考え方と、実践のログ。

脱・人月商売、フルAI駆動の開発、透明な料金。私たちが何を考え、どう手を動かしているか。誇張のない記録として綴ります。

技術DeepSeek-V4-Flash が正式版に ──モデルを大きくせず、訓練のやり直しだけで「エージェント性能」を引き上げた中身を解説
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DeepSeek-V4-Flash が正式版に ──モデルを大きくせず、訓練のやり直しだけで「エージェント性能」を引き上げた中身を解説

DeepSeekが2026年7月31日、V4-Flashの正式版「0731」を公開しました。モデルの構造も大きさも4月のプレビュー版と同じままで、訓練だけをやり直した結果、エージェント系のベンチマークが跳ね上がっています。何が変わったのか、公式がClaude Opus 4.8と並べた表をどう読むべきか、そして出力100万トークン$0.28という価格が成立する条件までを解説します。

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技術DeepSeek-V4-Flash が正式版に ──モデルを大きくせず、訓練のやり直しだけで「エージェント性能」を引き上げた中身を解説

DeepSeek-V4-Flash が正式版に ──モデルを大きくせず、訓練のやり直しだけで「エージェント性能」を引き上げた中身を解説

DeepSeekが2026年7月31日、V4-Flashの正式版「0731」を公開しました。モデルの構造も大きさも4月のプレビュー版と同じままで、訓練だけをやり直した結果、エージェント系のベンチマークが跳ね上がっています。何が変わったのか、公式がClaude Opus 4.8と並べた表をどう読むべきか、そして出力100万トークン$0.28という価格が成立する条件までを解説します。

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技術GPT-5.6が最大80%値下げ ──OpenAIの価格改定と、AIエージェントの運用コストがどう変わるかを解説

GPT-5.6が最大80%値下げ ──OpenAIの価格改定と、AIエージェントの運用コストがどう変わるかを解説

OpenAIが2026年7月30日、GPT-5.6のAPI価格を改定しました。最安のLunaが80%引き、中位のTerraが20%引き、Solは据え置き。新しいモデルは出ておらず、値段だけが変わっています。原資は「Sol自身が本番のGPUコードを書き換え、提供コストを20%削った」という公表。月額がどう動くか、Fast modeとは何か、モデルを変えずに費用を下げる設計まで解説します。

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技術Project Perceptionとは何か ──赤・青・緑のAIエージェントが「見つける・調べる・直す」を回す、Microsoftの新セキュリティシステムを解説

Project Perceptionとは何か ──赤・青・緑のAIエージェントが「見つける・調べる・直す」を回す、Microsoftの新セキュリティシステムを解説

Microsoftが2026年7月27日、AIエージェントがセキュリティ運用を回す新システム「Project Perception」を発表しました。赤(攻める)・青(調べる)・緑(直す)の3種類のエージェントが引き継ぎなしで連携し、8月3日にパブリックプレビューが始まります。何が新しいのか、AIに何を任せて何を人間が握るのか、費用はどう決まるのかを、公式発表の数字をたどって解説します。

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技術MCPの新仕様(2026-07-28版)とは何か ──AIと社内システムのつなぎ方が変わった点を解説

MCPの新仕様(2026-07-28版)とは何か ──AIと社内システムのつなぎ方が変わった点を解説

MCPの新しい仕様が2026年7月28日に公開され、AIと社内システムのつなぎ方が根本から変わった。ただし既存の連携がすぐ止まることはない。何がどう変わり、どの機能が最低12か月の猶予つきで作り直しになるのかを、公式仕様の原文をもとに解説する。

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制作事例ヒアリングを、AIに任せる ──フォーム1枚を「要件の揃った実装指示」に変えるAIエージェントを作った

ヒアリングを、AIに任せる ──フォーム1枚を「要件の揃った実装指示」に変えるAIエージェントを作った

制作の最初でいちばん時間が溶ける「ヒアリング」を、AIに任せる仕組みを作った。短いフォームがそのままAIとの会話に変わり、GoogleマップのURLから店舗情報を確かめ、素材を集め、最後は「要件の揃った実装指示」を自動で書き出す。作る中でいちばん効いたのは、AIを賢く喋らせることより、会話の"状態"をどう設計するかだった。

