AI×コーディング

Kimi K2.7-Codeはクラウドで使うべきか|料金・コーディング精度・データ取扱いをClaude・GLM・DeepSeekと比較

Kimi K2.7-Codeをクラウドで使う判断材料を、公式の料金・コーディングベンチ・速度・データの扱い・Claude Code連携の観点で整理。基盤K2.6との関係、GLM-5.2やDeepSeek V4との立ち位置の違い、自己ホストの推奨スペックや乗り換えの損益分岐まで一通り。
AIエージェント

Sakana Fuguとは?複数AIを束ねるオーケストレーションの仕組みと自前構築との損得

「AnthropicのFable 5に肩を並べる」——そううたわれる新しいAI、Sakana Fuguが2026年6月に発表されました。ただし、その正体は1社が鍛え上げた単一の巨大モデルではありません。複数のAIを束ねて1つのAPIで指揮する「オーケストレーション基盤」という…
AIエージェント

音声AIエージェントとは?海外プラットフォームと国産AI電話を比較して選ぶ【2026年版】

音声AIエージェントを、海外の構築基盤(Vapi・Retell・Bland・Synthflow・ElevenLabs)と国産のAI電話サービス(IVRy・AI Worker VoiceAgent・ミライAI)の2系統で比較。料金の考え方・日本語対応・運用体制まで2026年版で整理し、用途別の選び方を解説します。
AIエージェント

コンテキストエンジニアリングとは|AIエージェントの精度を左右する「情報の渡し方」の設計

コンテキストエンジニアリングとは、LLMに渡す情報(システムプロンプト・検索・圧縮・記憶・取捨選択)の設計でAIエージェントの精度を引き出す実践。プロンプトとの違い、約34,000件のスキルを用いた研究が示す「渡し方」の重要性、よくある失敗と実務の進め方を解説。
AI×コーディング

DeepSeek V4はクラウドで使うべきか|料金・コーディング精度・データ取扱いをClaude・GLM-5.2と比較

DeepSeek V4をクラウドで使う価値があるかを、料金・コーディング精度・速度・使い勝手とデータの扱いでClaude・GPT-5.5・GLM-5.2と比較。最安級の従量API、競技コードの強さ、中国処理のデータ注意点まで2026年時点の公表値で整理しました。
AI×コーディング

GLM-5.2はローカルではなくクラウドで使うべきか|Claude・Codex比較と料金の目安

GLM-5.2をローカルではなくクラウドで使う価値があるかを、料金・コーディング精度・速度・使い勝手でClaudeやOpenAI Codexと比較。2026年6月時点の公表値・第三者計測をもとに、従量APIとGLM Coding Planの料金、ベンチの目安、ローカル実行との使い分けまで整理しました。
AI×コーディング

LovableやBoltで作ったアプリが本番で詰まる理由|プロトタイプを実運用へ移す移行手順

LovableやBoltで作ったアプリを本番運用へ移す手順。コードやデータの書き出しはできる一方、監視・CI/CD・権限管理・本番向けロールバックは利用者側で整える必要がある。作り直す・留まる・中間道の三択と、コード抽出からデータ移行・ロールバックまでの移行手順を整理する。
AI×コーディング

OllamaでローカルRAGパイプラインを構築する方法

ローカルRAGは、文書の検索から回答生成までを自分の環境内で完結させる構成。OllamaでローカルLLMと埋め込みモデルを使い、Python/TypeScriptで「取り込み・分割・ベクトル化・検索・生成」のパイプラインを最小構成から組む手順を、現行APIと実装時の落とし穴つきで解説する。
AIエージェント

AIエージェント構築フレームワーク比較2026

AIエージェント を自分で組むなら、複雑な分岐や状態管理が必要なときはLangGraph、役割分担で素早く形にしたいならCrewAI、Gemini/Google Cloud連携が強いのが Google ADK 。最初に押さえるべき結論はこの3択です。
ノーコード・ローコード

Bubble の使い方ガイド|Webとモバイルアプリを共通バックエンドで作る2026年版手順

Bubble はノーコードで Web とネイティブモバイルアプリを同じプロジェクトから開発できるプラットフォーム。ネイティブモバイルは2025年6月開始のパブリックベータで、Web とモバイルの違い、共通バックエンドでの構築手順、AI を組み込んだ MVP 検証までを2026年版で整理する。