Tech Blog
KGAのエンジニアチームが発信する技術記事
MCP単独構成からプラグイン同梱アーキテクチャへの移行：ハイブリッド設計と判断基準
Migrating from MCP-Only to Plugin-Bundled Architecture: Hybrid Patterns and Decision Criteria
MCPサーバーだけで組んでいた社内AI基盤を、プラグイン+MCPのハイブリッドに再編した際の設計判断。どのツールをプラグイン側に寄せ、どれをMCPに残すかの線引き。
水原 香織
ソリューションアーキテクト
Anthropic 公式プラグイン徹底紹介 2026: claude-api・ultrareview・security-review・loop・schedule
Anthropic Official Claude Code Plugins Walkthrough 2026
Anthropic が運営する公式プラグインディレクトリ claude-plugins-official を起点に、claude-api・ultrareview・security-review・loop・schedule など実用度の高いプラグインを横断紹介し、導入の判断軸を整理する。
藤原 慎也
Principal Plugin Engineer
2026 年 Q2 の Claude Code コミュニティプラグイン トップ 10
Top 10 Claude Code Community Plugins in Q2 2026
GitHub の awesome-claude-plugins・awesome-claude-code-toolkit などの集約情報をもとに、2026 年 Q2 時点で注目度の高いコミュニティプラグインを 10 個に絞って解説する。
藤原 慎也
Principal Plugin Engineer
AGI タイムラインの神話学: 予測が常に5年先へずれる構造
AGI Timeline Mythology: Why Predictions Always Slide Five Years Forward
2020年・2023年・2025年に出された AGI 到達予測を並べて採点すると、期日は常に「あと5年」へ移動している。期待地平の構造的ずれを分析する。
加藤 瑛士
AI Forecasting Analyst
創発能力論争の再検証: Wei 論文から4年、何が残ったか
Re-examining Emergence: Four Years After the Wei Paper
Jason Wei らの創発論文から4年。Schaeffer らの反論との論争、測定方式の違いで現れたり消えたりする「能力」を再点検する。
白石 梨花
ML Research Critic
オープンソース・ウォッシング: Llama ライセンスと OSAID v1.0
Open-Source Washing: Llama Licensing and OSAID v1.0
「オープンソース AI」と名乗る製品の多くは OSI 定義を満たさない。OSAID v1.0 と透明性評価の現在地。
伊藤 悠
Open Source Policy Analyst
「gpt-4」は一つのモデルではない：サイレント更新と再現性危機の実務対策
\"gpt-4\" Is Not One Model: Silent Updates and the Reproducibility Crisis
エイリアスとしての `gpt-4` や `claude-3-sonnet` がいかに再現性を破壊するかを整理し、snapshot ID 固定、ルーティング透明性、A/B 切替時のハザードを実装レベルで点検する。
大谷 直樹
ML プラットフォームエンジニア
ハルシネーション分類2026：事実/接地/推論タイプとSelfCheckGPT・クロスモデル裁定・検索接地
Hallucination Taxonomy 2026: Factual/Grounding/Reasoning, SelfCheckGPT, Cross-Model Arbitration
ハルシネーションを事実型・接地型・推論型に分類し、SelfCheckGPT、クロスモデル裁定、検索接地による対策を研究論文を引きながら整理します。
椎名 葵
リサーチサイエンティスト
モデル発表のベンチマーク チェリーピッキング：2026 年に騙されない読み方
Benchmark Cherry-Picking in 2026: How Not to Be Fooled by Launch Posts
「15 ベンチで測って 6 ベンチだけ載せる」が常態化した 2026 年。LMArena 不正の研究や MIT Technology Review の警告を踏まえ、ベンダー発表を読み解く実務的チェックリストをまとめる。
大谷 直樹
ML プラットフォームエンジニア
Claude Opus 4.7（1Mコンテキスト）解析：コーディング・推論ベンチマークと4.6からの変化
Claude Opus 4.7 (1M context): Benchmarks and delta from 4.6
Anthropicの最新フラッグシップClaude Opus 4.7は、1Mトークンコンテキストと継続的推論を前面に押し出した。4.6との差分、価格、実務での有効レンジを冷静に切り分ける。
佐藤 遼介
AIリサーチアナリスト
GPT-5 Codex徹底解剖：コード生成ベンチ、マルチファイル編集、Cursor/Windsurf統合
GPT-5 Codex deep dive: code gen, multi-file editing, Cursor/Windsurf
OpenAIのGPT-5 Codexは、単発の関数生成からリポジトリ規模の編集へと射程を広げた。ベンチマークと主要IDE統合の実態を、派手さを排して検証する。
中村 詩織
開発者ツールアナリスト
マルチモーダル・アクションモデル 2026：Figure 03・1X Neo Gamma・Optimus V3の実装状況
Multimodal Action Models 2026: Figure 03, 1X Neo Gamma, Optimus V3 — Embodied AI State
ヒューマノイドロボット × マルチモーダルAIは、2026年に実証実験フェーズから限定的な商用フェーズへ移りつつある。Figure 03、1X Neo Gamma、Tesla Optimus V3 について公開情報に基づく状況を整理する（ベンチは各社公式を参照）。
小林 直樹
ロボティクスエンジニア
中国オープンウェイト最新動向2026 Q2：Qwen・DeepSeek・GLM・Kimi・MiniMax・Baichuan徹底比較
Chinese open-weight frontier 2026 Q2: Qwen, DeepSeek, GLM, Kimi, MiniMax, Baichuan
公開情報による2026年Q2時点で、中国系オープンウェイトは「数」ではなく「品質」で米国フロンティアと並び始めた。Qwen3.5、DeepSeek V4、GLM-5、Kimi K2.6、MiniMax M2.7、Baichuanの最新ラインを、コーディング・長文・コスト軸で冷静に比較する。
井上 拓海
オープンソースLLMリサーチャー
BitNetと1-bit LLMの現在地2026：Microsoft研究の実用性とCPU推論の経済学
BitNet and 1-bit LLM state 2026: Microsoft research and CPU inference economics
公開情報による2026年Q2時点、Microsoft BitNet b1.58はCPU上でのLLM推論を現実解に押し上げた。1.37〜6.17倍の高速化と最大82%のエネルギー削減、そして「商用利用前」の慎重さ——実用化ロードマップを冷静に読み解く。
佐藤 遼介
AIリサーチアナリスト
NIMエンタープライズ展開：GPU Operator・マルチテナント・HPA・エアギャップ
NIM Enterprise Deployment Patterns: GPU Operator, Multi-Tenant, HPA, Air-Gapped
NIMをエンタープライズのK8s基盤に載せる際のデプロイパターンを5つに整理する。GPU Operatorによるノード準備、マルチテナント分離、DCGMメトリクス連動HPA、エアギャップ環境への持ち込み、Blue/Greenモデル更新までを通しで扱う。
井上 大輔
Kubernetes Platform Architect
NIM をエッジで走らせる：Jetson Orin AGX の電力制約・INT4/FP8 量子化・オフラインフォールバック
NIM on Edge: Jetson Orin AGX Power Constraints, INT4/FP8 Quantization, Offline Fallback
Jetson Orin AGX の 15W〜60W 電力帯、INT4／FP8 量子化の実効速度、クラウド NIM とのフォールバック切替を、現場設計の視点で整理する。
高梨 健司
Edge AI Principal Engineer
中小企業 バックアップ・災害復旧 2026 — 3-2-1 ルール / クラウド連携 / RPO RTO
SMB Backup & Disaster Recovery 2026 — 3-2-1 Rule / Cloud / RPO RTO
中小企業が実装すべきバックアップと災害復旧設計の実務ガイド。3-2-1 ルール・immutable ストレージ・クラウド連携・RPO/RTO 設計・復元訓練までを具体的な手順とコスト感で解説。
伊藤 真理
Principal Infrastructure Architect
AI カスタマーサポート 中小企業 導入 2026 — チャットボット・RAG・FAQ 自動化
AI Customer Support for Japanese SMBs 2026 — Chatbots, RAG, FAQ Automation
中小企業が AI カスタマーサポートを導入する際の、チャットボット設計・RAG 構築・FAQ 自動化の実践ポイントを整理する。
岡田 美咲
CX Automation Lead
中小企業のITコスト削減 実践プレイブック2026: SaaS棚卸しから自動化まで
SMB IT Cost Reduction Playbook 2026: From SaaS Audit to Automation
中小企業のITコスト削減は、SaaS棚卸しと重複ライセンス排除から始まる。業界平均で年間IT支出の15〜25%が削減可能な領域である実態を踏まえ、実践プレイブックを提示する。
高橋 拓実
ITコスト最適化コンサルタント
中小企業DX推進ロードマップ2026: 6か月・12か月の段階的導入計画
SMB DX Roadmap 2026: Phased Adoption Plan for 6 and 12 Months
中小企業のDX推進は、全社一斉ではなく部門別・段階的アプローチが成功率を高める。6か月・12か月の具体的ロードマップと、各フェーズのKPIを提示する。
森本 千尋
DX戦略ストラテジスト
不動産 PropTech 2026: AR 内見・不動産 CRM・物件マッチング・電子契約の全体像
Real Estate PropTech 2026: AR Viewing, CRM, Property Matching & Digital Contracts
日本の不動産 SMB で AR/VR 内見・CRM・物件マッチング AI・電子契約の導入が本格化している。2026 年時点の想定投資レンジ、選定軸、法令要件（IT 重説・電子契約）を、KGA IT が検討してきた構成例とともに実務ベースで整理する。
藤井 大輔
PropTech Principal
Notionで作る中小企業ナレッジベース運用ガイド 2026: テンプレート設計・権限・検索・Slack連携
Notion Knowledge Base Operations for Japanese SMBs 2026: Templates, Permissions, Search, Slack Integration
Notionを単なるメモ帳で終わらせない。中小企業向けに、データベース設計、権限モデル、全文検索チューニング、Slack連携までを実務目線で解説する。
藤井 美咲
Knowledge Management Consultant
Slack vs Microsoft Teams 中小企業の選定基準 2026: コスト・運用Tips・移行判断
Slack vs Microsoft Teams for Japanese SMBs 2026: Selection Criteria, Cost, Operational Tips
日本の中小企業が直面する「Slackか、Teamsか」の選定。料金、既存IT資産、外部連携、運用負荷の4軸で比較し、現実的な判断フレームを提示する。
中村 亮介
Collaboration Tools Strategist
2026年4月第3週: 中小企業に効くアップデート — Copilot Business・Workspace改定・Cursor
AI News Week 16, 2026 — Updates That Matter for SMBs
2026年4月第3週、中小企業の現場に直接効くAIアップデートを公開報道ベースで整理。Microsoft 365 Copilot Business、Workspace料金、Cursor大型調達、Google エージェントなど。
高橋 健介
Enterprise AI Consultant
2026年Q2 日本のAIポリシー: 経産省・総務省ガイドライン更新と中小企業の実務対応
Japan AI Policy 2026 Q2 — METI / MIC Guideline Updates and SMB Compliance
2026年Q2、日本のAIポリシー動向を整理。経済産業省・総務省のAI事業者ガイドライン第1.2版改訂を中心に、AI推進法、米国EOとの違い、中小企業の実務対応を公開情報ベースで解説する。
高橋 健介
Enterprise AI Consultant
MLX で M4 Mac を AI ワークステーションに 2026: Whisper・Llama・Stable Diffusion 実装
Turning M4 Mac into an AI Workstation with MLX 2026: Whisper, Llama, Stable Diffusion
