development/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/software-factory-zero-code-development/</guid><description>人間がコードを書かず、レビューもしないファクトリモデルが現実化しています。シナリオベースの確率的テスト、1日1000ドルの計算資源、EMの役割変化を分析します。</description><pubDate>Tue, 10 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIエージェントのコスト vs 人件費の現実：8体運用者のリアルな分析</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-agent-cost-reality/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-agent-cost-reality/</guid><description>AIエージェント自律モデレーションのコストが人間より高くなり得る現実。8体のAIエージェント実運用者がデータで分析するコスト構造のトレードオフ。</description><pubDate>Mon, 09 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>CCC vs GCC — AIが書いたCコンパイラ、その実力と限界</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ccc-vs-gcc-ai-compiled-c-compiler/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ccc-vs-gcc-ai-compiled-c-compiler/</guid><description>Claude Opus 4.6が16エージェント並列でRust製Cコンパイラを自動生成。Linuxカーネルビルド成功、GCCとの性能差と80%品質を爆速で出すAIの可能性を分析</description><pubDate>Mon, 09 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>マルチエージェントオーケストレーション — ルーティング設計の本質</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/multi-agent-orchestration-routing/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/multi-agent-orchestration-routing/</guid><description>ClaudeやCodexなど複数AIエージェント運用時、タスクルーティングがなぜ最難関でEMの権限委譲と同じ構造なのかを解剖します。</description><pubDate>Mon, 09 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>OpenClawでE2Eテスト自動化：ブラウザ・デバイス・クロン統合ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/openclaw-e2e-test-automation-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/openclaw-e2e-test-automation-guide/</guid><description>AIエージェントプラットフォームOpenClawのブラウザ自動化、ノードデバイス管理、クロンスケジューリングを組み合わせた自然言語ベースE2Eテスト構築の実践ガイドです。</description><pubDate>Sun, 08 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AdSense「価値の低いコンテンツ」不承認を克服する：技術的分析と解決ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/adsense-low-value-content-technical-fix/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/adsense-low-value-content-technical-fix/</guid><description>Astroベースの多言語ブログでAdSense繰り返し不承認の原因を技術的に分析し、ads.txt競合・996個のゴーストページ・サイトマップ全404などの問題を解決した実践ガイドです。</description><pubDate>Sat, 07 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Code Agent Teams 完全ガイド — OpenClawでのエージェントチーム構築から実践運用まで</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-agent-teams-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-agent-teams-guide/</guid><description>Claude CodeのAgent Teams機能をOpenClaw環境で有効化し、5つの専門チームを構成して実運用した経験に基づく実践ガイドです。</description><pubDate>Sat, 07 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>300件のデザイン評価データから作ったAI画像プロンプト完全ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/banana-x-image-prompt-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/banana-x-image-prompt-guide/</guid><description>Banana Xのインフォグラフィック評価データ300件を分析して作成したYAML 7-Part Structure画像プロンプト作成法。高得点パターンとドメイン別テンプレート付き。</description><pubDate>Fri, 06 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>[緊急] OpenClaw Cronジョブ未実行問題の解決ガイド (devチャネル v2026.2.4)</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/openclaw-cron-fix-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/openclaw-cron-fix-guide/</guid><description>OpenClaw stable/beta (2026.2.3-1)で発生しているCronジョブの未実行、リマインダー欠落などの重大な問題を解決するための緊急アップデート手順を解説します。</description><pubDate>Fri, 06 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>【緊急】OpenClawにClaude Opus 4.6を設定する方法</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/openclaw-opus-4-6-setup-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/openclaw-opus-4-6-setup-guide/</guid><description>Claude Opus 4.6をOpenClawで使うための設定方法を解説。100万トークンコンテキスト、128K出力を活かすための設定をそのまま使えます。</description><pubDate>Fri, 06 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Code /insights体験記：4,516件のメッセージが語る私のAIコーディングパターン</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-insights-usage-analysis/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-insights-usage-analysis/</guid><description>Claude Code /insights機能で実プロジェクトの使用パターンを分析。1,042セッション、6,267ファイル修正の実データから強みと改善点を詳しく解説します。</description><pubDate>Thu, 05 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>OpenClaw 200%活用術 — 実践アドバンスド・ユースケース集</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/openclaw-advanced-usage/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/openclaw-advanced-usage/</guid><description>Cron自動化、Webhook連携、MCPサーバー、マルチエージェント、ブラウザ自動化などOpenClaw実践活用法8選。