AI駆動開発の実装・つまずき・設計の知見。手を動かした一次情報として綴ります。
AIエージェントを公開すると、従来のWebフォームには無かった攻撃面が増える──「リクエストを1回叩くたびにLLMの請求が発生する」。御用聞きAIをローンチ前に守るために実装した、レート制限（AIコスト防衛）・Turnstile・エッジWAF・LLMによるスパム判定の4層防御を、実装ベースで解説する。鍵は、層を重ねること（defense in depth）と、安全側の“向き”を層ごとに使い分けること──コストは迷ったら止め、見込み客は迷ったら通す。
2026年6月14日、OpenAI自身が Partner Network の発表で言い切った——企業がAIから価値を出せない原因は、もうモデルの性能ではない。足りないのは、ユースケースの見極め・ワークフローの再設計・既存システム統合・人の定着だ。1.5億ドル投資と30万人の認定計画、Frontier／Academyとの一本の線、AgilentとeBayの証拠強度の違いを整理し、AI導入支援の売り物が「モデル選定」から「導入の設計」へ移ったことを、現場目線で読み解く。
2026年6月のほんの数日で、AI開発の前提が静かにずれた。Addy Osmaniが「ループ・エンジニアリング」を言語化し、GitHub・Anthropic・xAI・OpenAI Codexが揃って同じ部品——並列サブエージェント・検証・外部状態・定時実行——を押し出した。勝負軸は「うまく頼む」から「うまく回す」へ。maker/checker/stateという補助線で各社の製品を読み解き、私たちCAG自身がすでにこのループで記事も製品も作っているという一次情報まで、現場目線で整理する。
6月9日に「Opusの上の最強クラス」と解説した Claude Fable 5 が、3日後の6月12日、米政府の輸出管理指令で提供停止に。問題視されたのは「コードを読んで欠陥を直す力」——まさにAI駆動開発の日常だった。何が起きたのか、なぜ全ユーザーが巻き込まれたのかを整理し、主力AIが予告なく消えうる時代に、毎日AIでものを作る現場がどう備えるべきかを書く。
型チェックもユニットテストもビルドも全部グリーン。なのに本番では壊れる——そんな「動いて見えるバグ」を、自社プロダクトのリリース前総点検で3件捕まえた。タイムゾーンの二重変換、失敗を"嘘の成功"に化かすモックフォールバック、送ったつもりで握り潰すfire-and-forget。共通点は「何のシグナルも出さずに静かに壊れる」こと。テスト通過を出発点に、実データ・実API・実メールで確かめる「実機検証ファースト」の話。
CAGサイトの問い合わせに一次対応しているAIは、自分たちで実装した。マルチテナント基盤、RAGと顧客別メモリを持つエージェント、見積もりは人間に渡すHITL設計、メールへの返信がそのままチャットになる双方向統合、そして「全部実機で確かめた」自動検証42項目——本番品質の顧客対応AIを、AI駆動開発で1日で本番稼働に乗せた制作記録。何を作り・どう守り・何をAIに任せないかの設計判断が、速さの主役だ。
AIが作ったHTML資料を、URLひとつで・ダウンロードなしで・安全に共有できる社内ツールを作った制作事例。推測困難な専用URL＋閲覧認証＋本体直リンク遮断＋閲覧ログで、社外秘の資料も流出を恐れず届けられる。md資料が見た目で損をする問題からの設計判断を解説する。
Anthropicが新モデル Claude Fable 5 / Mythos 5 を発表。Opus 4.8 のさらに上の「Mythosクラス」だ。中身は同じで、安全装置つきで広く使える Fable と、外して限定提供する Mythos に分かれる。長く複雑で自律的な仕事ほど強く、5,000万行を1日で移行した例も。3つの関所で危険領域だけ別モデルに切替——能力と安全を分けて設計する思想を、毎日Claudeで開発する現場目線で解説する。
Claude Codeで開発していると、AIが突然「court」という一語だけを吐き、コマンドを実行せず無言で止まる。エラーは出ない。これは既知のバグ（Issue #60584/#62344）で、原因は"構造化ツール呼び出しが旧式テキストに化ける"こと。一度壊れると履歴を"お手本"に自己増殖し、リトライほど悪化する。/clear・ツール先頭・リトライ禁止で復帰。AIの癖まで設計に織り込むのが職人の流儀。