Apple の MLX フレームワークを核に、M4 Pro / M4 Max Mac を Whisper・Llama・Stable Diffusion を高速にこなす AI ワークステーションへ仕立てる構成と、Ollama・llama.cpp との使い分け指針を整理する。
佐藤 健太
AI Infrastructure Engineer
ローカル LLM 自作機 価格帯別ベストビルド 2026: ¥15万・¥40万・¥100万 構成例
Local LLM Budget Builds 2026: ¥150K, ¥400K, ¥1M Reference Configurations
「いくらかければ何ができるか」をストレートに示す。¥15万・¥40万・¥100万の3価格帯について、CPU・GPU・メモリ・電源の具体構成と、回せるモデルの上限を整理する。
山本 健太
Infrastructure Architect
エッジで動かすローカル LLM 2026: Jetson Orin AGX / Raspberry Pi 5 / Mac mini で SLM を回す
Edge LLM 2026: Running SLMs on Jetson Orin AGX, Raspberry Pi 5 and Mac mini
クラウドにデータを出せない現場・産業機器・店舗端末で、エッジ LLM の選択肢が一気に増えた。Jetson Orin AGX 64GB、Raspberry Pi 5、Mac mini M4 で実用的な SLM を動かすための最新事情を整理する。
鈴木 玲奈
Edge AI Engineer
KGA IT Solutionsの理念と使命: 静岡県湖西市から中小企業のDXを支える
KGA IT Solutions Mission: Supporting SMB DX from Kosai, Shizuoka
KGA IT Solutionsは静岡県湖西市を拠点に、中小企業のIT課題に寄り添う地域密着型のITサポート会社です。大手SIerでは届かない現場の「困った」に向き合う当社の理念と歩みをご紹介します。
北野 浩平
Founder / CEO
KGAサービス全体像2026: 年額プランから個別案件まで中小企業ITサポートの透明な料金
KGA Services Overview 2026: Transparent SMB IT Support Plans
KGA IT Solutionsが提供する全サービスを一覧で整理しました。年額¥6,000のベーシックから月額¥49,800のビジネスまで、何が含まれ何が含まれないかを明確にお伝えします。
西宮 由紀子
Senior IT Consultant
KGAの社内R&Dポートフォリオ2026: AI・量子・フロンティア領域32テーマを公開
KGA R&D Portfolio 2026: 32 Internal AI, Quantum & Frontier Projects
KGA IT Solutionsは社内R&Dとして32テーマのAI・量子・フロンティア領域プロトタイプを走らせています。小さな会社がなぜここまで研究するのか、その全体像をお伝えします。
北野 浩平
Founder / CEO
湖西市・浜松エリアの中小企業がITパートナーを選ぶ5つの観点とKGAのアプローチ
Choosing an IT Partner in Kosai/Hamamatsu: 5 Criteria & KGA's Approach
静岡県湖西市・浜松市を中心とした東海圏の中小企業が、ITパートナーを選ぶ際に押さえておきたい5つの観点を解説します。KGA IT Solutionsのアプローチも併せてご紹介します。
西宮 由紀子
Senior IT Consultant
中小企業のIT比較: 大手SIerと小規模専門ITコンサルの選び方
SMB IT Comparison: Large SIer vs Small Specialized IT Consultants
中小企業が大手SIerと小規模専門ITコンサル（KGA IT Solutionsのような会社）を比較する際の判断軸を、7つの観点で整理します。
北野 浩平
Founder / CEO
Claude Code プラグインの配布とマーケットプレイス運用
Distribution and Marketplaces for Claude Code Plugins
marketplace.json・GitHub マーケットプレイス・/plugin marketplace add コマンド・署名まわりの運用指針。
高梨 直樹
Release Engineering Manager
Claude Code プラグインのテスト戦略
Testing Strategies for Claude Code Plugins
モックセッション・スナップショットテスト・CI/CD 統合を通じて確率的エージェントを検証可能にする。
西野 玲奈
Staff QA Engineer
Claude Code プラグインのセキュリティ強化
Security Hardening for Claude Code Plugins
フックのサンドボックス・権限スコープ・監査証跡・サプライチェーン防衛を一つの枠組みに統合する。
黒田 修一
Security Architect
Claude Codeプラグインのオブザーバビリティ：OpenTelemetryとコスト按分
Observability for Claude Code Plugins: OpenTelemetry and Cost Attribution
gen_ai セマンティック規約に沿ったトレーススパン、プラグイン単位のコスト按分、hookレイテンシの可視化。Datadogとgrafanaで組んだ実運用ダッシュボードの構成。
久保田 光
SRE / プラットフォーム
Claude Codeプラグインのコミュニティエコシステム：成長パターンと貢献動向
Claude Code Plugin Community Ecosystem: Growth Patterns and Contribution Trends
公開マーケットプレイスは半年で1200超に。DL数トップの特徴、貢献者のコミットパターン、メンテナンス放棄プラグインを見抜くシグナルを実データから分析する。
芝田 健一
オープンソース エンジニア
Skill vs Command vs Subagent: いつ何を使うかを決める判断フローチャート
Skill vs Command vs Subagent: A Decision Flowchart for 2026
Skill・Command・Subagent の三者は役割が重なるようで微妙にずれる。公開ドキュメントを根拠に、呼び出し主体・文脈分離・自動起動の三軸で使い分けるためのフローチャートを提示する。
藤原 慎也
Principal Plugin Engineer
Skills マーケットプレイスの現在地と今後の展望
Where Skills Marketplaces Stand and Where They Are Heading
Anthropic が公開した skills リポジトリと公式マーケットプレイスを起点に、Skills 流通の現在地を整理する。今後の方向性については公開情報による推察として節度ある形で示す。
藤原 慎也
Principal Plugin Engineer
スケーリング則2020-2026: 何が保ち、何が崩れたか
Scaling Laws 2020-2026: What Held and What Diverged
Kaplan 2020、Chinchilla 2022、そして post-training 時代の2026年。事前学習の法則は依然有効か、それとも既に別のゲームが始まっているのか。
三神 健吾
Systems Research Analyst
ベンチマーク劇場: 飽和・汚染・誇張の構造
Benchmark Theater: Saturation, Contamination, and Cherry-picking
HumanEval の飽和、MMLU の学習データ汚染、SWE-Bench の運用揺らぎ、そしてプレスリリースの選択的引用。ベンチマーク言説を読み直す。
永野 舞
Benchmark & Evaluation Analyst
エージェント自律性ギャップ: デモと本番の埋められない距離
The Agent Autonomy Gap: Demo vs Production
AutoGPT 以降、エージェントのデモは華々しい。ベンチマークの正直な読み方と本番失敗パターンを整理する。
高橋 健一
Agent Systems Analyst
モデル崩壊論争: Shumailov vs Gerstgrasser、2026 年の決着点
Model Collapse Debate: Shumailov vs Gerstgrasser Through 2026
合成データでモデルは崩壊するのか、しないのか。Nature 論文と反証実験を経た現在地を検証する。
中村 彩乃
Data Science Critic
Alignment Tax の現在地：RLHF が削る能力と Goodhart の罠
Alignment Tax Today: RLHF Capability Erosion and Goodhart's Trap
Bai ら Anthropic 2022 の helpful-harmless トレードオフから、2026 年の DPO / 選好最適化で再燃する Goodhart 問題まで、RLHF が支払う「アライメント税」の構造を分解する。
藤原 健司
アライメント研究エンジニア
ベンチマーク汚染 2026：MMLU から SWE-Bench まで、汚染フリー評価の現実解
Dataset Contamination in 2026: From MMLU to SWE-Bench, Practical Clean-Eval
MMLU、GSM8K、HumanEval、SWE-Bench に共通するデータ汚染問題を整理し、canary 文字列、LiveBench、私的ホールドアウトなど 2026 年の汚染フリー評価の実装選択肢を比較する。
西野 美咲
評価基盤エンジニア
ファインチューンのドリフト監視：LoRAが数週間で劣化する理由とベースモデル更新の影響
Fine-tune Drift Monitoring: Why LoRA Silently Degrades, Base Model Update Effects
LoRAアダプタは一度作れば終わりではありません。データ分布ドリフト、ベースモデル更新、プロンプトテンプレート変更などで数週間〜数ヶ月で劣化します。監視と再学習の実務指針を示します。
南 美咲
MLオペレーションズリード
HumanEval+・BigCodeBench・SWE-Bench Verified：2026年の誠実な能力評価
HumanEval+, BigCodeBench, SWE-Bench Verified: Honest 2026 Capability Assessment
HumanEvalは飽和しました。HumanEval+、BigCodeBench、SWE-Bench Verifiedといった次世代ベンチマークが何を測り、2026年時点のフロンティアモデルがどこまで到達しているかを整理します。
古橋 隆一
AIリサーチアナリスト
SWE-Bench Verified：2026 Q2 リーダーボード解読と Pro 移行の論点
SWE-Bench Verified in 2026 Q2: Reading the Leaderboard and the Shift to Pro
OpenAI の SWE-Bench Verified が 90% 級で飽和に近づき、SWE-Bench Pro へ重心が移る 2026 年 Q2。Verified スコアの読み方、Pro との差、エンジニアリング採用判断への接続を整理する。
藤原 健司
コード生成評価エンジニア
FrontierMath：数学推論ベンチマークの最高峰、2026 年現時点の到達度
FrontierMath in 2026: Frontier of Mathematical Reasoning Benchmarks
Epoch AI の FrontierMath は数学者でも数日かかる原問題で構成され、2024 年公開当初は 2% 未満だったスコアが 2026 年に急上昇した。Tier 4 と Open Problems の到達度を整理する。
西野 美咲
数理 AI リサーチエンジニア
Gemini 2.5 Pro（GA）：マルチモーダル・グラウンディング、2Mコンテキスト、Search統合
Gemini 2.5 Pro GA: multimodal grounding, 2M context, Search grounding
Gemini 2.5 Proは一般提供に移行し、2Mコンテキストとネイティブなマルチモーダル、Google Search Groundingを揃えた。AnthropicとOpenAIに対する実戦的な立ち位置を検討する。
高橋 陽菜
マルチモーダルAIリサーチャー
Qwen3とDeepSeek R2：オープンウェイト最前線と中国OSSの軌跡
Qwen3 + DeepSeek R2: the open-weight frontier and China OSS trajectory
Qwen3とDeepSeek R2は、オープンウェイトで商用プロプライエタリに肉薄する水準に到達した。ライセンス、ベンチマーク、実運用の選択肢を整理する。
井上 拓海
オープンソースLLMリサーチャー
Anthropic Managed Agents と Skill SDK：運用コストと自前ホスティングの境界線
Anthropic Managed Agents + Skill SDK: Ops Cost vs Self-Hosted Boundary
Anthropic が提供する Managed Agents と Skill SDK は、エージェント基盤の「自前で組むか、乗るか」の判断基準を書き換えつつある。何が提供され、何が提供されないのか、価格とクォータ、自前ホスティングとの比較を整理する。
山田 翔太
AIインフラアーキテクト
動画生成AI 2026：Sora 2・Kling 2.5・Runway Gen-4 Turbo・Veo 3の商用制作比較
Video Generation 2026: Sora 2, Kling 2.5, Runway Gen-4 Turbo, Veo 3 — Commercial Production Comparison
