Vibe Coding 開発に AI を導入する際の問題メモ（一）-なぜAIは「手を抜く」のか？
はじめに Vibe CodingからHarness Engineeringまで、AIをソフトウェア開発プロセスにどう組み込むかは、近年のエンジニアリング分野で注目されるテーマになっています。多くの企業が生産性向上を目的にAIを導入し、同時にプログラミング向けに最適化されたモデルやツールも次々と登場しています。 適切なモデルを選べば、遠回りを大幅に減らせます。しかし、Promptの設計を誤ると、AIに導かれてかえって目的地から遠ざかることもあります。 本稿では、筆者がAI開発フローの導入過程で見つけた、よくある落とし穴を整理します。これらの考え方は、日常的な指示だけでなく、再利用可能な...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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環境が変わるとAIの精度は33.26%まで落ちるのか — 医療画像研究が示す「持ち込んだ途端に壊れる」現象
学習した環境と違う条件にAIを持ち込むと精度は崩れます。2026年7月公開の医療画像研究では、造影CTで学習した手法を非造影CTに当てただけで精度が33.26%まで低下しました。デモでは高精度だったAIが自社では動かない、という現象の正体と、稟議での評価のさせ方を整理します。
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パラメータ2.8Mで48GB GPU級の予測精度は出せるのか──時系列知識グラフ研究GAttNHPが示した数字
「次に何が、いつ起こるか」を予測する新手法GAttNHPが、パラメータ2.8M・GPUメモリ2.54GBという構成で、88M〜107Mパラメータ・GPU 48GBを要する従来最良手法をMRRで8.25ポイント上回りました。低頻度データほど改善が大きいという結果を、中小企業の予測案件にどう読み替えるかを整理します。
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小型AIに推論力を教え込めるか — 100ステップの追加学習で数学スコアが45.8→70.3になった実験
自社で動かせる小型モデルに「考える力」を後から足せるのか。2026年7月公開の研究は、教師モデルの出力をそのまま真似させるのではなく、教師とその土台モデルの差分だけを学ばせる方法を14ベンチマークで実測しました。伸びた数字と、伸びなかった条件を整理します。
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