ハーネス・エンジニアリング: 次世代エージェントの設計指針

近年、LLMベースのエージェントは単なる受動的な質問応答から、自律的に環境を認識し、長期的なタスクを完遂するシステムへと移行しています。このような機能的要件を満たすため、現在のエージェントは「認知エンジン」である基盤モデ […]

LLM×シンボリック回帰: 科学的発見を加速する次世代アプローチ

観測データから物理法則や数学的関係式を導き出すシンボリック回帰（SR: Symbolic Regression）をご存知でしょうか？従来の手法では、探索空間の組み合わせ爆発や、事前知識をシステムに組み込む難しさが長年の課 […]

ディープラーニングモデルの学習を安定させる上で、Batch Normalization (バッチ正規化) や Layer Normalization (レイヤー正規化) といった正規化層は、長らく不可欠な技術とされてきま […]

モバイル端末やエッジデバイス上でAIを動かす「オンデバイス推論」が近年注目を集めています。これまで、PyTorchで構築したモデルをエッジデバイスで展開する際は、主にTorchScriptベースの「PyTorch Mob […]

AIコーディングエージェントが急速に普及していますが、実際の開発現場ではどのように使われているのでしょうか？この記事では、現実の利用実態を分析した初の大規模データセット「SWE-chat」から、実践的なインサイトを紹介し […]

LLMを活用したシステム開発において、モデルの生成した回答が正しいかを正確に評価するプロセスは、システムの信頼性を担保する上で非常に重要です。従来、回答の判定には正規表現（Regex）などを利用した字面の一致に頼る手法が […]

複雑なビジネスルールが絡み合うソフトウェア開発において、アーキテクチャの設計は常に頭を悩ませる課題です。この課題に対する強力な解決策として、ドメイン駆動設計（DDD; Domain-Driven Design）があります […]

自然言語でAIと対話しながらコードを生成する「Vibe Coding（バイブコーディング）」。Claude CodeやGemini CLIといったコーディングエージェントの登場により、プロトタイピングの開発速度は劇的に向 […]

近年、「Vibe coding」に代表される、自然言語で要件を伝えてAIが生成したコードをそのまま受け入れる開発スタイルが普及しつつあります。AIコーディングツールは高速でコードを出力します。ですが、ここで大きな問題とな […]

大規模言語モデル（LLM）を活用したコーディングエージェントが普及する中、コードを実際に実行することなく、その意味や振る舞いを正確に読み解く「Agentic Code Reasoning（エージェントによるコード推論）」 […]