動画生成AIは2026年、「バイラル動画の素材」から「商用制作の実戦ツール」へ踏み出しつつある。OpenAI Sora 2、Kuaishou Kling 2.5、Runway Gen-4 Turbo、Google Veo 3 を、商用制作の観点で整理する。
中村 拓海
クリエイティブディレクター
画像・動画生成2026 Q2アップデート：Midjourney v7／Sora 2／Kling 3.0／Veo 3.1総覧
Image & video gen 2026 Q2 update: Midjourney v7, Sora 2, Kling 3.0, Veo 3.1
公開情報による2026年Q2時点、画像・動画生成は「実用品質」の閾値をついに超えた。Midjourney v7のキャラ一貫性、Sora 2のExtensions、Kling 3.0の4K/60fps、Veo 3.1のリップシンク音声——四強の現在地を整理する。
高橋 陽菜
マルチモーダルAIリサーチャー
xAI Grok 3／3.5解析：ベンチマーク・コーディング・Colossus 2データセンター戦略
xAI Grok 3 / 3.5 analysis: benchmarks, coding, Colossus 2 datacenter strategy
公開情報による2026年Q2時点、xAIはGrokを「サブスク特典」から「実戦級フロンティア」へ押し上げた。Colossus 2（Memphis、1GW、2026年1月稼働）と10倍計算量で得たGrok 3／Mini／3.5の到達点を冷静に検証する。
中村 詩織
開発者ツールアナリスト
NIMカスタマイズ実践：LoRAホットスワップ・PEFT統合・BYOMパターン
Customizing NIM: LoRA Hot-Swap, PEFT Integration and BYOM Patterns
NIMは「ベースモデル固定のブラックボックス」ではない。LoRAアダプタのホットスワップ、PEFTワークフロー統合、カスタムトークナイザ、BYOM（Bring Your Own Model）によるengine再ビルドまで、カスタマイズポイントを整理する。
中村 健司
ML Platform Engineer
NIM可観測性とTCO分析：DCGM・NeMo Guardrails・DGX Cloud vs 自社運用
NIM Observability and TCO: DCGM, NeMo Guardrails, DGX Cloud vs On-Prem
NIMを本番投入する際、避けて通れないのが可観測性とTCOの議論だ。DCGM ExporterによるGPUメトリクス、NeMo Guardrailsによる入出力制御、Prometheusでのトークン課金、そしてDGX Cloudと自社GPUクラスタのコスト構造差を設計目線で整理する。
坂井 真紀
Site Reliability Engineer
NeMo Guardrails を Policy-as-Code で運用する：Colang 2.0・トピック/入出力レール・CI 統合
NeMo Guardrails as Policy-as-Code: Colang 2.0, Topic/Input/Output Rails, CI Integration
NeMo Guardrails の Colang 2.0 を Policy-as-Code として扱い、トピックレール・入力レール・出力レール・対話レールを CI に組み込んで、レール自体をテスト対象にする運用を整理する。
大塚 史織
LLM Safety Lead
DGX Cloud vs オンプレ H200/B200：2026 年版の価格性能・運用複雑性・ソブリン AI 観点比較
DGX Cloud vs On-Prem H200/B200: 2026 Price/Perf, Operational Complexity, Sovereign AI
DGX Cloud 2026 とオンプレ H200／B200 クラスタの TCO・調達リードタイム・運用負荷・ソブリン要件対応を、日本市場の現実に即して比較する。
西野 大輔
Head of AI Infrastructure
GA4 + Search Console + Looker Studio 中小企業向け計測フレームワーク 2026
GA4 + Search Console + Looker Studio: SMB Measurement Framework 2026
中小企業が GA4・Search Console・Looker Studio を組み合わせ、コンバージョン計測と SEO パフォーマンスを 1つのダッシュボードで可視化する実践的な構築手順。イベント設計と主要KPIの定義付き。
山本 健一
Principal Data Analyst
中小企業 セキュリティ基本 2026 — MFA / バックアップ / メール DMARC / EDR 入門
SMB Security Basics 2026 — MFA / Backup / DMARC / EDR Primer
中小企業が今すぐ着手すべきセキュリティ基礎 4本柱を解説。MFA 全社展開、3-2-1 バックアップ、DMARC/DKIM/SPF、EDR 導入の実装手順と費用感、運用チェックリスト付き。
鈴木 大輔
Principal Security Engineer
Claude vs ChatGPT vs Gemini — 中小企業の選び方 2026
Claude vs ChatGPT vs Gemini — How Japanese SMBs Should Choose in 2026
Claude・ChatGPT・Gemini の 3 大 LLM サービスを、中小企業のユースケース別に比較し、選定基準を整理する。
小林 直樹
AI Platform Analyst
Zapier / Make / n8n で実現する 中小企業の業務自動化 2026
Business Automation for Japanese SMBs with Zapier, Make, n8n in 2026
Zapier・Make・n8n の特徴を比較しつつ、中小企業が業務自動化を立ち上げる際の設計原則と運用ノウハウを整理する。
河野 大樹
Automation Architect
ITベンダー選び方2026: 大手SIer・専門コンサル・内製の比較評価軸
How to Choose IT Vendors 2026: Big SIer vs Specialist vs In-House
中小企業のITベンダー選びは、大手SIer・専門コンサル・内製の3択を正しく使い分けることがROIを決める。5つの評価軸と意思決定フレームワークを解説する。
斎藤 健太郎
IT調達アドバイザー
クラウド移行チェックリスト2026: オンプレからAWS/GCP/Azureへの段階的移行
Cloud Migration Checklist 2026: Phased On-Prem to AWS/GCP/Azure
中小企業のクラウド移行は、6Rモデルに基づく段階的アプローチで失敗率を大幅に下げられる。オンプレ資産の棚卸しから移行後最適化までの実践チェックリストを提示する。
山口 奈緒美
クラウドアーキテクト
飲食店 IT 2026: モバイルオーダー・KDS・在庫管理・ペーパーレス厨房の実装論
Restaurant IT 2026: Mobile Ordering, KDS, Inventory & Paperless Kitchen
人手不足が構造化する日本の飲食業で、モバイルオーダー・KDS（厨房ディスプレイ）・原価管理・ペーパーレス化をどう組み合わせるか。中小チェーンの想定投資レンジと導入順序を、KGA IT が検討してきた構成例も含めて具体的に示す。
中村 翔平
Restaurant Tech Lead
クリニック IT 2026: オンライン予約・電子カルテ連携・患者導線 DX の設計論
Clinic IT 2026: Online Booking, EMR Integration & Patient Journey DX
中小クリニックで進む IT 導入の焦点は、単なる電子カルテ導入から「オンライン予約・Web 問診・電子カルテ・会計・患者コミュニケーション」の全導線統合へと移っている。想定投資レンジと法令制約、KGA IT が検討してきた構成例を解説する。
松本 理恵子
Healthcare IT Principal
ペーパーレス化と電子契約 2026: クラウドサイン・DocuSign・印紙税・電帳法対応の実務
Paperless Operations & Electronic Contracts in Japan 2026: CloudSign, DocuSign, Stamp Tax, JIIMA Compliance
電子帳簿保存法の宥恕期間も完全終了。中小企業のペーパーレス化を、電子契約サービス比較と印紙税・電帳法対応の両面から実務的に整理する。
小林 和彦
Compliance & Operations Advisor
リモートワーク・ツーリング 2026: 中小企業のVPN・VDI・Zero Trust・文化設計
Remote Work Tooling for Japanese SMBs 2026: VPN, VDI, Zero Trust, Culture Design
コロナ禍から6年、リモートワークは日常になった。中小企業向けにVPN・VDI・Zero Trustの使い分けと、制度・文化設計までを実務目線で整理する。
石田 翔平
Enterprise Architect
2026年4月第2週: モデルローンチ・規制・研究 — Gemma 4・Llama 4・Bezos $10B
AI News Week 15, 2026 — Model Launches, Regulation and Research
2026年4月第2週のAIニュースから、Gemma 4・Llama 4・Bezos氏のProject Prometheus 100億ドル調達、EU AI Act の状況などを公開報道ベースでまとめる。
高橋 健介
Enterprise AI Consultant
llama.cpp 量子化選定 2026: K-quants vs IQ-quants 実用比較と importance matrix
llama.cpp Quantization Tuning 2026: K-quants vs IQ-quants and Importance Matrix
GGUF の K-quants と IQ-quants は何が違うのか。importance matrix（imatrix）の役割と、CPU/GPU 構成・モデル規模ごとに失敗しない量子化選定の指針を、公開情報ベースで整理する。
山田 直樹
ML Systems Engineer
ローカルRAGスタック 2026: Open WebUI + Ollama + Chroma + 日本語埋め込みの実装ガイド
Local RAG Stack 2026: Open WebUI + Ollama + Chroma + Japanese Embeddings
外部APIに社内文書を出さず、Open WebUI + Ollama + Chroma + 日本語埋め込みでローカルRAGを構築する手順を、データ取り込み・チャンク戦略・再ランクまで実装目線で整理する。
藤井 美咲
Knowledge Management Consultant
Mac で動かすローカル LLM 完全比較 2026: M4 Max 128GB と M4 Ultra (M3 Ultra 256GB) の実力
Running Local LLMs on Mac in 2026: M4 Max 128GB vs M3 Ultra 256GB
Apple Silicon の Unified Memory は 128GB / 256GB クラスで本領発揮する。M4 Max MacBook Pro と Mac Studio (M3 Ultra 256GB) で 70B〜200B 級モデルが現実的に動く時代の、最新ベンチと選び方。
佐藤 美咲
Senior ML Engineer
Claude Code プラグイン SDK 徹底解剖
Claude Code Plugin SDK Deep Dive
plugin.json manifest から commands・skills・hooks・subagents の合成までを一枚の設計図として整理する。
藤原 慎也
Principal Plugin Engineer
Claude Code プラグインのフック設計
Hook Architecture for Claude Code Plugins
PreToolUse・PostToolUse・UserPromptSubmit・SessionStart の四つの主要フックを活用したライフサイクル制御の実践。
森川 陽子
Developer Productivity Lead
Claude Codeプラグインのエンタープライズ展開：settings.jsonヒエラルキーと管理ポリシー
Enterprise Rollout of Claude Code Plugins: settings.json Hierarchy and Admin Policies
Managed・User・Projectの三層構造を使ったClaude Codeプラグインの配布制御。中央マーケットプレイスと管理ポリシーで、数百人の開発者環境を統制する現実的なレシピ。
白井 直樹
プラットフォームエンジニアリング リード
カスタムスラッシュコマンド設計の深掘り：引数解析・frontmatter・allowed-tools
Custom Slash Commands Deep Dive: Argument Parsing, Frontmatter, and allowed-tools
`$ARGUMENTS`と`$1`の使い分け、frontmatterディレクティブ、allowed-toolsによる最小権限化。プログレッシブディスクロージャでコマンドを読みやすく保つ実践パターン。
中森 里奈
DX エンジニア
プラグイン作者のための 2026 ベストプラクティス: 構造・テスト・配布・marketplace.json
Plugin Authoring Best Practices 2026: Structure, Testing, Distribution
公式 plugins-reference を踏まえ、ディレクトリ構造・plugin.json・marketplace.json・テスト・配布までを通しで設計する。プラグイン作者が陥りがちな罠も合わせて整理する。
藤原 慎也
Principal Plugin Engineer