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制作事例技術「あの資料、見てもらえたかな」を終わらせる ──提案資料をURL一つで安全に届け、閲覧まで見える共有ツールを作った

「あの資料、見てもらえたかな」を終わらせる ──提案資料をURL一つで安全に届け、閲覧まで見える共有ツールを作った

メールに添付した提案資料は、相手が開いたのか、どこまで読んだのか分からない。PDFは重くて開かれず、共有リンクは転送し放題で機密には使えない——資料を「送って終わり」にした瞬間、その先は暗闇になる。私たちは提案資料を多く扱う支援企業向けに、資料をURL一つで安全に届け、閲覧の状況まで見えるセキュアな共有ツール(DocSend的)を設計・実装した。①クライアント閲覧者を“会員”にしない二系統認証(Web暗号+署名付き一時通行証)、②直リンクを塞ぎ隔離枠で映す“見えるけど抜けない”配信、③資料をAIで生成し必要箇所だけ差分編集・同一URLで改訂・自動分類、④現場の要望を1日7リリースで即日反映・大容量50MB対応。技術判断を主役に、安全性とAI活用と改善速度の作り方を書く。クライアント名・ドメイン・認証情報は伏せ、数値は自社実装の事実に基づく匿名例。

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制作事例技術Google口コミを、店舗運営の「次の一手」に変える ──分析して終わらせない、多店舗対応の改善ツールを作った

Google口コミを、店舗運営の「次の一手」に変える ──分析して終わらせない、多店舗対応の改善ツールを作った

「星4.2、口コミ186件」——その看板を上げるために、明日から何をするか。多くの現場でここが曖昧なまま放置されている。私たちは店舗集客を支援する事業者向けに、Google等の口コミを店舗運営の“打ち手”に変える分析ツールを設計・実装した。①あと★5が何件で評価4.0に届くかを決定論的に正確計算する目標シミュレーション、②業種特性を踏まえてAIが強み・不満を言語化、③低評価×未返信の「要返信の口コミ」抽出、④一覧APIで546店舗を数秒発見し口コミは店舗ごとに取得、⑤毎月の自動同期、⑥A4日本語PDFで客先納品——「分析して終わり」でなく「次に何をするか」まで出す仕組みを、技術判断を主役に書く。クライアント・店舗名は伏せ、数値は自社実装の実データに基づく匿名例。

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制作事例技術このサイトのAIは、自分たちで作った ──HITL・顧客別メモリ・メール⇄チャット双方向を実装した顧客対応AIの中身

このサイトのAIは、自分たちで作った ──HITL・顧客別メモリ・メール⇄チャット双方向を実装した顧客対応AIの中身

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。

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制作事例経営『数ヶ月かかります』は本当か ──SNS分析ダッシュボードをAI駆動開発で実働1日・8コミットで作った制作事例

『数ヶ月かかります』は本当か ──SNS分析ダッシュボードをAI駆動開発で実働1日・8コミットで作った制作事例

自治体向けのSNS分析ダッシュボードを、フルAI駆動・実働1日・8コミットでログイン付き本番まで作った制作事例。チャート7種を外部ライブラリなしで実装し、設計判断ごと開示する。「数ヶ月かかりますよね」という見積もりの常識に、いま何が起きているのかを実物で示す。

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小さなお店のAI低評価の口コミへの返信の手順 ── 感情のまま公開ボタンを押さないための五段階

低評価の口コミへの返信の手順 ── 感情のまま公開ボタンを押さないための五段階

低評価の口コミへの返信は、文章力より手順の問題。返信を読む「四人の読者」を意識し、その場で返信しない→記録→事実と感情の分離→道を分ける→第三者の目、の五段階で信頼に変える方法を、返信の効果を測った研究データとあわせて解説する。

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