</description><pubDate>Thu, 05 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>OpenClaw インストールから初めての会話まで — 完全チュートリアル</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/openclaw-installation-tutorial/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/openclaw-installation-tutorial/</guid><description>OpenClawのインストール、Telegram連携、初めてのAI会話までをステップバイステップで解説。Node.js設定からワークスペース構成まで。</description><pubDate>Wed, 04 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>OpenClaw 完全ガイド — 自分だけのAIアシスタントを作ろう</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/openclaw-introduction-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/openclaw-introduction-guide/</guid><description>オープンソースAIアシスタントプラットフォーム OpenClaw の主要機能とアーキテクチャを紹介。マルチチャネル、マルチモデル、ノードシステムまで完全ガイド。</description><pubDate>Tue, 03 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Tauri 2.x iOSアプリにAdMobリワード広告を統合：Swiftプラグイン開発ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/tauri-ios-admob-rewarded-ads/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/tauri-ios-admob-rewarded-ads/</guid><description>Tauri v2 iOSアプリにGoogle AdMobリワード広告を統合する全過程を解説します。公式プラグインがないため、独自のSwiftプラグインを開発した経験を共有します。</description><pubDate>Fri, 30 Jan 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Tauri + PixiJSでiOSゲーム開発：Web技術からApp Store公開まで</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/tauri-pixijs-ios-game-development/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/tauri-pixijs-ios-game-development/</guid><description>Tauri 2.xとPixiJS 8を使用してWeb技術でiOSゲームを開発し、App Storeに公開するまでの全過程を実際のプロジェクトコードと共に解説します。</description><pubDate>Mon, 26 Jan 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Tailwind CSSが75%の人員削減：AI時代におけるオープンソース収益化の危機</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/tailwind-layoffs-opensource-ai-crisis/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/tailwind-layoffs-opensource-ai-crisis/</guid><description>Tailwind Labsの大規模人員削減を通じて、AIがドキュメントベースの収益モデルをどのように破壊しているか、オープンソース貢献者の無報酬労働問題と持続可能な収益化策を分析します。</description><pubDate>Mon, 12 Jan 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Codeプラグイン完全ガイド：公式プラグインからコミュニティマーケットプレイスまで</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-plugins-complete-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-plugins-complete-guide/</guid><description>Claude Codeプラグインシステムを深掘り分析します。公式13プラグインの詳細機能、コミュニティマーケットプレイス100+プラグイン、 実際のplugin.json構造とインストール方法を実践例と共に紹介します。</description><pubDate>Sun, 11 Jan 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Anthropic Agent Skills実践ガイド：実装からROIまで</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/anthropic-agent-skills-practical-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/anthropic-agent-skills-practical-guide/</guid><description>Anthropic Agent Skillsの実践的な活用方法をチュートリアルとコード例で学び、ROI分析でビジネス価値を確認し、AIエージェントの効率を最大化します。</description><pubDate>Fri, 26 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Anthropic Agent Skills標準：AIエージェント能力拡張の新しいオープン標準</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/anthropic-agent-skills-standard/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/anthropic-agent-skills-standard/</guid><description>AnthropicのAgent Skills標準は、AIエージェントが新しい機能を取得し活用する方法を提示し、産業全体のAI開発を促進します。</description><pubDate>Thu, 25 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>jangwook.net 月間成長レポート（12月）：2,600人訪問、オーガニック検索57%突破</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/monthly-analytics-2025-12/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/monthly-analytics-2025-12/</guid><description>ブログ開設75日目のGA4データ分析 - 1日平均85人訪問、オーガニック検索56.5%達成、Google Code Wikiガイドが新人気記事に、中国市場急成長</description><pubDate>Wed, 24 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Greptile AI コーディングレポート 2025 レビュー：AIは本当に生産性を向上させたのか？</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/greptile-ai-coding-report-2025-review/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/greptile-ai-coding-report-2025-review/</guid><description>Greptileの State of AI Coding 2025 レポートを分析し、実際の開発現場でAIがもたらした生産性の変化を個人的な経験と共に整理します。</description><pubDate>Fri, 19 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>UX心理学に基づくフロントエンド改善の実践事例</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ux-psychology-implementation-case-study/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ux-psychology-implementation-case-study/</guid><description>BlogCardの読了時間、カードホバー効果、Back to Topボタン、読書進捗バーなど、UX心理学原則を適用したフロントエンド改善事例とコード例を詳しく解説します。