Codexや日々の検証記事を入口にして、難しい導入手順を減らしながら試行錯誤を前へ進めます。
AI活用の試行錯誤を、失敗を含めてそのまま積み上げています。
使い慣れたUIから、どこまで実務に寄せられるかを実測ベースで整理します。
ローカルLLMに必要な環境や費用感を、非エンジニア目線で追いかけます。
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Claude CodeとOpenAI Codex CLI、理想的な使い分け方
ツール導入は、単に時間を節約するための手段にとどまらず、私は自分にしかできない業務へ没頭できる環境構築のプロセスであると捉えています。手作業をいかにし...
NVIDIAの決算をAIが読み解く：記録的な四半期売上とデータセンター事業の伸び
NVIDIAが2026年5月に発表した2027会計年度第1四半期の決算数値は、売上高816億ドルと過去最高を記録した。前年同期比で85%の増加である。この数字自体が単なる成...
LLMに映画監督やらしてみた：Grok Imagineで15秒動画を作ってみた
「AIエージェント→Gemini Notebook or ローカルLLM→Grok→動画生成」というパイプラインを、実際に手を動かして検証してみました。「ローカルLLMに魅力を語らせて...
GPU増設で怖いのは性能不足より、電源・排熱・物理サイズの見落とし。
ローカルLLM用PCの電源容量：GPU増設前に見るべきチェックリスト
GPU増設前に確認したい電源容量、補助電源、ケースサイズ、排熱、ブレーカー容量をローカルLLM用途に合わせて整理します。
AIデータセンター投資はどこで収益化するのか：半導体だけを見ないテック株の読み方
現在、投資家や市場関係者の視線は間違いなく半導体へと集中しています。特に生成 AI のブームに伴う需要増と価格高騰を背景に、GPU メーカーの株価動向だけが分...
ObsidianとローカルLLMをつなぐ前に決めたいメモ設計：検索しやすい知識ベースの作り方
ObsidianにローカルLLMを接続するという話をよく耳にしますが、多くの人がそこで躓いています。その理由は、単に技術的なセットアップに手間取るからではありま...
社内AI勉強会を一度きりで終わらせない方法：議事録をナレッジ資産に変える運営術
夕方のオフィス、静かになってくるといつも感じるあの余韻。社内での AI 勉強会や LT の場が、まさに今のように盛り上がった直後の感覚です。熱い議論が行き交い...
AI時代にクラウド資格を取る意味：生成AIを安全に使うための共通言語として見る
AI時代におけるクラウド資格の意義を考える際、私たちは単に技術的なスキルアップだけでなく、より広範な視野から「人間とAIの共生」を模索する必要があります。...
RAGとは何か：AIに社内資料を読ませる前に知っておきたい基本
RAG（検索拡張生成）とは何か？社内資料を活用するための基本知識 最近、AI技術が私たちの仕事環境にますます浸透してきています。特に注目されるのが、検索拡...
タスク管理ツールの乗り換えで失敗しないための考え方
タスク管理ツールを乗り換えるというのは、単にインターフェースを変えるだけでなく、自身の仕事の「生態系」を再構築することだ。多くの人が便利さや機能の豊富...
エヌビディア決算後の株価乱高下から学ぶ、AI関連株投資のリスク管理
エヌビディアの決算発表、皆さんも目を通されたでしょうか。好調な業績が示されながらも、市場はやや複雑な反応を示しましたね。私はこのような状況こそ、投資家...
個人開発者がOSSコミュニティで信頼を得るには？QiitaとZennの投稿から見える傾向
こんにちは。私と一緒に OSS コミュニティの信頼関係について考えてみましょう。個人開発者がどのようにしてコミュニティの中で受け入れられ、尊敬を集めていく...
AWS認定資格は今も価値があるのか？AIエージェント時代のIT資格の意味を考える
AIエージェント時代のIT資格：AWS認定資格の今後の役割 AIがコードを書き、インフラ構築まで担う現代において、従来型のIT資格であるAWS認定資格はどのような価...
GPUを買うか借りるかは、スペックではなく“使う頻度”で決める。
GPUは買うべきか、借りるべきか：ローカルLLM時代の所有・レンタル判断
ローカルLLM用GPUを購入するかクラウドで借りるかを、利用頻度・初期費用・保守負担・学習効果の観点から比較します。
AIエージェントの「暴走」を防ぐ考え方：ループ工程（Loop Engineering）とは何か
AIエージェントが自律的に行動する「エージェント時代」は、技術進歩の中でも特に注目されています。この時代では、AIが人間の手を離れてある程度の判断を下すこ...