Design Notes
AIを「魔法」ではなく「制御対象」として定義する。E&Rsが実務で突き当たった壁と、それを乗り越えるための設計思想を最短距離で言語化します。
5月1日UP予定
ー自社で必要なアプリケーションを作る時代ー
AI、どれ使えばいいの？
何から始めればいいのか分からない
コードでは障害を止められない
なぜ貴社のコードはAIの知能を殺すのか
その認識は正確ではない。
AI、どれ使えばいいの？
― AIを使っているのに、なぜ開発が進まないのか―
— なぜAIはもっともらしい「間違い」を生成するのか —
― GPTとGeminiの機能差と障害構造
実際には、AIは入口の選び方で体験が変わる。
GPT / Gemini の利用構造
- Large Language Model の本当の意味
入口（Free / Plus / Pro / Team / Enterprise / API）
あなたなら、今、どちらを選択しますか？
選択と決断
今更ではない。2025年夏には、答えは出ていた。
”過去の資産をこれからの時代の力に変える”というビジョンが、すでに現実の時代。
Iterationとは何か
Iterationとは何か
KV Cache肥大とGPU負荷を回避する、AI時代のワークフロー設計。
人とAIの役割を分け切ることで、実装は「軽く」なる
— 設計・ドキュメント実践（動画） —
理由は、技術よりも「どう使うか」にあります。
GPT / Gemini を起点に広がる連鎖不安定
設計と実装を、同じAIチャット上で同時に進める
Officeという限界。Adobeという設計。AIという今をどう開発に結びつけるか
GPT、Geminiは、Adobeとの連携を進めている
AIが置き換えるのは「人」ではない
【警告】AI導入の「必須条件」を欠いた現場の末路。#1〜#5の知見を土台に、今改めて提言するAI監視の義務。
2024.05の特異点を実務の武器へ ― 統計的推論を超え、構造的決定論へと昇華させる「設計基盤」の正体
「タブレット、スマホ開発は、Windows環境では、もはや限界」
AIを「機能」ではなく「統合処理層」として使うという発想転換。
AIを「機能」ではなく「統合処理層」として使うという発想転換。
「Azureで完結できますか？」
推論と制御の配置を決める、設計判断の分岐点。
AWS / Azure / GCP では「不十分」です。
AIは増え過ぎた。業務に対応できる統合型AIは限られている。
GPUサーバー実装で、クラウド依存の脆さを突破する
具体的な4つの対策を共有します。
世界最大のLLMの部分劣化（Yellow State）を起点増幅されます。
17,000時間以上の観測データに基づく“構造破綻の決定版一覧”
AIは、完成されたアプリではない。AIは、文字通り“人に近い存在”である。