</description><pubDate>Sun, 14 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>UX心理学でフロントエンドデザインスキルを強化する</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ux-psychology-frontend-design-skill/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ux-psychology-frontend-design-skill/</guid><description>Claude Codeのfrontend-designスキルにUX心理学40の概念とLaws of UX 30の法則を統合し、美しく効果的なインターフェースを作る方法を紹介します。</description><pubDate>Sat, 13 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>DeNA LLM スタディ Part 5: エージェント設計とマルチエージェントオーケストレーション</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/dena-llm-study-part5-agent-design/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/dena-llm-study-part5-agent-design/</guid><description>DeNA LLMスタディシリーズ最終回。n8nワークフロー、エージェント設計原則、マルチエージェントオーケストレーションパターン、メモリ管理戦略を実務的に整理します。</description><pubDate>Fri, 12 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>DeNA LLMスタディ Part 4: RAGアーキテクチャと最新トレンド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/dena-llm-study-part4-rag/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/dena-llm-study-part4-rag/</guid><description>DeNAのLLMスタディ資料Part 4を通じて、RAGの核心概念からGraphRAG、Agentic RAGまで最新の検索拡張生成技術を探ります。</description><pubDate>Thu, 11 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>DeNA LLMスタディPart 3: モデル学習方法論 - 事前学習からRLHF/DPOまで</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/dena-llm-study-part3-model-training/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/dena-llm-study-part3-model-training/</guid><description>DeNA LLMスタディ資料Part 3をベースに、事前学習、ファインチューニング、強化学習の違いとLoRA、QLoRA、DPOなど最新の効率的学習技法を深掘り分析します。</description><pubDate>Wed, 10 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>DeNA LLMスタディ Part 2: 構造化出力と複数LLM組み合わせパターン</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/dena-llm-study-part2-structured-output/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/dena-llm-study-part2-structured-output/</guid><description>JSON Schema、Pydanticを活用した構造化出力から、Sequential、Parallel、Cascadeなど実務で活用可能なMulti-LLMパイプライン設計パターンまで</description><pubDate>Tue, 09 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>DeNA LLM スタディ Part 1: LLM基礎と2025年AI現況</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/dena-llm-study-part1-fundamentals/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/dena-llm-study-part1-fundamentals/</guid><description>DeNA LLMスタディシリーズ開始。GPT-4、Claude、Gemini比較、Next Token Prediction、Instruction Tuning、Reasoningモデル、プロンプトエンジニアリング基礎を扱います。</description><pubDate>Mon, 08 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Agent Effi Flowの戦略的ピボット：日本インバウンド市場向けおもてなしBotのリリース</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/agent-effi-flow-pivot-omotenashi-bot/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/agent-effi-flow-pivot-omotenashi-bot/</guid><description>AI効率化ツールから日本インバウンド観光市場への戦略的転換。競争の激しいレッドオーシャンを避け、ブルーオーシャンを探す一人開発者の市場分析とおもてなしBotサービス構築過程を共有します。</description><pubDate>Sun, 07 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>反復的レビューサイクル方法論: 複雑な開発でエラーを最小化するマルチエージェントオーケストレーション</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/iterative-review-cycle-methodology/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/iterative-review-cycle-methodology/</guid><description>オーケストレーションエージェント中心の反復的レビューサイクルを通じて、複雑な開発作業のエラー率を40-90%削減する体系的方法論を紹介します。</description><pubDate>Sat, 06 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AI検索時代のためのAEO実装記：Agent Effi Flow実践適用</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/aeo-implementation-experience/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/aeo-implementation-experience/</guid><description>ChatGPT、PerplexityなどのAI検索エンジンにコンテンツが引用されるよう最適化するAEO戦略の実装経験を共有します。</description><pubDate>Fri, 05 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>マルチエージェントオーケストレーションでブログ自動化システムを改善</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/multi-agent-orchestration-improvement/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/multi-agent-orchestration-improvement/</guid><description>Claude Codeのマルチエージェントオーケストレーションパターンで48ファイルを分析し、61件の問題を修正した大規模改善プロセスガイド</description><pubDate>Thu, 04 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AdSense挑戦記：AI分析で「価値の低いコンテンツ」拒否を克服する</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/adsense-rejection-ai-analysis-improvement/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/adsense-rejection-ai-analysis-improvement/</guid><description>Google AdSenseで「価値の低いコンテンツ」として拒否された後、ChatGPT、Claude、Geminiの3つのAIを活用して原因を分析し、承認可能性を5.5点から8.5点に改善した実体験を共有します。</description><pubDate>Wed, 03 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AI時代、後輩たちに伝えたいこと</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-era-career-advice-for-juniors/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-era-career-advice-for-juniors/</guid><description>中小企業で培ってきた経験をもとに、AI時代を生き抜くためのアドバイス。