「妻の旅行動画」続編。Geminiと組ませたら、もっと細かく分類できた
前回はClaude Code単体で動画整理をしたが、今回はGeminiと組み合わせて追加のスマホ写真798枚を分類。前回より格段に細かい店名・ホテル名レベルまで判明し、本人の手間はむしろ減った。
blog
blog
妻が何時間泣いても終わらなかった動画整理を、Claude Codeは数分で片付けた
旅行動画329ファイルの整理に妻は何時間もかけて心が折れた。同じ作業をClaude Codeに頼んだら数分で終わり、しかも人間より正確だった。AIエージェントが動画の中身を見て分類する実例。
「普通の男性でいいんです」を確率で計算したら、1億2000万人のうち約100人だった
「女性は決して高望みしていません。普通の男性でいいんです」——婚活で挙がる12条件を、年収は対数正規分布、身長は正規分布から確率にして掛け合わせてみた。答えは1/48,000、日本の人口1億2000万人の中に約100人。記事の冒頭に、自分の条件でそのまま計算できるプロンプトを置いてあります。
ハーネス・エンジニアリングとは何か ——自社で動いているAIハーネスを、5つの層に分けて全部見せる
ハーネス・エンジニアリングとは、モデルの回答そのものではなく、回答を取り巻くシステムを設計する仕事です。ツールオーケストレーション／検証ループ／コンテクスト管理／ガードレール／可観測性の5層に分けて、自社で実際に動いているAIハーネスの中身を公開します。
ハーネスとは何か——AIを「部下」のように動かすための権限とスキルの設定
ハーネスとは、AIを部下のように動かすための「権限とスキルの設定」のことです。同じモデルを使っていてもエージェントの成果がまるで違うのはなぜか。何を任せ、どこまで勝手にやらせ、どこで報告させるか——設計すべき3つを、実際の運用例と組織設計との対応から図解します。
RAGの構築費用はいくらか——なぜ30万円台から始められるのか
RAGの構築費用は、工数より「毎月かかり続けるもの」と文書の状態で決まります。固定費を作らない構成、見積もりが外れる理由、後から足せない権限とモデル差し替え、小さく始める順番までまとめました。
Django × pgvector でRAGを自前構築する
専用のベクトルDBを契約せず、すでに動いているPostgreSQLにpgvectorを入れてRAGを組む構成。次元数が後から変えられない理由、e5系のプレフィックス、HNSWとIVFFlatの選び分け、しきい値をギャップで切る方法、そして最も重い「埋め込みモデルを差し替える日」の入れ替え手順まで、Djangoの実コードで解説します。
社内RAGで「他部署の資料が見えてしまう」問題の解き方
ベクトル検索は「意味が近いか」しか見ていないため、閲覧権限のない文書も平気で返してきます。社内RAGが本番直前に必ずぶつかるこの壁を、Django＋pgvectorの事前フィルタでどう塞ぐか。後フィルタが破綻する理由、絞り込むと件数が足りなくなるHNSWの罠、そして実装後も残る3つの漏洩経路まで書きます。
構造化力は、四年かかる
「構造化力を身につける方法」という投稿が三十六万回読まれていた。書かれていることは正しい。ただしそれは、大学が四年かけて訓練していることでもある。付け焼き刃の構造化はどこでばれるのか、そして「四年」の正体は何か。
スマホは、子どもの心をどう蝕むのか——そして、いま必要なもの
ジョナサン・ハイト『不安の世代』は、2010年前後から10代のメンタルヘルスが一斉に悪化した理由を、遊びを基盤とした子ども時代からスマホを基盤とした子ども時代への組み替えに求めました。4つの害と4つの提言を日本の統計と重ねて整理し、「因果が証明されていない」という批判にどう向き合うべきかまで書きます。