AI開発
専門知識は不要です。番号順に、一度に一つだけ新しい考え方を覚えていきます。
APIとは？自分のアプリとAIモデルの間にある「注文窓口」と考える
APIは、ソフトウェア同士が決められた形式で機能を呼び出すための窓口です。第018回ではRequest、Response、Endpoint、API Keyを入門から説明します。
AI APIの料金はどう計算する？Input・Output・Cached Tokenを分けて読む
AI APIは使用量課金が中心です。第019回では100万Token単位、InputとOutputの料金差、Cached Input、計算例、利用者増加時のスケールを解説します。
AI Agentとは？目標に向かって手順を選び、Toolを使い、結果を見て次へ進む仕組み
AI Agentは一回の回答だけではありません。第020回ではGoal、Agent Loop、Tool Use、State、停止条件と安全設計を入門から整理します。
Embeddingとは？意味を座標に変えて、似たものを近くから探せるようにする
Embeddingは文章や画像をVectorへ変換し、意味の近さを数値で比較できるようにします。第021回ではDimension、Similarity、Semantic Searchを直感的に解説します。
Vector Databaseとは？Embeddingを保存し、意味が近いものを高速に探す仕組み
Vector DatabaseはEmbeddingを保存し、近いVectorを効率よく検索します。第022回ではNearest Neighbor、Index、Metadata FilterとAIアプリでの役割を説明します。
RAGとは？回答する前に関連資料を検索して、LLMへ根拠として渡す
Retrieval-Augmented Generationは、回答時に外部資料を検索してLLMのContextへ追加します。第023回ではChunk、Retrieval、Grounding、Citationと失敗原因を解説します。
Local LLMとは？Cloud APIではなく、自分のPCやServerでModelを動かす
Local LLMは自分が管理するHardware上で動く言語モデルです。第025回ではWeight、VRAM、Quantization、Privacy、Performance、APIとのTrade-offを解説します。
なぜAIでPythonがよく使われる？Model、Data、Experimentをつなぐ「作業台」だから
Pythonは読みやすいSyntaxと巨大なEcosystemで、Data、Model、Notebook、API、Automationをつなぎます。第026回ではAI初心者が最初に必要な範囲を説明します。
CLI・Git・GitHubとは？AI Projectで何度も出てくる3つの別のTool
CLI、Git、GitHubは一緒に出てきますが役割は別です。第027回ではTerminal、Version Control、Repository、Commit、Branch、Remote Hostingを整理します。
CUDAとは？AI LibraryがNVIDIA GPUの並列計算を使うためのSoftware Platform
CUDAはNVIDIAのParallel Computing Platformです。第028回ではGPU、Driver、CUDA Toolkit、Runtime、Library、Version Compatibilityを整理します。
Hugging Faceとは？Model、Dataset、Demo、AI Libraryが集まるEcosystem
Hugging FaceはModel Download Siteだけではありません。第029回ではHub、Model Card、Dataset、Spaces、Transformers、License、Repository Fileを整理します。
Ollamaとは？Local LLMをDownload・実行・ServeしやすくするTool
OllamaはLocal Model管理をCLIとLocal APIへまとめます。第030回ではPull、Run、Server、Port、Modelfileと、Ollamaでも消えないHardware制限を説明します。
LangChainとは？Model、Tool、RAG、StateをつなぐためのLLM Application Framework
LangChainはAI Modelそのものではなく、Model Call、Prompt、Tool、Retrieval、Stateを組み合わせるFrameworkです。第032回では役割と使いどころを整理します。
CursorやCodexとは？Code、File、Terminal、Repositoryまで扱うAI Coding Tool
現代のAI Coding AssistantはAutocompleteだけではありません。第033回ではRepository Context、File Edit、Terminal Tool、Diff、Approval、Code Reviewを整理します。
AI Browserとは？Webを読むだけでなく、AIがClick・入力・ページ移動まで行うBrowser Agent
AI BrowserやCloud BrowserはWebを読むだけでなく、Click、入力、Navigation、Form操作ができます。Search、Connected Appとの違いとSecurity Riskを解説します。
Computer Useとは？AIがScreenを見てMouseとKeyboardでGUIを操作する仕組み
Computer Use AgentはScreenshotを見て、Mouse、Keyboard、ScrollなどでGUIを操作します。Perception→Action Loop、APIとの違い、Securityを説明します。
MCPとは？AI ApplicationとTool・外部Contextをつなぐ共通ポートのようなProtocol
Model Context Protocol（MCP）はAI ApplicationがTools、Resources、Promptsへ接続する方法を標準化します。Host、Client、ServerとSecurityを整理します。
Coding Agentとは？Issueを受け、Repositoryを読み、修正し、TestしてPull Requestまで作るAI
Coding AgentはAutocompleteと違い、Repository全体をSearchし、複数Fileを変更し、CommandとTestを実行してReview可能なDiffやPRを作れます。
Vibe Codingとは？自然言語でAppを作るのは速いが、PrototypeとProductionは別物
Vibe CodingはPrototypeを高速化しますが、ProductionではTest、Authentication、Data、Secret、Migration、Security、Maintenanceが残ります。