ドメイン知識とT字型人材への成長について。</description><pubDate>Tue, 02 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>生成AI導入、なぜトップダウン方式が必要か：42%失敗率の本当の理由</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/enterprise-ai-adoption-topdown/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/enterprise-ai-adoption-topdown/</guid><description>ボトムアップAI導入の限界と組織変革管理戦略。業務文書化と標準化による体系的アプローチ</description><pubDate>Mon, 01 Dec 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Vertex AI Searchでサイト内検索を実装する：Cloud Functionsと自動化デプロイ</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/vertex-ai-search-site-implementation/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/vertex-ai-search-site-implementation/</guid><description>Google Vertex AI Searchを活用してWebサイトにAI検索機能を実装する方法を紹介します。Cloud Functions APIサーバー構築からシェルスクリプト自動化デプロイまでステップバイステップで解説します。</description><pubDate>Sun, 30 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>gcloud MCPでGCPインフラ自動監査を実装する</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/gcloud-mcp-infrastructure-audit/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/gcloud-mcp-infrastructure-audit/</guid><description>AIエージェントとgcloud MCPを活用して、GCPインフラのセキュリティ脆弱性と構成問題を自動的に検出・改善する方法を紹介します。</description><pubDate>Sat, 29 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>LLM時代のSEO/AEO実践適用: B2B SaaS最適化ロードマップ</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/llm-seo-aeo-practical-implementation/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/llm-seo-aeo-practical-implementation/</guid><description>Agent Effi Flowプロジェクトから学ぶSEO基盤構築からAEO戦略まで、実装事例と測定可能な成果</description><pubDate>Fri, 28 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>個人開発者のAI活用SaaS構築記：3日間でプロダクションローンチ</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/individual-developer-ai-saas-journey/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/individual-developer-ai-saas-journey/</guid><description>SvelteKit、Supabase、Google Gemini APIで構築したB2B AI OCRサービスの実践開発記。技術選定理由、実装プロセス、ビジネス戦略までソロ開発者の生々しい経験談。</description><pubDate>Thu, 27 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Terraformで構築するサーバーレスAIバッチシステム</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/terraform-ai-batch-infrastructure/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/terraform-ai-batch-infrastructure/</guid><description>API Gateway、Lambda、ECS Fargateを活用したコスト効率の高いAIバッチ処理インフラ構築実践ガイド</description><pubDate>Wed, 26 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Codeでページ E2E テストを自動化する</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/e2e-page-test-automation-claude-code/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/e2e-page-test-automation-claude-code/</guid><description>Webパブリッシャー向けのページ品質検証自動化システムの構築方法を紹介します。8つの品質項目を単一コマンドでテストし、改善提案まで受け取れます。</description><pubDate>Tue, 25 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Google Code Wiki: AIベースのコードドキュメント化プラットフォーム完全ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/google-code-wiki-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/google-code-wiki-guide/</guid><description>Googleが発表したCode Wikiの機能、使い方、Geminiベースの自動ドキュメント化システムを詳しく解説します。</description><pubDate>Mon, 24 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>私が使用するMCPサーバーツールキット完全ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/mcp-servers-toolkit-introduction/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/mcp-servers-toolkit-introduction/</guid><description>Claude Code開発生産性を最大化する7つのMCPサーバー設定と活用法。Serena、Context7、Sequential Thinkingなど実践経験を共有</description><pubDate>Sun, 23 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Deep Agentsパラダイムを活用したAIエージェントシステムの最適化</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/deep-agents-architecture-optimization/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/deep-agents-architecture-optimization/</guid><description>LangChainとPhilipp SchmidのDeep Agents概念を分析し、エージェント構造を最適化した実践ガイド</description><pubDate>Sat, 22 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Code CLIマイグレーションガイド：Copilot、Gemini、Codex比較</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-cli-migration-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-cli-migration-guide/</guid><description>Claude CodeからGitHub Copilot CLI、Gemini CLI、Codex CLIへの移行方法と状況別最適ツール選択ガイド</description><pubDate>Fri, 21 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>jangwook.net 