意識論争2026: Lemoine から Sutskever・Chalmers までのフレームを疑う
Consciousness Debates 2026: Why the Frame Itself Is Broken
LaMDA を「意識がある」と発言した Blake Lemoine から、Sutskever・Amodei・Chalmers が再燃させた2026年の議論まで。問題設定そのものの歪みを点検する。
黒田 壮介
Philosophy of AI Critic
AI モートの幻想: オープンモデル時代に残る本当の堀
AI Moat Illusions: What Actually Defends in the Open-Model Era
Llama・DeepSeek・Qwen の急追でプロプライエタリモデルの優位は溶け始めた。残る堀は何か。
小林 大輔
AI Industry Analyst
Chain-of-Thought はプラセボか: 推論の忠実性を疑う
Is Chain-of-Thought a Placebo? Questioning Reasoning Faithfulness
CoT は本当に思考過程か、それとも見栄えの良い冗長テキストか。Sprague・Lanham らの批判的研究を整理する。
佐藤 真理子
ML Research Critic
GPT-4 劣化論争の系譜：Stanford 2023 論文から 2026 年現在までの証拠整理
The GPT-4 Degradation Saga: From Stanford 2023 to 2026 Evidence
Chen/Zaharia らの 2023 年論文が火をつけた「GPT-4 は劣化しているのか」議論を、Narayanan/Kapoor の反論、2024-2026 年の追加証拠とともに整理し、エンジニアが自社評価で陥りがちな交絡因子を解剖する。
石田 遼介
AI 品質リサーチエンジニア
Context Rot：100K トークン超の品質崩壊と RULER が暴いた NIAH の限界
Context Rot: Quality Collapse Beyond 100K Tokens and RULER vs NIAH
200K、1M トークンをうたうモデルが実運用で崩れる「context rot」現象を、Liu らの Lost-in-the-Middle、NVIDIA の RULER、Needle-in-a-Haystack の限界を軸に整理する。
中谷 佳奈
検索・RAG 基盤エンジニア
AI品質リグレッション検出パイプライン：カナリアeval・McNemar検定・Holm-Bonferroni補正
Building AI Quality Regression Detection Pipelines: Canary Evals, McNemar, Holm-Bonferroni
カナリアeval集合、McNemar検定、Holm-Bonferroni多重比較補正を組み合わせ、AI本番環境の劣化を統計的に有意なレベルで検出するパイプラインの設計を解説します。
藤堂 理恵
品質保証アーキテクト
サイレントAPI更新への対策：応答キャッシュ・model_version固定・デプロイ時eval・A/Bゲートキーピング
Mitigating Silent API Updates: Response Caching, Version Pinning, Eval-on-Deploy, A/B Gatekeeping
OpenAI・Anthropic・Google等のAPIは内部的に挙動が変わることがあります。model_versionピン留め、応答キャッシュ、デプロイ時eval、A/Bゲートの4層で静かな退行を防ぐ実務策を提示します。
黒田 翔平
プラットフォームエンジニア
MMLU-Pro 徹底解説：設計思想・top-N モデル比較と評価の落とし穴 (2026 Q2)
MMLU-Pro Deep Dive: Design, Top-N Comparison, and Evaluation Pitfalls (2026 Q2)
Wang らの MMLU-Pro が標準 MMLU の飽和に応える形で広く採用された 2026 年、Q2 時点の top-N スコア、設計上の改良点、再現実験で陥りがちな罠を整理する。
石田 遼介
AI 評価リサーチエンジニア
GPQA-Diamond と ARC-AGI v2：推論能力評価の現状と二つの異なる「難しさ」
GPQA-Diamond vs ARC-AGI v2: Two Faces of Reasoning Benchmarks in 2026
Rein らの GPQA-Diamond と Chollet らの ARC-AGI v2 は、ともに「推論」を測ると言われるが、測っているものは大きく異なる。2026 年 Q2 のスコア状況と、両者を併読する意味を解説する。
中谷 佳奈
推論評価エンジニア
特化型ドメインモデル2026：Med-Gemini、Harvey、金融・コード特化モデルの勝ち筋
Specialized domain models 2026: when vertical AI wins
汎用フロンティアが強くなるほど、垂直特化モデルの立ち位置は問われる。Med-Gemini、Harvey、金融・コード特化の現在地を整理し、縦型が勝つ条件を明らかにする。
小林 美咲
ドメインAIストラテジスト
オンデバイスSLM 2026：Phi-4・Gemma 3・Llama 3.3 8B量子化で8GB RAMに何が載るか
On-Device SLMs 2026: Phi-4, Gemma 3, Llama 3.3 8B Quantized — What Fits in 8GB RAM
クラウドに送らず手元で動かすSLM（Small Language Model）が2026年の実務候補になりつつある。Phi-4、Gemma 3、Llama 3.3 8Bを量子化して8GB RAMのノートPCやスマートフォンに載せる際の現実的な選択肢と、性能の天井を整理する。
佐藤 健
エッジAIエンジニア
日本語ネイティブLLM 2026：Sarashina 2.5・PLaMo Prime・ELYZA・Calm3の使い分け
Japanese-Native LLMs 2026: Sarashina 2.5, PLaMo Prime, ELYZA, Calm3 — When JP-Native Beats Multilingual
日本語ネイティブLLMが多言語LLMに勝てる局面は意外と限定的で、しかし確実に存在する。SB Intuitions の Sarashina 2.5、Preferred Networks の PLaMo Prime、ELYZA、サイバーエージェントの Calm3 を、公開情報と実務観点で整理する。
田中 美咲
NLP研究者
小型OSS LLMルネサンス2026：Phi-4-mini／Gemma 3／SmolLM3／Qwen3-0.6Bの実力
Small OSS LLM renaissance 2026: Phi-4-mini, Gemma 3, SmolLM3, Qwen3-0.6B
公開情報による2026年Q2時点、3B級SLMは「玩具」から「実用」に変わった。Phi-4-mini／Gemma 3／SmolLM3／Qwen3-0.6Bの四角を中心に、8GB RAM端末で何が成り立つかをベンチマークと商用ライセンスから検証する。
井上 拓海
オープンソースLLMリサーチャー
NVIDIA NIMアーキテクチャ深掘り：Triton・TensorRT-LLM・CUDA Graphsの内部構造
NVIDIA NIM Architecture Deep Dive: Triton, TensorRT-LLM and CUDA Graphs Internals
NVIDIA NIM（NVIDIA Inference Microservices）は、Triton Inference Serverをコアに据え、TensorRT-LLMバックエンド、CUDA Graphs、動的バッチングを組み合わせたコンテナ化推論スタックだ。NGCカタログから配布されるOCIイメージの内部を分解し、リクエストがHTTP/gRPCエンドポイントからGPU kernel実行まで辿る経路を明らかにする。
石川 諒也
GPU Infrastructure Engineer
NIM vs vLLM vs Modular MAX vs SGLang：推論ランタイム選定2026
NIM vs vLLM vs Modular MAX vs SGLang: Inference Runtime Selection 2026
LLM推論ランタイムの選択肢はNVIDIA NIM、vLLM、Modular MAX、SGLangと増え続けている。それぞれの設計思想、機能面、デプロイ複雑度、ベンダーロックインを整理し、用途別の選定指針を示す。
藤田 佳奈
MLOps Platform Lead
NVIDIA NIM でのマルチモデルルーティング：Llama-3.3-70B・Mixtral-8x22B・Nemotron-4 340B をポリシーで捌く
Multi-Model Routing with NVIDIA NIM: Policy-Based Routing across Llama-3.3-70B, Mixtral-8x22B, Nemotron-4 340B
NIM マイクロサービス群の上にポリシールーティング層を敷き、タスク種別・レイテンシ SLO・コスト予算で Llama-3.3-70B／Mixtral-8x22B／Nemotron-4 340B を振り分ける設計を整理する。
小泉 亮介
Principal Inference Architect
NVIDIA AI Blueprints 実戦分析：RAG・Digital Human・Agentic Workflow テンプレートは本番で使えるか
NVIDIA AI Blueprints: RAG, Digital Human, Agentic Workflow Templates — Production Analysis
NVIDIA が公開する AI Blueprint 群を RAG・Digital Human・Agentic Workflow の 3 系統で切り分け、どこまでが"そのまま本番投入できる"かを実装観点で見極める。
三好 恵理子
Senior Solutions Architect
Microsoft 365 中小企業 導入 2026 — Teams / SharePoint / Intune / Defender 設定ガイド
Microsoft 365 SMB Deployment 2026 — Teams / SharePoint / Intune / Defender Setup Guide
50名規模の中小企業が Microsoft 365 Business Premium を導入する際の、Teams・SharePoint・Intune・Defender の初期設定を段階的に解説。MFA 必須化、条件付きアクセス、デバイス管理まで実務チェックリスト付き。
田中 翔太
Lead Cloud Architect
Google Workspace vs Microsoft 365 — 中小企業の選び方 2026 日本版
Google Workspace vs Microsoft 365 — SMB Selection Guide Japan 2026
日本の中小企業が Google Workspace と Microsoft 365 を比較検討する際の、コスト・既存システム連携・運用負荷・セキュリティ機能の 4軸評価。業種別推奨パターンと移行時の落とし穴も解説。
佐藤 美咲
Principal IT Strategist
Microsoft Copilot 中小企業 導入ガイド 2026 — ライセンス・期待値・Pilot 設計
Microsoft Copilot SMB Rollout 2026 — Licensing, Expectations, Pilot Design
Microsoft 365 Copilot を中小企業が導入する際のライセンス体系、期待値の整え方、Pilot 設計の勘所を公開情報ベースで整理する。
高橋 健介
Enterprise AI Consultant
ChatGPT Business 中小企業活用術 2026 — テンプレ・個人情報運用・コスト管理
ChatGPT Business for Japanese SMBs 2026 — Templates, PII Handling, Cost Control
ChatGPT Business を中小企業が使いこなすための業務テンプレート、個人情報運用のルール、月次コスト管理の実践を整理する。
松井 沙織
AI Adoption Strategist
IT投資ROI測定フレームワーク: 中小企業向けKPI設計とベースライン管理
IT Investment ROI Framework for SMBs: KPI Design and Baselines
中小企業のIT投資は「効果測定なき導入」が多く、ROIが可視化されない。定量・定性両面で測定する実践フレームワークと、ベースライン設定の方法論を提示する。
中川 美咲
IT投資評価コンサルタント
製造業 IT 2026: IoT 予知保全・スマートファクトリー・OT-IT 統合の実装指針
Manufacturing IT 2026: IoT Predictive Maintenance, Smart Factory & OT-IT Integration
日本の製造業 SMB が直面する「設備老朽化 × 人手不足 × 技能継承」の三重課題に対し、IoT 予知保全・OT-IT 統合・スマートファクトリー化の現実的な順序と想定投資レンジを整理する。KGA IT が検討してきた構成例も交えて解説する。
山田 健一郎
Manufacturing IT Principal
小売 IT 2026: オムニチャネル・POS-EC連動・リアルタイム在庫同期の勘所
Retail IT 2026: Omnichannel, POS-EC Integration & Real-time Inventory Sync
店舗と EC の境界が消滅しつつある 2026 年の小売業で、POS-EC 連動・リアルタイム在庫同期・統合顧客データ基盤をどう設計するか。中堅小売の想定投資レンジと段階的ロードマップを、KGA IT が検討してきた構成例とともに整理する。
佐々木 美奈
Retail Tech Principal
非エンジニア向けGitHub活用術 2026: マニュアル管理・GitHub Pages・Actions 入門
