Tag: AI | ntea.log

AI 2026年7月14日

LLM 時代の読解力劣化——「スキャン」が「読む」を置き換える日

AI が文章を構造化してくれる時代に、人が自分で意味を組み立てる能力はどう変質するか——読解力劣化の機序と、その先にある思考の空洞化を考察します。

エンジニア 2026年7月9日

2.5万体のAIエージェントを走らせる経営コンサルが挙げた「志・判断・創造性」——大規模導入した現場だからこそ見える人間の領分と、採用基準の変化を読み解きます。

OSS 2026年6月27日

AI のコードレビューが指摘するだけで終わる問題を解決するために、ReviewOps という OSS を作りました——レビュー結果をカンバンで管理し、人間のトリアージと AI の実行を分担するコントロールループを実現します。

AI LLM アプリの品質保証 2026年6月20日

AI に採点させるとき、1 回の採点では誤差か実差か区別できない。繰り返し採点・G-Eval 確率加重・ペアワイズ順序反転・ブートストラップ信頼区間・BH 多重比較補正を組み合わせ、LLM 評価のブレを多層的に抑える設計を整理します。

AI LLM アプリの品質保証 2026年6月19日

Stage 1/Stage 2 の品質ゲートを通過しても、それだけではリリース判断に足りない。ハルシネーション・法的配慮・品質改善の 3 シグナルを統合し、LLM を呼ばずに最終判定する上位ゲートの設計を整理します。

AI LLM アプリの品質保証 2026年6月18日

「前より良くなったか」を人手に頼らず AI に採点させるとき、一回の採点では誤差か実差か区別できない。絶対評価とペアワイズを組み合わせ、繰り返し採点で信頼区間を出す設計を整理します。

AI LLM アプリの品質保証 2026年6月17日

LLM 出力の品質基準には「絶対に許せない最低条件」と「以前より悪くなっていないか」の二種類がある。この二つを分離した品質ゲートを設計し、CI に組み込む方法を整理します。

AI LLM アプリの品質保証 2026年6月16日

先週のプロンプトで生成した結果を今日の基準で評価しても意味がない。入力とプロンプトのハッシュを結果ファイルに埋め込み「この結果は今のコードで作られたか」を機械的に判定する手法を解説します。

AI LLM アプリの品質保証 2026年6月15日

LLM 出力の評価を「LLM による意味判定」「定量メトリクス」「ドメイン分類器」の三軸に分け、統一インターフェースで束ねる設計パターン。preference leakage を避けるモデル分離の話も含めて整理します。

AI LLM アプリの品質保証 2026年6月14日

LLM アプリのテストケースを手書きするとすぐ頭打ちになる。入力条件の組み合わせをマトリクスで定義し、LLM にテストデータを生成させてカバレッジを体系的に管理する方法を整理します。

AI LLM アプリの品質保証 2026年6月13日

LLM の出力は非決定的でユニットテストが刺さらない。承認済み出力を「ゴールデンデータ」として git 管理し、プロンプト変更による意図しない出力変化を検出する設計パターンを方法論として整理します。

AI 2026年6月12日

手動プロンプトエンジニアリングの試行錯誤をアルゴリズムに委ねる――DSPy と GEPA が示す自動プロンプト最適化の実力と、その先に変わるエンジニアの役割を整理します。