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AIエージェント・自動化

AIエージェント、RAG、自動化ワークフローの仕組みと活用法をわかりやすく解説。ビジネス活用から技術解説まで。

34 件の記事

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マルチエージェントとは?——複数のAIを協調させる設計パターンと、いつ使うべきか

マルチエージェントとは?——複数のAIを協調させる設計パターンと、いつ使うべきか

2026年、AIエージェントの主役は「1体のスーパーエージェント」から「役割分担したチーム」へと移った。Anthropic Research、Claude Code subagents、Devin、Cursor の並列ワーカー——いずれもマルチエージェント構成だ。本記事では定義、5つの主要アーキテクチャパターン(オーケストレータ・ハンドオフ・階層・ピアツーピア・パイプライン)、主要フレームワーク比較(Claude Agent SDK/OpenAI Agents SDK/LangGraph/Strands四強)、本番運用例、コスト構造(公式報告で約15倍トークン)、いつ使う・いつ使わない、設計ベストプラクティスまでを公式資料ベースで整理する。

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 徹底比較——ベンチマーク・コーディング・エージェント・価格・選び方

GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 徹底比較——ベンチマーク・コーディング・エージェント・価格・選び方

2026年4月、わずか1週間の間にリリースされたAnthropic Claude Opus 4.7とOpenAI GPT-5.5を徹底比較する。Opusは実コードベース解決で首位(SWE-bench Pro 64.3%)、GPT-5.5は端末操作・カスタマーサポート系で首位(Terminal-Bench 82.7%、OSWorld 78.7%)と得意領域がほぼ反対。さらに表面の単価ではOpusが安いものの、出力トークン量の差でGPT-5.5の実コストが約1/4というケースもある。本記事ではスペック早見表、ベンチマーク詳細、トークン効率、強み弱みマップ、ユースケース別の選び方、デュアル運用戦略を公式情報と第三者評価ベースで整理する。

ハーネスエンジニアリングとは——プロンプトの「外側」を設計する、AIエージェント時代の新領域

ハーネスエンジニアリングとは——プロンプトの「外側」を設計する、AIエージェント時代の新領域

プロンプトエンジニアリングからハーネスエンジニアリングへ——AIエージェント時代の主戦場が移行した。本記事ではハーネスエンジニアリングの定義、プロンプトエンジニアリングとの違い、ツール定義・コンテキスト管理・記憶・ループ・ガードレール・出力UXの6要素、Claude Code・Cursor・Codex CLI・Devinの設計比較、実践チェックリストまで、AIエージェントを本気で使う・作るために知っておくべき土台を整理する。

AIがルールを無視する原因と対応策——CLAUDE.md・Cursor Rules・AGENTS.md を確実に守らせる仕組み化

AIがルールを無視する原因と対応策——CLAUDE.md・Cursor Rules・AGENTS.md を確実に守らせる仕組み化

AIエージェント(Claude Code / Cursor / Copilot / Codex)が .mdファイルのルールを無視する問題は、コンテキストウィンドウの制約・auto-compactによる指示薄れ・優先度の曖昧さなど5つの根本原因が絡む。本記事では原因を整理した上で、ルールを150行以内に圧縮する即効テクニックから、Claude Code Hooks・サブエージェント・カスタムスラッシュコマンドによる仕組み化まで、ツール別ベストプラクティスを実例ベースで解説する。

ChatGPT 5.5(GPT-5.5)リリース完全解説——ベンチマーク・価格・Claude Opus 4.7との比較

ChatGPT 5.5(GPT-5.5)リリース完全解説——ベンチマーク・価格・Claude Opus 4.7との比較

OpenAIが2026年4月23日に「ChatGPT 5.5(GPT-5.5)」をリリースしました。「real workとAIエージェントのための新しい知性のクラス」を掲げる本モデルは、Terminal-Bench 2.0で82.7%を記録しClaude Opus 4.7(69.4%)とGemini 3.1 Pro(68.5%)を抜いて首位奪還。一方でAPI価格はGPT-5.4の2倍($5/$30 per MTok)と大幅値上げ、SWE-Bench Proでは依然Claude Opus 4.7に負けるなど光と影があります。本記事では、新機能・ベンチマーク・価格・プラン別提供状況・Claude/Geminiとの比較・選び方までを公式情報ベースで完全解説します。

RAGとは?仕組みを図解+ファインチューニングとの違い・実装の始め方まで解説

RAGとは?仕組みを図解+ファインチューニングとの違い・実装の始め方まで解説

ChatGPTに社内ドキュメントを読み込ませて質問に答えさせたい——そんなニーズに応えるのがRAG(Retrieval-Augmented Generation/検索拡張生成)です。この記事ではRAGの仕組みを3ステップで図解し、ベクトルデータベース、LangChain実装、ファインチューニングとの使い分けまで、初心者にわかりやすく解説します。社内QA、カスタマーサポート、法律・医療などの実用例も豊富に紹介。

Claude CodeやCodexでインフラ・ネットワークエンジニアは不要になるのか?——AIが変える運用の現実

Claude CodeやCodexでインフラ・ネットワークエンジニアは不要になるのか?——AIが変える運用の現実

Claude CodeやOpenAI Codexがインフラのコード(Terraform、Docker、Ansible等)を自動生成できるようになった今、「インフラエンジニアは不要になるのでは?」という声が出ている。しかし現実はそう単純ではない。AIが得意な領域と、物理層・障害判断・セキュリティ責任など人間にしかできない領域を整理し、インフラエンジニアがAI時代にどう進化すべきかを解説する。

Open Clawってなに?——GitHub★24万超のオープンソースAIアシスタントを徹底解説

Open Clawってなに?——GitHub★24万超のオープンソースAIアシスタントを徹底解説

2026年、GitHubで最も急成長したプロジェクト「OpenClaw」。WhatsApp・Slack・DiscordなどからAIに指示を出し、メール返信やファイル操作、スマートホーム制御まで自動化できるオープンソースツールです。Claude Codeとは何が違うのか、セキュリティリスクは? 仕組みから注意点まで解説します。

AIエージェントとは?従来のチャットAIとの違い・できること・限界を解説

AIエージェントとは?従来のチャットAIとの違い・できること・限界を解説

「AIエージェント」と従来のチャットAIは何が違うのか?——AIエージェントは目標を渡すだけで自分で考え、ツールを使い、タスクを完了させる自律型AI。チャットボットとの決定的な違い、できること・できないこと、代表的なサービスを具体例つきで解説します。