AIとおこなうスペック駆動開発
最近余暇を利用してMCPサーバーを介した英単語帳アプリを作っています。 AI-Wordbook 試したいこと・学習したいことをいくつか盛り込んだのでその記録を発表していくシリーズその1。AIにモノを作らせても、振り返りをやらないと何も残らないからちゃんと執筆していこうと今の時点での意気込み。 初回はClaude Code。 AIに作業させるための下準備 最近はAIにいかに正確なプログラムをさせるのかを研究しています。結構やりがちなのは行き当たりばったりのコードをAIに書かせる「プロンプト駆動開発」。Cursorなどコーディングエージェントの延長上としてエージェンティックAIを利用して...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
VIVANT2の「富岳級AI」は実在するのか？ — 400ペタフロップスを手元のMacと量子コンピュータで実測した
2026年8月23日放送のVIVANT第2シーズン第15話に「計算能力400ペタフロップス、スーパーコンピューター富岳級のAIハヤト」が登場しました。この数字は実在の富岳（442.01ペタフロップス）とほぼ一致します。ただし富岳は量子コンピュータではありません。当社のMacBook Air M2で実効性能を測ると160.8ギガフロップス、富岳との差は約275万倍でした。さらに量子シミュレータを自作してショアのアルゴリズムを走らせ、12量子ビットで15の素因数分解に成功しています。スパコン・AI・量子の違いを実測で切り分けます。
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話題のAIは「自前のコードツールを作らなかった」──中小企業はAIで何を作り、何を借りるべきか？
DeepMind出身者のロンドンのラボInherentが、論文複製エージェントFaradayでClaude Opus 4.8とGPT-5.5を上回ったと発表しました。見出しは「小さいモデルが勝った」ですが、中小企業が真似できるのはモデルの大小より、Inherentの3つの設計判断です。コードツールは自作せずGPT-5.5 Codexを借り、報酬設計で「センス」を仕込み、迎合しないエージェントを狙う。当社は小型モデルの学習は測っていません。
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Inherentの「小型AIが大型に勝った」は中小企業に何を意味するのか？──報道の数字が食い違う
DeepMind出身者のロンドンのラボInherentが、論文複製エージェントFaradayでClaude Opus 4.8とGPT-5.5を上回ったと発表しました。勝因はサイズではなく報酬設計で仕込んだ「研究のセンス」です。ただしQwenの規模は素材内で27億とも270億とも書かれ食い違っています。中小企業が真似できる一点と、当社が測っていないことを分けて示します。
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