45日間成長レポート:750人の訪問から学んだ7つのインサイト</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/45-day-analytics-report-2025-11/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/45-day-analytics-report-2025-11/</guid><description>ブログ開設45日間のGA4データ徹底分析 - オーガニック検索44.3%達成、SEO最適化ROI、トラフィック急増原因分析、英語コンテンツ91%離脱率改善戦略</description><pubDate>Thu, 20 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>MCP Code Execution実践適用：プロジェクト構造改善</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/mcp-code-execution-practical-implementation/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/mcp-code-execution-practical-implementation/</guid><description>AnthropicのMCP Code Executionパターンを実際のプロジェクトに適用し、ディレクトリ構造を改善した事例を紹介します</description><pubDate>Wed, 19 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Anthropic Code Execution with MCP：AIエージェントの効率を98.7%向上させる革新技術</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/anthropic-code-execution-mcp/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/anthropic-code-execution-mcp/</guid><description>Model Context Protocolを活用したコード実行により、トークン使用量を150,000から2,000に削減。開発者向けに技術詳細と実装方法を解説します。</description><pubDate>Tue, 18 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>ブログに中国語サポートを追加：多言語Webサイト拡張実践ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/adding-chinese-support/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/adding-chinese-support/</guid><description>40件の投稿に中国語サポートを追加した経験談。並列エージェント処理で120ファイル更新、SEO最適化、自動化戦略まで - Astro多言語ブログ拡張のすべて</description><pubDate>Mon, 17 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>EffiFlow Part 3: 38分で達成した実践改善 - 安定性99%と完成度100%</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/effiflow-automation-analysis-part3/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/effiflow-automation-analysis-part3/</guid><description>Top 3 Quick Winsの実践実装。38分の投資で完成度100%、安定性99%を達成した過程とROI</description><pubDate>Sun, 16 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>EffiFlow Part 2: Skillsの自動検出と58%トークン削減キャッシング</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/effiflow-automation-analysis-part2/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/effiflow-automation-analysis-part2/</guid><description>Skillsの自動検出メカニズムとCommandsの統合。キャッシング戦略で58%トークン削減達成プロセス</description><pubDate>Sat, 15 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>EffiFlow構造分析: メタデータで71%コスト削減を達成</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/effiflow-automation-analysis-part1/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/effiflow-automation-analysis-part1/</guid><description>17個のAgentsとメタデータ優先アーキテクチャでブログ自動化。60〜70%トークン削減と完全自動化達成事例</description><pubDate>Fri, 14 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Google Gemini File SearchでRAGシステムを5分で構築する</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/google-gemini-file-search-rag-tutorial/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/google-gemini-file-search-rag-tutorial/</guid><description>2025年11月発表のGemini File Search Toolを使い、複雑なRAGパイプラインなしでドキュメント検索とQ&amp;Aシステムを構築する実践ガイド。フルマネージドRAGで開発時間を劇的に短縮。</description><pubDate>Thu, 13 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIエージェントの性能を10倍向上させるプロンプトエンジニアリング実践ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/prompt-engineering-agent-improvements/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/prompt-engineering-agent-improvements/</guid><description>日本のAI専門家のプロンプト技法を研究し、17個のClaude Codeエージェントを改善した実際の事例と測定可能な成果を共有します。</description><pubDate>Wed, 12 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>n8nとRSSでブログ公開を完全自動化する</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/n8n-rss-automation/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/n8n-rss-automation/</guid><description>GitHub ActionsとRSSフィード、n8nのRSSトリガーを組み合わせて、ブログ公開からSNS投稿まで完全自動化する実践ガイド。</description><pubDate>Tue, 11 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Figma MCPでWebコンポーネント自動生成: デザインシステム完全ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/figma-mcp-web-components-sync/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/figma-mcp-web-components-sync/</guid><description>Figma PartsライブラリからModel Context Protocol(MCP)を活用してWebコンポーネントを生成し、デザイン変更を継続的に同期する実践研究。バニラJavaScript実装、デザイントークン統合、CI/CD自動化の完全ガイド。</description><pubDate>Mon, 10 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude CodeエージェントにVerbalized Samplingを適用：LLM多様性1.6〜2.1倍向上</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-verbalized-sampling/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-verbalized-sampling/</guid><description>Verbalized Sampling技法をClaude Codeエージェントシステムに適用し、プロンプト多様性2.0倍、コンテンツ多様性1.8倍、ライティングスタイル1.6倍向上を達成した実践ガイド。