GitHub for Non-Technical Teams 2026: Manual Management, Pages, Actions Introduction
GitHubはエンジニアだけのツールではない。マニュアル管理、社内ポータル、定型業務の自動化まで、非エンジニア部門でも活かせる使い方を実例で解説する。
松田 智美
DevTools Evangelist
2026年3月第3週のAI重大ニュース 5選 + 解説 — GTC・GPT-5.4・国内ガイドライン改訂
AI News Week 12, 2026 — GTC, GPT-5.4 and Japanese Guideline Revisions
2026年3月第3週、NVIDIA GTC・GPT-5.4・日本のAI事業者ガイドライン改訂など、AI業界の重大ニュースを公開報道ベースで5本まとめて解説する。
高橋 健介
Enterprise AI Consultant
2026年4月第1週: 業界動向と技術ハイライト — Meta・Microsoft・Cadence
AI News Week 14, 2026 — Industry Moves and Technical Highlights
2026年4月第1週のAIニュースから、Metaの新基盤モデル、Microsoftの3モデル発表、Cadence x NVIDIAなど、業界動向と技術ハイライトを公開報道ベースで整理する。
高橋 健介
Enterprise AI Consultant
Ollama vs LM Studio vs Jan 2026: 中小企業向けローカルLLMフロント徹底比較
Ollama vs LM Studio vs Jan 2026: Local LLM Frontends for Japanese SMBs
ローカルLLMの3大デスクトップ実装、Ollama・LM Studio・Janを、運用性・GUI・API互換・MCP対応の4観点で比較し、社内検証から本番展開までの推奨経路を中小企業視点で解説する。
田中 翔太
Lead AI Engineer
vLLM 0.8 セルフホスト実践 2026: 4×4090・1×H100 でのスループット最適化
vLLM 0.8 Self-Hosting 2026: Throughput Tuning on 4x RTX 4090 and 1x H100
vLLM 0.8 系で導入された Model Runner V2 と投機的デコーディングを軸に、4×RTX 4090 と 1×H100 80GB の2構成でスループットとレイテンシを最適化する実践手順を、公開情報ベースで整理する。
佐藤 健太
AI Infrastructure Engineer
ローカル LLM のための GPU 選定ガイド 2026: RTX 5090 / 4090 / 3090 / RTX 6000 Ada / MI300X 比較
Local LLM GPU Buying Guide 2026: RTX 5090 vs 4090 vs 3090 vs RTX 6000 Ada vs MI300X
ローカル LLM 用 GPU を VRAM・帯域・FP8/INT4 性能・国内価格目安の4軸で再評価。RTX 5090 の 32GB GDDR7 が 70B Q4 を 1枚で回せるようになり、選定地図が大きく書き換わった。
田中 翔太
Lead AI Engineer
ローカル LLM 量子化トレードオフ 2026: Q4_K_M / AWQ / GPTQ / FP8 / INT4 を実務で使い分ける
Local LLM Quantization Tradeoffs 2026: Q4_K_M, AWQ, GPTQ, FP8, INT4 in Practice
ローカル LLM の体感速度と品質を決めるのは「どの量子化を選ぶか」である。Q4_K_M / AWQ / GPTQ / FP8 / INT4 の特性、perplexity 差、ハード相性を実務目線で整理する。
中村 大輔
Principal ML Engineer
RevOps ツールスタック 2026: Clari・Gong・Lakehouse・AI 予測の統合設計
RevOps Tooling Stack 2026: Clari, Gong, Lakehouse and AI Forecasting
Clari・Gong・Salesforce Einstein の統合、契約データの Lakehouse 集約、AI による Net Retention 予測、請求 × 会計 × CPM の経理連携まで、2026年の RevOps スタック全体像を実装視点で解剖する。
岡田 玲奈
Head of Revenue Operations
エッジコンピューティング選定マトリクス2026: Fastly・Akamai・AWS・Cloudflare 実測比較
Edge Platform Benchmark 2026: Fastly, Akamai, AWS Lambda@Edge, Cloudflare Workers
Fastly Compute（WASM）・Akamai EdgeWorkers・AWS Lambda@Edge・Cloudflare Workers を cold start、メモリ、GB-秒コスト、地理分布、WAF 統合で横並び比較。日本 × 東南アジア traffic を前提にした選定マトリクスを提示する。
平井 翔大
Infrastructure Solution Architect
RAG の Retrieval 品質を上げる 2026 年の定石: Hybrid・Reranker・HyDE・Late Chunking
Raising RAG Retrieval Quality in 2026: Hybrid, Rerankers, HyDE, and Late Chunking
RAG の品質は Retrieval で 80% 決まる。Hybrid (BM25 + Dense)、Cohere Rerank-3／Voyage Rerank-2 による二段ランキング、HyDE と Query2Doc によるクエリ拡張、semantic／recursive／late-chunking 戦略、そして nDCG@10 と MRR による評価設計まで、本番 RAG の定石を実装コード付きで整理する。
石川 大地
AI Solutions Architect
Platform Engineering成果測定2026: DevEx Framework、SPACE、DORA、DXIを使い分ける
Measuring Platform Engineering in 2026: DevEx Framework, SPACE, DORA, and DXI
Platform Engineering投資のROI説明は2026年のCTO最重要課題である。DevEx Framework（Nicole Forsgren）、SPACE、DORA、Developer Experience Index（DXI）を整理し、Opsera / Faros AI / Jellyfishの選定軸と、組織成熟度モデルに沿った測定戦略を提示する。
長岡 龍彦
Director of Platform Strategy
リテンション分析 2026: Cohort Retention・Quick Ratio・Power User Curves・North Star 設計と日本SaaS解約予測
Retention Analytics 2026: Cohort Retention, Quick Ratio, Power User Curves, North Star Design, and Churn Prediction for Japanese SaaS
Cohort Retention、Quick Ratio、L7/L28 Power User Curves、North Star Metric 設計、そして日本SaaSの解約予測モデル（XGBoost、Causal Forest）まで、2026年のリテンション分析を体系的に解説する。
濱田 大志
Principal Retention Scientist
シークレット管理と Workload Identity 2026: Vault・SPIFFE・AI エージェント NHI の統合設計
Secrets Management and Workload Identity 2026: Vault, SPIFFE, and AI Agent NHI Integration
長寿命 API キーが消えつつある 2026年。HashiCorp Vault・AWS Secrets Manager・Doppler を SPIFFE/SPIRE・Workload Identity Federation・Secretless Broker と組み合わせ、さらに AI エージェント NHI まで射程に入れたシークレット管理の現代設計を、ツール比較と実装パターンで整理する。
佐々木 賢
Principal Platform Engineer
インシデント管理と LLM 支援 postmortem 2026: PagerDuty / Incident.io / Rootly / FireHydrant と MTTR 削減の定量効果
Incident Management and LLM-Assisted Postmortems 2026: PagerDuty, Incident.io, Rootly, FireHydrant and Quantifying MTTR Reduction
インシデント管理 SaaS は 2025〜2026年にかけて LLM 支援機能で劇的に進化した。タイムライン自動生成、影響範囲推定、blameless postmortem の下書き、action item 追跡まで。PagerDuty、Incident.io、Rootly、FireHydrant を実運用観点で比較する。
本多 雄太
Incident Response Lead
法務 AI コパイロット 2026: Harvey・Hebbia・Robin AI・LegalOn・LegalForce 徹底比較
Legal AI Copilots 2026: Harvey, Hebbia, Robin AI, LegalOn & LegalForce Deep Dive
法務 AI コパイロット市場が本番運用フェーズへ。Harvey AI、Hebbia、Robin AI と日本勢 LegalOn・LegalForce を、契約レビュー精度、ハルシネーション抑制、英日差分翻訳まで踏み込んで比較する。
鈴木 恵理
Legal Tech Principal
本番品質のClaude Codeプラグインを公開する: 設計から配布・運用まで
Building a Production-Grade Claude Code Plugin: Design, Distribution, Operations
Claude Codeプラグインをゼロから本番公開するまでの全工程。リポ構造・plugin.jsonマニフェスト・セマンティックバージョニング・マーケットプレース配布・テレメトリ・破壊的変更対応・ユーザー設定マージ戦略を、gsd-build/get-shit-doneとwshobson/agentsを実例に徹底解説。
山田 健一
Staff Developer Experience Engineer
オープンLLMファインチューニングの現在地 2026: 合成データ・DPO派生・日本語特化まで
Open LLM Fine-Tuning 2026: Synthetic Data, DPO Variants, Japanese-Specific Models
2026年のファインチューニングは合成データと DPO/IPO/KTO が主役。Claude Opus 4.7 による教師蒸留、Phi レシピ、Swallow・Rinna・Sarashina、axolotl/unsloth の再現可能レシピを解説。
山本 健一
Applied Research Lead
PLG から Sales-led 併用へ: ARR 8,000万円の壁を越えるプレイブック
From PLG to Sales-Led: The Playbook for Breaking the ¥80M ARR Ceiling
PLG 単独で伸びる ARR には天井がある。Notion・Linear・Vercel の実例から、PQL 定義・SDR 起動トリガー・営業コンテンツ設計を具体化し、ARR 8,000万円の壁を越える hybrid GTM を解剖する。
山本 大輔
VP of Revenue Strategy
Vercel Edge Runtime 2026: Fluid Compute と Next.js 16 RSC の融合
Vercel Edge Runtime 2026: Fluid Compute Meets Next.js 16 RSC
Vercel Fluid Compute の登場で従来の Edge / Serverless 二分法が崩れた。Next.js 16 の RSC エッジレンダリング、streaming SSR、Partial Prerendering、Edge Config ベースの feature flag 運用まで2026年の実戦アーキテクチャを整理する。
中野 彩子
Senior Frontend Infrastructure Engineer
OLAP の新常識 2026: ClickHouse Cloud・DuckDB 1.2・MotherDuck・Turso の使い分け
OLAP in 2026: ClickHouse Cloud, DuckDB 1.2, MotherDuck, and Turso in Production
ClickHouse Cloud のサーバーレス化、DuckDB 1.2 の HTTP server モード、MotherDuck の本格商用、Turso の LibSQL 拡張。2026 年の OLAP は「中央集権の大規模クラスタ」から「エッジ／ブラウザ／ノートブックで動く軽量 OLAP」への分散が進んだ。日本語ワークロード特有の課題も含めて検証する。
藤原 和也
Senior Data Platform Engineer
KV Cache 最適化 2026: FP8 KV・MoE メモリプロファイル・CPU/NVMe オフロード・マルチテナント分離
KV Cache Management 2026: FP8 KV, MoE Memory Profiles, CPU/NVMe Offload, Multi-Tenant Isolation
