LLM Japan ブログ
AIエージェント開発の最前線から、実践的な知見を発信しています。
AIエージェント中心の組織設計 — 経営層のための次世代カンパニー・アーキテクチャ
McKinsey・Microsoft・Berkeley CMR・Stanford HAI の 2025–2026 年調査を横断。価値フローで動く 4 層アーキテクチャ、中間管理職の 4 類型化、KPI・予算・ガバナンスの再設計を、日本の経営層向けに設計図として整理する。
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AIエージェント時代、なぜFDEが重要になるのか — Forward Deployed Engineerは「顧客の中でプロダクトを発見する人」
AI エージェントにはまだ完成済みの市場がない。Bob McGrew が語る Palantir 起源の FDE モデルをもとに、なぜ product discovery の最前線が価値になるのかを整理する。
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Claude Code Best Practice を徹底解剖 — コマンド・サブエージェント・スキル・フック・MCP・RPIをひとつの設計図として読む
GitHub の claude-code-best-practice をコードと文書の両面から深掘り。単なる設定集ではなく、Claude Code をチーム運用に持ち込むための設計図として読み解く。
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製造業の調達・購買にLLMをどう入れるか — ROIが出る8つのユースケースと導入順序
49%が試験導入、4%しか大規模展開できていない今、契約分析・支出分析・RFQ生成からAgentic AIまで、製造業の調達LLMの勝ち筋を成熟度順に整理する。
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ソフトウェアは「使うもの」から「任せるもの」へ — Claude Managed Agents が示す未来のソフトウェア形態
Managed Agents は単なる新APIではない。ソフトウェアが UI 中心から Outcome 中心へ変わる転換点を、runtime設計・企業導入・many brains / many hands の視点から読み解く。
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Claude Code 企業導入の衝撃 — 世界19社の実証データが示す「AIエージェント時代」の生産性革命
Spotify 90%工数削減、Novo Nordisk 10週→10分、楽天79%納期短縮。Fortune 100の70%が採用するClaude Codeの世界導入事例をBefore/After比較で徹底解説。
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AIツールはエンジニアのスキルを奪うのか？ — 最新研究が示す衝撃の事実と対策
MIT・UCBのRCT実験でAI補助グループのスキル習得が17%低下。監視パラドックスとハーネス設計による解決策を解説。
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企業AIの「最後の壁」を越える — NVIDIA NemoClaw と DGX Spark が解くセキュリティ・コンプライアンス問題
PoCが本番化できない本当の理由と、NemoClaw+DGX Sparkによるオンプレ完結型AIエージェント環境の構築方法を解説。
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ハーネスエンジニアリング完全ガイド — AIエージェント時代の開発を根本から変える新パラダイム
OpenAIが3人で100万行のコードを生成した方法論を徹底解説。AGENTS.md設計からOpenClawでの実践まで。
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「話しかけるだけ」— 実践的なエージェンティックエンジニアリング
Peter Steinberger氏によるエージェンティックエンジニアリングの実践レポート。Codex CLIを使った並列開発ワークフロー。
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