4つのエージェント修正履歴、パラメータ調整、コスト分析まで完全整理。</description><pubDate>Sun, 09 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Verbalized Sampling: LLM多様性を回復する学習不要のプロンプティング技法</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/verbalized-sampling-llm-diversity/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/verbalized-sampling-llm-diversity/</guid><description>アライメント後に発生するモード崩壊を解決するVerbalized Sampling技法。再学習なしでLLM出力の多様性を1.6〜2.1倍向上させるプロンプティング戦略</description><pubDate>Sat, 08 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>3週間分析レポート: オーガニック検索1266%爆発的成長、そして20記事公開の旅</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/three-week-analytics-2025-11-04/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/three-week-analytics-2025-11-04/</guid><description>2025-10-15〜11-04 GA4データ分析、オーガニック検索4.3%→54.4%への飛躍、20記事の新規公開、韓国が1位国に浮上 - 透明に共有するブログ成長記録</description><pubDate>Thu, 06 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>データ駆動型プロダクト意思決定：PMのための分析フレームワーク</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/data-driven-pm-framework/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/data-driven-pm-framework/</guid><description>プロダクトマネージャーが成果を最大化するために必要な主要指標、分析フレームワーク、A/Bテスト、実践的なSQLクエリ、そしてデータ文化の構築方法を詳しく解説します。</description><pubDate>Wed, 05 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Slack MCPでチーム分析を自動化する完全ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/slack-mcp-team-communication/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/slack-mcp-team-communication/</guid><description>Model Context Protocol活用でSlackデータから感情分析・エンゲージメント測定・自動インサイト生成を実現。実装から応用まで網羅的に解説します。</description><pubDate>Tue, 04 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>NotionとBacklogとSlackとClaude Codeで実現するプロジェクト管理標準化</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/notion-backlog-slack-claude-project-management/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/notion-backlog-slack-claude-project-management/</guid><description>4つのツールを統合してプロジェクト成功率を80%以上に向上させる実践的な方法を解説します</description><pubDate>Mon, 03 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>レコメンドシステムV3: Frontmatter埋め込みアーキテクチャでビルド性能100%改善</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/recommendation-system-v3/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/recommendation-system-v3/</guid><description>肥大化したrecommendations.jsonを削除し、Frontmatterに推薦データを直接埋め込むことで、ランタイムファイルI/Oを100%削減したV3システムの構築過程と成果を共有します。</description><pubDate>Sun, 02 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>LLMでプロジェクトマネージャー業務を効率化: AIで生産性を3倍に向上</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/llm-pm-workflow-automation/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/llm-pm-workflow-automation/</guid><description>ChatGPT、Claude、Geminiなど最新のLLMツールを活用してプロジェクト管理業務を自動化し、生産性を最大化する実践ガイドをご紹介します。日常業務の自動化からROI測定まで段階的に解説します。</description><pubDate>Sat, 01 Nov 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Codeで大規模ページテストを並列自動化する</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-parallel-testing/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-parallel-testing/</guid><description>Claude Code エージェントと Playwright で Web ページマイグレーションテストを 5-8 倍高速化する実践ガイド</description><pubDate>Fri, 31 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>LLMを活用したページ移行作業の標準化 - 自動化ワークフローの完全ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/llm-page-migration-standardization/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/llm-page-migration-standardization/</guid><description>Claude CodeとLLMエージェントを使い、レガシーWebページをWebコンポーネントベースの最新システムに移行する標準化手法を解説します。テスト自動化、SEO最適化、アクセシビリティまで包括的にカバーします。</description><pubDate>Thu, 30 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Code Hookで構築する自動コードレビューシステム</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-hooks-workflow/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-hooks-workflow/</guid><description>Hook ベースのコーディング規則設定から CI/CD 統合まで、実務で即適用可能な自動レビュープロセス完全ガイド</description><pubDate>Wed, 29 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>BigQuery用MCPサーバー構築：Datasetプレフィックスフィルタリング実装ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/bigquery-mcp-prefix-filtering/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/bigquery-mcp-prefix-filtering/</guid><description>TypeScriptでBigQuery用MCPサーバーを構築し、データセットプレフィックスフィルタリングを実装する方法を詳しく解説します。