2026 年の LLM serving における KV cache の決定版ガイド。FP8 KV の品質トレードオフ、MoE ルーティングのメモリプロファイル、ページング、CPU / NVMe オフロード、LMCache と SGLang RadixAttention ベンチマーク、マルチテナントでの分離と公平性を扱う。
吉田 遼
Senior Systems Engineer, LLM Serving
アイデンティティの未来 2026: Passkeys・SCIM・SAML から OIDC への移行と日本企業の壁
The Future of Identity 2026: Passkeys, SCIM, SAML-to-OIDC Migration and the Japanese Enterprise Wall
2026年、B2B における Passkey 展開が踊り場を超え、SAML→OIDC 移行と SCIM 自動化、step-up と Adaptive MFA が一体運用される時代に入った。日本企業特有の個人番号・共有アカウント文化との衝突を正面から扱い、実務で回せる移行計画を提示する。
大石 麻衣
Senior Identity Engineer
カオスエンジニアリング本番実践 2026: Gremlin / LitmusChaos / Chaos Mesh と日本企業の game day 文化
Chaos Engineering in Production 2026: Gremlin, LitmusChaos, Chaos Mesh, and Japanese Enterprise Game Day Culture
Netflix の Chaos Monkey から 10年以上。2026年のカオスエンジニアリングは「本番で意図的に壊す」段階から「壊れる前提で設計し、計画的に検証する」段階へ。日本企業に固有の「計画停電」文化との折衝も含めて整理する。
安藤 美佐
Staff Reliability Engineer
Micro Frontend 再考2026: Module Federation 2.0とRspack/Viteで日本大手企業はどう移行したか
Micro Frontends Reconsidered 2026: Module Federation 2.0, Rspack/Vite, and Japanese Enterprise Migrations
Module Federation 2.0、Single-SPA、Rspack/Vite連携、エッジ配信とキャッシュ無効化戦略を踏まえ、日本の大手金融・SaaS企業が2025-2026年に行った段階的移行の設計判断とハマりどころを具体的に紹介する。
藤本 知佳
Staff Frontend Engineer
セールスエンジニアリングと Revenue Ops の AI コパイロット 2026: Gong・Clari・Breeze・Glossary 実戦比較
Sales Engineering & Revenue Ops AI Copilots 2026: Gong, Clari, Breeze, Glossary Deep Comparison
Gong Anywhere、Clari Copilot、HubSpot Breeze、Glossary AI をリアルタイム通話分析・deal risk scoring・日本語対応の実力まで踏み込んで比較。日本 B2B SaaS の RevOps 実装の現在地を描く。
北村 智宏
Revenue Operations Architect
Claude Plugins 生態系: MCPサーバー・スラッシュコマンド・フックの実戦構築
Claude Plugins Ecosystem: Building MCP Servers, Slash Commands & Hooks
Claude Code プラグイン生態系が本格化。get-shit-done、simplify、ultrareview等の人気プラグインから、独自プラグイン開発、シェル実行時のセキュリティ設計まで徹底解説。
田中 翔太
Lead AI Engineer
NVIDIA・TSMC・ASML 2026年Q1決算: AI半導体サプライチェーンの実数分析
NVIDIA/TSMC/ASML Q1 2026 Earnings: AI Semiconductor Supply Chain Analysis
2026年Q1、NVIDIAデータセンター部門は前年同期比+71%の521億ドル。TSMC 2nm歩留まり、ASML EUV出荷、ハイパースケーラーCapex、そして日本装置メーカーへの波及を実数で解剖する。
木村 啓介
Senior Semiconductor Analyst
AIエージェントSDK徹底比較 2026: Anthropic Agent SDK・Vercel AI SDK 5・LangGraph・Mastra・OpenAI Assistants v2
AI Agent SDK Deep Comparison 2026: Anthropic Agent SDK, Vercel AI SDK 5, LangGraph, Mastra, OpenAI Assistants v2
Anthropic Agent SDK、Vercel AI SDK 5、LangGraph Studio、Mastra、OpenAI Assistants v2を本番運用の観点から徹底比較。エージェントループ設計、ツール呼び出し規約、状態管理、観測性まで踏み込む。
西野 翔
Principal Agent Engineer
消費ベース課金 vs 固定サブスク: AI 時代の SaaS プライシング移行戦略 2026
Usage-Based vs Subscription: SaaS Pricing Migration in the AI Era
Snowflake・Datadog・Twilio の消費ベース課金進化と AI API 時代の「token as unit of consumption」議論を整理し、日本企業の予算制度と整合する hybrid pricing 設計を提示する。
藤井 恵美
Principal Pricing Strategist
Cloudflare Workers と Durable Objects 徹底解剖: グローバル・ステートマシンの設計原理
Cloudflare Workers & Durable Objects Deep Dive: Designing Global State Machines
Durable Objects の単一スレッド・トランザクションモデル、Workers KV / Hyperdrive / D1 の使い分け、Workers AI の推論ルーティング、Rust + WASM バインディングによるホットパス最適化まで、2026年時点の実装ノウハウを体系化する。
村田 聡
Principal Edge Architect
埋め込みモデル 2026 年版ランドスケープ: text-embedding-3-large・Voyage-3・Cohere Embed v4・BGE-M3・Jina v3
Embedding Models 2026 Landscape: text-embedding-3-large, Voyage-3, Cohere Embed v4, BGE-M3, Jina v3
MTEB／BEIR／JMTEB で測る 2026 年の主要埋め込みモデル。OpenAI text-embedding-3-large、Voyage-3、Cohere Embed v4、OpenAI Embed-4、BGE-M3、Jina v3 を日本語と英語で徹底比較。Matryoshka Representation による次元削減と ColBERT の Late Interaction も実装レベルで解説。
青木 知美
Senior AI Research Engineer
変換層の選択 2026: dbt Core 1.10・SQLMesh 0.150・Dagster 1.10 どれを採るか
Transformation Layer 2026: dbt Core 1.10 vs SQLMesh 0.150 vs Dagster 1.10
dbt Core 1.10、SQLMesh 0.150、Dagster 1.10 の 2026 年最新版を、Semantic Layer、incremental materialization、CI/CD、コスト監視の四軸で実戦比較。dbt Labs の商用戦略転換、SQLMesh の virtual data environments、Dagster Asset-centric の成熟度を検証する。
久保 真由美
Lead Analytics Engineer
LLM Serving のバッチ戦略 2026: Continuous Batching・Chunked Prefill・RadixAttention 完全解説
LLM Serving Batching Strategies 2026: Continuous Batching, Chunked Prefill, RadixAttention
Continuous batching、chunked prefill、PagedAttention、RadixAttention、sorted batching の特性と TTFT / ITL / throughput への影響を整理。system prompt sharing や tenant partitioning を含む prompt cache 戦略もエンタープライズ視点で解説する。
竹内 葵
Staff Serving Infrastructure Engineer
Golden Path設計の実際: Backstage Templates、Cookiecutter、Nx Pluginで「正しい既定値」を埋め込む
Designing Golden Paths: Backstage Templates, Cookiecutter, Nx Plugins for Opinionated Scaffolding
Golden PathはPlatform Engineeringの成果物の中でもっとも日常的に触れられる資産である。Backstage Software Templates、Cookiecutter、Nx Pluginを組み合わせ、CI統合とSecret自動プロビジョニングを含む「一発で本番水準になるテンプレート」の設計方法と、プロダクトマネージャ・エンジニア間のContract Designを実務目線で解説する。
柴田 美月
Staff Developer Experience Engineer
実験プラットフォーム 2026: Statsig / LaunchDarkly / GrowthBook / Unleash の設計思想とCUPED・Sequential Testing実戦
Experimentation Platforms 2026: Design Philosophies of Statsig, LaunchDarkly, GrowthBook, and Unleash with CUPED and Sequential Testing
Statsig、LaunchDarkly、GrowthBook、Unleash を実験プラットフォームとして比較し、Bayesian vs Frequentist、CUPED、Sequential Testing、Guardrail Metrics の実装差異まで踏み込む。Server-side vs Client-side の判断軸も示す。
西田 明香
Principal Experimentation Scientist
Astro 5 / Qwik 2 / Svelte 5 比較2026: Islands・Resumability・runesの勝ちどころ
Astro 5 / Qwik 2 / Svelte 5 in 2026: Where Islands, Resumability, and Runes Win
React/Next.js 一強の時代は終わった。Astro 5のServer Islands、Qwik 2のResumability、Svelte 5のrunes、Solid Start 1.0を、コンテンツ重視/インタラクション重視/DXの3軸で比較し、プロジェクト特性に応じた選択基準を提示する。
河野 拓真
Senior Frontend Architect
Skills・Hooks・Subagentsの使い分け: Claude Code拡張機構の決定版ガイド
Skills vs Hooks vs Subagents: The Definitive Guide to Claude Code Extensibility
手続き知識のSkills、イベント介入のHooks、自律ワーカーのSubagents。3つの拡張機構の本質的違い、選択基準、pre-commit×security-review・長尺リサーチ委譲・ドメイン専門家化の実戦パターンを決定マトリクス付きで解説。
田中 翔太
Lead AI Engineer
米国AI規制のパッチワーク: 大統領令・州法・NIST RMF v2・SEC 開示要求の全体像
US AI Regulation Patchwork: Executive Orders, State Laws, NIST RMF v2, and SEC Disclosure
連邦統一法のない米国で展開する日系IT企業が把握すべき規制全体像。大統領令2024-2026、SB 1047廃案後のカリフォルニア、Colorado AI Act 施行、NIST RMF v2、SEC/FTC の AI 関連執行を整理。
斎藤 麻衣
US Regulatory Affairs Lead
ベクトルDB本番比較 2026: pgvector 0.9・Qdrant 1.12・Weaviate 1.28・Chroma 1.0・Pinecone Serverless
Vector Database Production Comparison 2026: pgvector 0.9, Qdrant 1.12, Weaviate 1.28, Chroma 1.0, Pinecone Serverless
pgvector 0.9 の HNSW iterative scan、Qdrant 1.12 のクォータイズ済み GPU インデックス、Weaviate 1.28 の multi-tenancy、Pinecone Serverless の実料金曲線を 100M ベクトル規模で比較。p99 レイテンシ、再現率、シャーディング戦略、ハイブリッドサーチ実装まで本番移行の判断材料を揃えた。
