
AIゴーストライターは悪い考えです。代わりにAI「思考パートナー」を使う方法をお教えします
自分の専門分野について自信満々に間違った情報を述べるAIツールを見て、ツールを作り直しました。あなたをコントロールの座に置く4ステップのワークフローをご紹介します。
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自分の専門分野について自信満々に間違った情報を述べるAIツールを見て、ツールを作り直しました。あなたをコントロールの座に置く4ステップのワークフローをご紹介します。

Cloud Run移行は完璧だと思っていました。しかし、たった1つのAIパラメータ — temperatureが0ではなく0.7に設定されていたこと — が30%のAPI呼び出し失敗と月$54の無駄なトークンを引き起こしました。

AWSからGCPに移行し、92%のコスト削減と10倍のパフォーマンス向上を達成しました。「ベストプラクティス」を捨てて実際に機能するプラグマティックなアーキテクチャを選んだ教訓をお伝えします。

コンテンツが作成される前に形を整えられるAIポッドキャストジェネレーターを構築しました。通勤中にAIがWikipediaを読み上げるだけなのにはうんざりしていたからです。

5,000時間にわたるAIモデルのテストを経て、Gemini 2.5 ProがコーディングでClaudeやChatGPTを上回りました。複雑なアプリケーション構築のデフォルトツールになった理由をお伝えします。

CrewAIでAI生成ポッドキャストを10日間構築した結果、フレームワークは驚くほど使いやすいものの、高品質なコンテンツには依然として人間の真剣な努力が必要だと学びました。

戦略的にスコープを7社に限定することで、Big Techの年次報告書10年分のナラティブコンテンツをSydneyが読めるようにスケールさせました。コストと機能のバランスの取り方をご紹介します。

2つのAIエージェントを1つのマルチタレントアシスタントに統合しました。S&P 500の財務分析と15年分のブログコンテンツの両方を分析できます。少ないことは本当に豊かなのです。

10年分のSECデータを使って金融の質問に答えるAIエージェントを構築しました。ストリーミングの課題もようやく解決し、リアルタイムかつ検証可能になりました。

AIアシスタントと10ヶ月間コーディングした結果、それらはインターンのようなもので、パワフルだが具体的な指示が必要だと学びました。つまり、遅いチャットボットを速くするような実際の問題を解決するには、フレームワークを深く理解する必要があるのです。

チャットボットSydneyをアップグレードして、Weaviateのハイブリッド検索とクエリ構造化をテストしました。金融チャットボットを500社以上に拡張するために必要な機能です。

SECデータを使ってS&P 500の質問に答える金融チャットボットを構築しました。回答を表示する前に自己批評エージェントが改善を行います。