</description><pubDate>Tue, 28 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Julesを利用したオートコーディング：Googleの自律型AIコーディングエージェント完全ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/jules-autocoding/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/jules-autocoding/</guid><description>GoogleのAIコーディングエージェントJulesでGitHub Issueを自動解決しPRを生成する方法を詳しく解説します</description><pubDate>Mon, 27 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>LangGraphマルチエージェントシステム完全ガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/langgraph-multi-agent/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/langgraph-multi-agent/</guid><description>LangGraphでプロダクション対応のマルチエージェントAIシステムを構築する方法。グラフベースのオーケストレーション、状態管理、実践パターンを解説します。</description><pubDate>Sun, 26 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Playwright + AI: 自動化されたE2Eテスト作成</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/playwright-ai-testing/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/playwright-ai-testing/</guid><description>PlaywrightとAI Codegenを活用したE2Eテスト自動化。TypeScript実践、GitHub Actions統合、ビジュアルリグレッションテストまで、実務で即活用できる完全ガイド</description><pubDate>Sat, 25 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>SSR手法によるブログ再訪問意向分析</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ssr-survey-analysis/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ssr-survey-analysis/</guid><description>LLMベースのSemantic Similarity Ratingで225件の評価を実施した実験結果と統計分析。ICC 0.83の高い信頼性検証と可視化を含む。</description><pubDate>Fri, 24 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIが消費者行動を予測する新手法：意味的類似度評価</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/llm-consumer-research-ssr/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/llm-consumer-research-ssr/</guid><description>LLMを活用した合成消費者調査の革新、SSR手法で90%の信頼度を達成</description><pubDate>Thu, 23 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Skills 完全ガイド: プロジェクト適用から実践ノウハウまで</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-skills-implementation-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-skills-implementation-guide/</guid><description>ClaudeのAgent Skills機能の導入から実装まで、試行錯誤と成果を記録した実践ガイド。フォルダベースのモジュール化でAIエージェントを専門化する方法。</description><pubDate>Wed, 22 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>OpenAI AgentKit完全ガイド パート2：実践応用と高度なパターン</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/openai-agentkit-tutorial-part2/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/openai-agentkit-tutorial-part2/</guid><description>エンタープライズグレードのマルチエージェントシステム設計から本番デプロイまで、AgentKit実践マスターガイド</description><pubDate>Tue, 21 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>OpenAI AgentKit完全ガイド第1部：コアコンセプトとはじめ方</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/openai-agentkit-tutorial-part1/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/openai-agentkit-tutorial-part1/</guid><description>2025年10月発表のOpenAI AgentKitのコアコンセプトから実践チュートリアルまで、AIエージェント開発のすべて</description><pubDate>Mon, 20 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIエージェントに性別とペルソナを付与すると何が起こるのか?</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-agent-persona-analysis/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-agent-persona-analysis/</guid><description>120以上の研究で明らかになったAIエージェントペルソナ設計の心理学的効果とタスク別最適設計戦略</description><pubDate>Sun, 19 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>レコメンデーションシステム革新：78,000トークンをゼロにしたメタデータ最適化の旅</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/metadata-based-recommendation-optimization/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/metadata-based-recommendation-optimization/</guid><description>コンテンツ推薦システムのトークン使用量を100%削減し、実行時間を99%短縮したメタデータベースアルゴリズム最適化事例を紹介します。</description><pubDate>Sat, 18 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>セルフヒーリングAIシステム: 人間の介入なしでバグを自動修正するエージェント構築</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/self-healing-ai-systems/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/self-healing-ai-systems/</guid><description>GitHub、Google、Netflixが本番環境に導入したSelf-Healing Systemsの完全ガイド。LangGraphでエラー検出から自動パッチまで完全実装</description><pubDate>Fri, 17 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIエージェント協業パターン: 5つの専門エージェントでフルスタックアプリを構築</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-agent-collaboration-patterns/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-agent-collaboration-patterns/</guid><description>Architecture、Coding、Testing、Security、DevOpsエージェントをオーケストレーションして本番環境アプリを構築する実践ガイド</description><pubDate>Thu, 16 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AI時代の仕様駆動開発: Markdownでコードを書く新しいパラダイム</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/specification-driven-development/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/specification-driven-development/</guid><description>GitHub Spec Kitで実現する体系的なAI開発手法。