橋本 祐介
Principal Data Platform Engineer
レイクハウス三国志 2026: Apache Iceberg 1.7・Delta Lake 3.3・Apache Hudi 1.0 の決定版ガイド
Lakehouse Showdown 2026: Apache Iceberg 1.7, Delta Lake 3.3, and Apache Hudi 1.0
Snowflake の Iceberg 書き込み GA、Databricks Unity Catalog のオープン化、AWS S3 Tables の登場で、テーブルフォーマット戦争は 2026 年に収束点を見せ始めた。Trino 465、Spark 4.0、DuckDB 1.2、StarRocks 3.4 を横断し、どのクエリエンジンとどの形式を組むのが最適かを実測値で示す。
川口 拓也
Principal Data Engineer
Speculative Decoding 本番導入ガイド 2026: EAGLE-3・Medusa-2・Lookahead の実測スループット
Speculative Decoding in Production 2026: EAGLE-3, Medusa-2, and Lookahead Benchmarks
EAGLE-3、Medusa-2、Lookahead decoding の内部動作とプロダクション導入時の落とし穴。draft model の選定、accept rate のチューニング、vLLM / SGLang の設定例、70B / MoE での throughput 40～60% 改善の実測データをまとめた。
三木 純平
Principal Inference Engineer
IDP選定2026: Backstage v1.30、Port、Cortex、OpsLevel、Humanitecを実装コストで比較する
IDP Selection 2026: Backstage v1.30 vs Port vs Cortex vs OpsLevel vs Humanitec
Internal Developer Platform（IDP）の選定は2026年の平台エンジニアリング最大の戦略判断である。Backstage v1.30・Port・Cortex・OpsLevel・Humanitecの5製品を、プラグインエコシステム、TechDocs、Software Catalog、Scorecard、実装コストの観点で徹底比較し、日本企業での導入事例から現実的な選び方を示す。
荒木 健斗
Principal Platform Engineer
プロダクトアナリティクス徹底比較 2026: PostHog 1.100 / Mixpanel / Amplitude / Heap / June のTCOとプライバシー設計
Product Analytics Deep Comparison 2026: PostHog 1.100, Mixpanel, Amplitude, Heap, and June on TCO and Privacy
PostHog 1.100、Mixpanel、Amplitude、Heap、June を本番運用の視点で徹底比較。セルフホスト vs SaaS、Cookieless tracking とサーバーサイドイベント、自然言語クエリの実力、日本円でのTCOまで踏み込む。
秋山 翔
Head of Product Analytics
ZTNA 実装 2026: BeyondCorp・Cloudflare Access・Tailscale を日本法人でどう回すか
ZTNA Implementation 2026: Running BeyondCorp, Cloudflare Access, and Tailscale in Japanese Enterprises
VPN 全廃が現実味を帯びた 2026年。BeyondCorp Enterprise・Cloudflare Access・Tailscale・Twingate・Zscaler を比較し、デバイスポスチャ・mTLS・SSO 統合、そして日本法人特有の導入ハードル（社判フロー、退職者アカウント、情シスの権限分離）を実務目線で整理する。
松田 健
Principal Security Architect
SLO・SLI・Error Budget Policy 設計実践 2026: Multi-Window Multi-Burn-Rate と LLM サービスの信頼性目標
SLO/SLI/Error Budget Policy Design Practice 2026: Multi-Window Multi-Burn-Rate Alerts and LLM Service Reliability Targets
SRE 本の初版から約10年。SLO 運用はついに「定義してダッシュボードに出す」段階を越え、経営合意された Error Budget Policy と multi-window multi-burn-rate アラートが当然視される時代に入った。LLM サービス固有の SLI 設計まで踏み込む。
中川 一郎
Principal SRE
React Server Components 2026 実戦: Next.js 16 PPRとuse cacheで本番を作り直す
React Server Components 2026 in Production: Rebuilding with Next.js 16 PPR and use cache
Next.js 16で安定版となったPPR（Partial Prerendering）、use cache、cache tagsを軸に、RSCを本番投入した現場の設計判断と移行ハマリどころを整理する。bundle削減の実測値、Suspense境界の切り方、stale-while-revalidateの運用まで踏み込む。
今井 理香
Principal Frontend Engineer
カスタマーサポート AI コパイロット 2026: Intercom Fin 3・Zendesk Copilot・Ada・Dialpad Ai 実測比較
Customer Support AI Copilots 2026: Intercom Fin 3, Zendesk Copilot, Ada, Dialpad Ai Benchmark
Intercom Fin 3、Zendesk Copilot、Ada、Dialpad Ai を deflection rate 実測、human escalation 判定精度、CSAT インパクト、日本語敬語ハンドリング、コンプライアンス録音まで踏み込んで比較する。
前田 彩香
CX Automation Lead
推論エンジン戦争 2026: vLLM・SGLang・TensorRT-LLM・llama.cpp・MLX 完全比較
Inference Engine Wars 2026: vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, llama.cpp, MLX
vLLM 0.8、SGLang 0.4、TensorRT-LLM、llama.cpp、MLX。推論エンジン5強をスループット・レイテンシ・VRAM・バッチ戦略・量子化で徹底比較。7B/70B/405B 実戦チューニング指南。
佐藤 美咲
ML Infrastructure Engineer
LLM オブザーバビリティ 2026: OpenLLMetry・プロンプトトレース・幻覚検知の実戦配線
LLM Observability 2026: OpenLLMetry, Prompt Traces & Hallucination Detection in Production
OpenLLMetry／OpenInference のセマンティック規約、ツール呼び出しのスパン属性、Langfuse・Helicone・Arize Phoenix・W&B Weave の使い分け。機能別コスト按分、レイテンシ SLI、幻覚検知を Grafana Tempo と ClickHouse で実装する具体手順。
宮崎 慎太郎
Senior Observability Engineer
AI市場の金融反応 2026: NVIDIA、Anthropic資金調達、TSMC、ETFの動向
AI Market Financial Reactions 2026: NVIDIA, Anthropic Funding, TSMC & ETF Trends
2026年に入り、AI関連株式市場は乱高下を続ける。NVIDIA調整局面、Anthropic資金調達、OpenAI評価額、TSMC/ASML株価、AI ETFの最新動向を投資家視点から分析。
中村 大輔
AI Industry Analyst
MCPサーバー徹底解剖: Claudeプラグインの心臓部を自作する
MCP Server Deep Dive: Building the Heart of Claude Plugins
Model Context Protocolサーバーの内部アーキテクチャから、Slack連携・DB問い合わせ・ファイルシステムアクセスの実装、権限モデル、OpenAI Function CallingやChatGPT Pluginsとの比較まで実務観点で深掘りする。
佐藤 美咲
Principal Platform Engineer
AIユニコーン プライベート市場 2026: Anthropic、OpenAI IPO、xAI、Mistralの評価額動態
AI Unicorn Private Market 2026: Anthropic, OpenAI IPO, xAI, Mistral Valuations
Anthropic評価額3,200億ドル、OpenAI IPO観測、xAIシリーズF、Mistralの欧州戦略、Cohereエンタープライズ転換。2026年プライベート市場とセカンダリー取引の最新動態、および日本投資家への影響を精密分析。
森 千里
Private Markets Strategist
AIエージェント・マーケットプレイスの収益構造 2026: GPT Store、Claude Artifacts、Gemini Gems の経済学
AI Agent Marketplace Monetization 2026: GPT Store, Claude Artifacts & Gemini Gems Economics
AIエージェント・マーケットプレイス市場が本格化。従量課金・サブスク・レベニューシェアのビジネスモデルを、GPT Store、Claude Artifacts、Gemini Gems の実データから徹底分析。
高橋 由紀
AI Platform Economist
RAG からエージェンティックワークフローへ: 移行戦略と評価基盤の再設計
Migrating from RAG to Agentic Workflows: Strategy and Evaluation Redesign
静的 RAG は複雑な業務フローで限界を露呈している。エージェンティックワークフローへの移行は不可逆だが、RAG を捨てる必要はない。ハイブリッド設計、コスト・品質トレードオフ、ガバナンス変化、評価ハーネスの再構築を実装レベルで論じる。
酒井 弘樹
Principal AI Architect
エンタープライズAI支出の地殻変動 2026: SaaS予算再配分とFortune 500の実態
Enterprise AI Spending Shift 2026: SaaS Budget Reallocation and Fortune 500 Reality
Fortune 500のAI予算項目が独立化し、LLM APIが企業クラウド請求の14%に。SaaS予算からの再配分、Insource/Outsource判断、そして日本のNTTデータ・NEC・富士通の対応を2026年Q1の実データで検証する。
大野 一馬
Enterprise Technology Strategist
オープンLLM頂上決戦 2026: Qwen 3・Llama 4・DeepSeek R2・Mistral Large 3 徹底比較
Open LLM Shootout 2026: Qwen 3 vs Llama 4 vs DeepSeek R2 vs Mistral Large 3
Qwen 3 72B、Llama 4 405B、DeepSeek R2、Mistral Large 3。オープンLLMの頂点を争う4モデルを MMLU-Pro、SWE-Bench、ツール使用、推論コストで徹底比較し、用途別推奨マトリクスを提示する。
田中 翔太
Lead AI Engineer
日本のAIガバナンス進化論: 広島AIプロセス・AI推進法・著作権30条の4の現在地
Japan's AI Governance Evolution: Hiroshima Process, AI Promotion Act, and Copyright 30-4 in 2026
広島AIプロセス国際行動規範の2年後、METI ガイドライン改訂、PPC の LLM 特化指針、2026年春の AI 推進法案審議、著作権法第30条の4解釈まで。シンガポール・韓国・インドとの比較で日本の立ち位置を検証。
小林 健二
Principal Policy Analyst
Claude Opus 4.7 と Sonnet 4.6 実戦比較: ベンチマーク・コスト・使い分け
Claude Opus 4.7 vs Sonnet 4.6: Benchmarks, Cost & When to Use Which
Claude Opus 4.7 と Sonnet 4.6 の技術的深掘り。SWE-bench、Terminal-bench、MMLU-Pro ベンチマーク、コスト効率、プロンプトキャッシュ、ユースケース別最適選択を徹底解説。
田中 翔太
Lead AI Engineer
エンタープライズ LLM 推論パターン 2026: GPU 共有、オートスケール、SLO ルーティング実戦
Enterprise LLM Inference Patterns 2026: GPU Sharing, Autoscaling & SLO-Driven Routing
自社ホストとマネージド（Bedrock／Vertex／Azure AI）の使い分け、MIG/MPS による GPU 共有、KEDA によるキュー長ベースのオートスケール、モデル階層間の SLO ルーティング。投機的デコード＋キャッシュで 85k$/月→12k$/月を実現した事例。
池田 千夏
Staff Platform Engineer
