AIにも人間にも優しいLaravel設計、Package By Feature
はじめに ここ１年ほどでAIコーディングエージェントに、コードを書いてもらう機会がぐっと増えた。というかほとんどのコードを書いてもらっている。使っていて感じたのが、Controller・Service・Repositoryのように技術的な層でディレクトリを分けるいわゆるPackage By Layer（技術単位でディレクトリを分ける構成）は、AIにとってあまり相性が良くないということ。 一方で、Package By Feature(機能単位でディレクトリを分ける構成)にすると、AIも人間も扱いやすくなる場面が多かった。この記事ではその理由と、実際にどんな構成にしたかをサンプルリポジト...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
このニュースの全文は、配信元でお読みいただけます。 Zenn AIで元記事を読む →
この話題に関連する、TOEの実践・観測記録
AI解体新書
AIに手順書を渡すと成績はどれだけ上がるか — 決済連携の実測で10.31ポイント
同じAIでも、その業務専用の手順書を渡すかどうかで成績が変わります。決済システム連携を題材にした2026年7月公開の研究では、平均10.31ポイントの改善が測定されました。中小企業がAIを使うときに、この差がどこで効くのかを整理します。
続きを読む →
AI解体新書
AIの評価を「成功率」だけで見ると何を見落とすか — セキュリティ分野の研究から
AIの性能は通常「どれだけ正解したか」で語られますが、実務では1回いくらかかったかが同じくらい効きます。2026年7月公開の研究は、コストを揃えて比較すると評価が変わること、そして仕事の種類によって「予算を積む効果」が違うことを示しました。
続きを読む →
AI解体新書
高価なGPUなしでAIは動くか — CPUだけで32BモデルをまわすPolyQの実測
社外に出せないデータをAIに処理させたい場合、自社の機械で動かす必要があります。2026年7月公開の研究は、GPUを使わずCPUだけで大きなモデルを動かす手法を、ノートPCを含む3種類の機械で実測しました。数字と、中小企業にとっての現実的な線引きを整理します。
続きを読む →