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AIの回答品質を根本から改善する「Context Engineering」は、プロンプトだけでなく、AIに与えるコンテキスト（背景情報）の設計が重要であることを実証しています。独自ベンチマーク実験では、コンテキストの与え方で回答品質が最大4.6倍向上し、小規模モデルとRAGの組み合わせが大規模モデル単体よりも優れる結果を示しました。
「2026年、AIエージェントの『手綱』を握る技術」と題されたZenn記事は、AIエージェントをプロダクション環境で安全かつ再現性高く動かすための「ハーネスエンジニアリング」の重要性を説いています。OpenAIやAnthropicのエージェント開発における課題を踏まえ、その実践的な設計パターンと実装が解説されています。
Google CloudのCloud Run（GPU付き）上にOllamaをデプロイし、ローカルから大規模言語モデル（LLM）にアクセスできる環境を構築する手法が解説されています。この方法により、30B程度のLLMをローカルPCの制約なしにクラウド経由で利用することが可能になります。
Zenn記事「AIはもう1つじゃない——チームで使う時代のAI完全ガイド」は、「どのAIが最強か」という問いではなく、ChatGPT、Claude、Geminiなどの主要AIを「5人の異なる同僚」として捉え、それぞれの強みと弱み、具体的な組み合わせ方を通じて、チームでのAI活用を最大化するアプローチを提案しています。
AI利用において、API型LLMとローカルLLMのどちらを選ぶかは重要なアーキテクチャ設計です。RTX 4060搭載PCとM4 Mac miniでの運用経験に基づき、性能、プライバシー、コスト、開発の容易さから最適な選択基準を構造的に整理します。
AIエージェントを開発環境で動かすのと、本番環境で安定稼働させるのは全く異なる挑戦です。本記事では、過去1年間の経験から得られた、AIエージェントをプロダクション環境で成功させるための5つの重要な教訓を共有します。