Vibe Codingを超えて、スケーラブルで保守可能なプロダクションコードを書く完全ガイド</description><pubDate>Wed, 15 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>ブログ初週分析レポート：31人の熱心なアーリーアダプターと共に始めた旅</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/weekly-analytics-2025-10-14/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/weekly-analytics-2025-10-14/</guid><description>ブログローンチ1週間後のGA4データ分析、コンテンツパフォーマンス、改善効果 - 透明に共有するブログ成長記録（2025-10-07〜10-14）</description><pubDate>Tue, 14 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>静的ブログで予約投稿を実装する方法: Astro + GitHub Actionsによる完全自動化</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/astro-scheduled-publishing/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/astro-scheduled-publishing/</guid><description>AstroとGitHub Pagesを使用した静的ブログでWordPressのような予約投稿機能を実装する実践ガイド。pubDateフィルタリングとスケジュールワークフローを活用した完全自動化ソリューション</description><pubDate>Mon, 13 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude LLMで構築するインテリジェントコンテンツ推薦システム</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-content-recommendation-system/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-content-recommendation-system/</guid><description>単純なタグマッチングを超えた意味論的理解による高精度な推薦を提供するAIベースのブログ推薦システム構築ガイド</description><pubDate>Sun, 12 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Chrome DevTools MCPでウェブパフォーマンス最適化を自動化する</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/chrome-devtools-mcp-performance/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/chrome-devtools-mcp-performance/</guid><description>AIアシスタントが実際のブラウザデータでパフォーマンスを測定・最適化。Chrome DevTools MCPの完全ガイド - Core Web Vitals自動化から実践ワークフローまで</description><pubDate>Sat, 11 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIエージェントシステム構築実践ガイド: Notion API MCPとClaude Codeで自動化パイプラインを作る</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-agent-notion-mcp-automation/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-agent-notion-mcp-automation/</guid><description>Model Context Protocol(MCP)とClaude Codeを活用してNotionと連携した実践的なAIエージェント自動化システムを構築する完全ガイド。可能なこと、不可能なこと、導入メリットと注意点をSEO専門家とコンテンツマネージャーの視点から検証した実務中心チュートリアル。</description><pubDate>Fri, 10 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIを活用した半期報告書作成の自動化：60時間から10時間へ</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-presentation-automation/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/ai-presentation-automation/</guid><description>半期報告書の作成に必要な60時間以上の業務を、AIエージェントシステムと自動化ツールを活用して10時間に短縮した実践プロセスを共有します。</description><pubDate>Thu, 09 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Codeを活用した大規模Webサイトページ自動生成: パーツライブラリとSubAgent並列処理</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-web-automation/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-web-automation/</guid><description>31個のHTMLページをパーツライブラリベースで自動生成した実践事例を共有します。CSVメタデータ管理、SubAgent並列処理、2段階品質検証プロセスまで完全ガイド。</description><pubDate>Wed, 08 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Claude Code ベストプラクティス: AIで開発生産性を最大化するガイド</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-best-practices/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/claude-code-best-practices/</guid><description>Anthropic公式のベストプラクティスに基づいてClaude Code設定を最適化し、実際のプロジェクトに適用した改善事例を共有します。</description><pubDate>Tue, 07 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>jangwook.netブログローンチ分析レポート: データ駆動型技術ブログの始まり</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/blog-launch-analysis-report/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/blog-launch-analysis-report/</guid><description>ブログローンチ初期のGA4データ分析、実践的なMCPクエリ例、そして3ヶ月成長戦略まで - 透明性を持って共有する技術ブログの旅の始まり</description><pubDate>Mon, 06 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Google Analytics MCPとAIエージェントでブログ分析を自動化する</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/google-analytics-mcp-automation/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/google-analytics-mcp-automation/</guid><description>MCPとAIエージェントを活用してブログ分析を自動化し、データ駆動型の意思決定を行う方法を学びます</description><pubDate>Sun, 05 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>LLMとClaude Codeを活用したブログ自動化 - 未来のコンテンツ制作</title><link>https://jangwook.net/ja/blog/ja/llm-blog-automation/</link><guid isPermaLink="true">https://jangwook.net/ja/blog/ja/llm-blog-automation/</guid><description>Claude Codeと11の専門エージェントでブログを完全自動化する方法。プロンプトエンジニアリングからMCP統合、多言語対応、画像生成まで - 誰でもできる実践ガイド。</description><pubDate>Sat, 04 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate></item></channel></rss>