長時間稼働エージェントのメモリ・アーキテクチャ: エピソディック記憶・エンティティグラフ・MemGPT・Anthropic Memory Tool
Long-Horizon Agent Memory Architectures: Episodic Stores, Entity Graphs, MemGPT & Anthropic Memory Tool
長時間稼働エージェントのメモリ設計を徹底解説。エピソディックベクトルストア、KùzuDB/Neo4jのエンティティグラフ、MemGPTの階層メモリ、Anthropic Memory Toolの実装パターンとpgvector/DuckDBのコード例。
渡辺 光輝
Memory Systems Architect
AI エージェントのゼロトラスト・アイデンティティ: NHI と監査ログ設計
Zero-Trust Identity for AI Agents: NHI and Audit Trail Design
AI エージェントが社内システムを自律操作する時代、人間と同じ認証モデルでは崩壊する。Non-Human Identity、スコープ制限 API キー、mTLS、監査ログ設計を Okta for Agents・Workload Identity Federation・HashiCorp Boundary の実装例で解説する。
内田 拓海
Principal Security Architect
AI Agentマーケットプレイスの台頭: SDK・LangGraph Studio・ビジネスモデル
The Rise of AI Agent Marketplaces: SDKs, LangGraph Studio & Emerging Business Models
AI Agentマーケットプレイスが本格化。Anthropic Agent SDK、Vercel AI SDK agents、LangGraph Studio、そして新たなビジネスモデル（収益分配、従量課金）を徹底分析。
佐藤 美咲
ML Infrastructure Engineer
EU AI Act 2026年執行フェーズ: 制裁金・国内監督機関・越境SaaSの実務対応
EU AI Act Enforcement Phase 2026: Fines, National Authorities, and Cross-Border SaaS Compliance
2026年、EU AI Act は全面執行フェーズへ。禁止慣行・高リスクシステム・GPAI義務の発動状況、CNILやBfDIによる制裁事例、日本のSaaS事業者が取るべき実務対応をチェックリスト付きで解説。
中村 理恵
Senior Regulatory Counsel
AI アクセラレータ徹底比較 2026: H200・B200・GB200 NVL72・MI300X・TPU v6・Trainium3・Gaudi 3
AI Accelerator Deep Dive 2026: H200, B200, GB200 NVL72, MI300X, TPU v6, Trainium3, Gaudi 3
70Bパラメータ学習における MFU、HBM 帯域、NVLink/Infinity Fabric トポロジー、TCO を横断比較。NTT、KDDI、さくらインターネット経由での国内調達可能性まで含めた 2026 年版購入判断ガイド。
長谷川 武
Principal Infrastructure Architect
AI Copilot の ROI を正直に測る: 2026年の DevEx 実測方法論
Measuring AI Copilot ROI Honestly: DevEx Methodology in 2026
Copilot 導入の ROI を「受容率 × 時間短縮」で報告する時代は終わった。DORA・SPACE・統制実験・バグ率差分を組み合わせ、LINE ヤフー・メルカリ・サイボウズの実データから「正直な ROI」の測り方を提示する。
伊藤 絵里
Principal DevEx Researcher
生成AI規制最新動向 2026: EU AI Act、米大統領令、日本のAI政策
Generative AI Regulation 2026: EU AI Act, US Executive Orders & Japan's AI Policy
2026年の生成AI規制動向を包括解説。EU AI Act施行本格化、米大統領令改定、日本のAI基本法、グローバルAIガバナンスの現状と企業が取るべき対応を解説。
山田 美和
AI Policy Analyst
オープンソースLLM 2026ランドスケープ: Llama 4、Mistral、Qwen 3、DeepSeek、Phi-4
Open-Source LLM Landscape 2026: Llama 4, Mistral Large 3, Qwen 3, DeepSeek, Phi-4
2026年のオープンソースLLM勢力図を徹底俯瞰。Llama 4、Mistral Large 3、Qwen 3、DeepSeek、Phi-4の比較、vLLM/SGLang/TensorRT-LLM推論最適化、導入指針を解説。
佐藤 美咲
ML Infrastructure Engineer
OpenClaw: オープンソースAIエージェントフレームワークの全貌
OpenClaw: Open-Source AI Agent Framework Deep Dive
LangChain、CrewAI、AutoGenを超える次世代AIエージェントフレームワーク「OpenClaw」のアーキテクチャを徹底解剖。tool-useパターンからメモリシステムまで、実装の核心に迫る。
田中 翔太
Lead AI Engineer
Hermes 3とローカルLLM推論の実践ガイド
Hermes 3 & Local LLM Inference Practical Guide
Nous ResearchのHermes 3をローカル環境でデプロイする完全ガイド。Ollama、vLLMでの推論最適化から、GGUFフォーマットでの量子化実践、クラウドAPIとのベンチマーク比較まで。
佐藤 美咲
ML Infrastructure Engineer
AGIへの道: 自律エージェントとSuper Brain Architecture
Path to AGI: Autonomous Agents & Super Brain Architecture
GPT-4o、Claude、Geminiを動的にルーティングするマルチLLMオーケストレーション。特化型サブエージェントをメタエージェントが統括する「Super Brain Architecture」の設計と実装。
田中 翔太
Lead AI Engineer
無料で使える量子コンピューティング: 中国Origin Quantumから IBM Qiskitまで
Free Quantum Computing: From China's Origin Quantum to IBM Qiskit
量子コンピューティングを無料で体験できるプラットフォームを徹底比較。中国の本源量子、IBM Quantum、Google Cirq、Amazon Braketの無料枠を実際に使い、実用的な量子回路を動かしてみた。
山田 健一
Research Engineer
MDS: Model Distillation Systemで大規模モデルをエッジに展開する
MDS: Deploying Large Models to Edge with Model Distillation System
70Bパラメータの大規模モデルを7Bに蒸留し、コンシューマーGPUやエッジデバイスで動作させる技術を詳解。GPTQ、AWQ、GGUFの実践比較と、品質を維持する蒸留テクニック。
佐藤 美咲
ML Infrastructure Engineer
2025年版: 無料AIAPIガイド - 知らないと損する15のサービス
2025 Free AI API Guide: 15 Services You Should Know
Groq、Together.ai、Hugging Face、Geminiなど、無料で使えるAI APIを網羅的にレビュー。レート制限、利用可能モデル、ベストなユースケースを実務目線で解説。
鈴木 大輔
Full-Stack Engineer
CLIツール2025: DevOpsエンジニアの必携ツールチェーン
CLI Tools 2025: Essential DevOps Engineer Toolchain
starship、ripgrep、lazygit、k9sからAI搭載CLIまで。2025年のDevOpsエンジニアが本当に使っているCLIツールチェーンを、導入手順と実践Tipsとともに紹介。
木村 拓也
DevOps Engineer
Subvertentes: 高度なプロンプトエンジニアリングとマルチステップ推論
Subvertentes: Advanced Prompt Engineering & Multi-Step Reasoning
Chain-of-Thought、Tree-of-Thought、Graph-of-Thoughtを超える実践的なプロンプトエンジニアリング。ビジネスプロセス自動化のためのprompt chainingをKGAの実案件をベースに解説。
田中 翔太
Lead AI Engineer
DeepSeek R1: 推論特化モデルの衝撃
DeepSeek R1: The Impact of a Reasoning-Specialized Model
DeepSeek R1が推論ベンチマークでGPT-4oを超えた。chain-of-thought推論の内部メカニズムとオープンソース戦略の意味を技術的に分析する。
中村 悠太 / Yuta Nakamura
Lead AI Engineer
Claude 4 Sonnet/Opus: Anthropicの最新モデル徹底レビュー
Claude 4 Sonnet/Opus: Comprehensive Review of Anthropic's Latest Models
Claude 4ファミリーが全面刷新。Constitutional AIの進化、tool use性能の飛躍、コーディングベンチマークでの躍進を実機検証データとともにレビューする。
林 美咲 / Misaki Hayashi
Infrastructure Lead
Gemini 2.0 Flash: Googleのマルチモーダル戦略
Gemini 2.0 Flash: Google's Multimodal Strategy
Gemini 2.0 Flashのマルチモーダル能力と100万トークンコンテキストの実力を検証。Gemmaオープンモデルとの使い分けも含めて解説する。
金 東勲 / Kim Dong-hoon
Security Engineer
Llama 4: Metaのオープンソース革命が加速
Llama 4: Meta's Open Source Revolution Accelerates
Llama 4のScout/Maverickモデルが登場。Mixture of Experts (MoE)アーキテクチャの採用と、オープンソースAIコミュニティへのインパクトを分析する。
鈴木 健一 / Kenichi Suzuki
Full-Stack Engineer
Grok-3: xAIの挑戦とリアルタイムAI
Grok-3: xAI's Challenge and Real-Time AI
xAIのGrok-3がリアルタイムデータ統合で独自のポジションを確立。X (Twitter)統合の実用性と他モデルとの性能比較を実機検証する。
中村 悠太 / Yuta Nakamura
Lead AI Engineer
Mistral Large 2とMixture of Experts完全解説
Mistral Large 2 and Mixture of Experts Complete Guide
欧州発のAIチャンピオン、Mistral Large 2のMoEアーキテクチャを技術的に深堀り。Codestralのコーディング性能とGDPR対応のメリットも解説する。
林 美咲 / Misaki Hayashi
Infrastructure Lead
Qwen 3: アリババのAIが世界トップクラスへ
Qwen 3: Alibaba's AI Reaches World-Class Level
Qwen 3ファミリーが多言語・数学・コーディングで世界トップクラスの性能を達成。オープンウェイト戦略とアジア言語での優位性を実測データとともに解説する。
金 東勲 / Kim Dong-hoon
Security Engineer
RAGを本番環境で運用する: 設計パターンと落とし穴
Running RAG in Production: Design Patterns and Pitfalls
RAGの概念は簡単だが本番運用は地獄。チャンキング戦略、リランキング、評価パイプラインまで、KGAが本番で学んだ設計パターンと失敗談を共有する。
中村 悠太 / Yuta Nakamura
Lead AI Engineer
LoRA/QLoRAファインチューニング実践ガイド2026
LoRA/QLoRA Fine-Tuning Practical Guide 2026
LoRA/QLoRAによるLLMファインチューニングの実践ガイド。データセット準備から最適なハイパーパラメータ設定、評価手法まで、KGAの実案件ベースで解説する。
林 美咲 / Misaki Hayashi
Infrastructure Lead
AIコーディングアシスタント比較2026: Cursor vs Claude Code vs Copilot
AI Code Assistants Comparison 2026: Cursor vs Claude Code vs Copilot
Cursor、Claude Code、GitHub Copilotを実際の開発タスクでガチ比較。コード生成精度、リファクタリング能力、コスト、開発体験を10のベンチマークタスクで評価する。
鈴木 健一 / Kenichi Suzuki
Full-Stack Engineer
FLUX vs SDXL: AIイメージ生成の最前線
FLUX vs SDXL: The Cutting Edge of AI Image Generation
FLUX.1とStable Diffusion XLのイメージ生成能力を徹底比較。ComfyUIでのワークフロー構築とプロンプトエンジニアリングの実践テクニックを解説する。
中村 悠太 / Yuta Nakamura
Lead AI Engineer
AI動画生成2026: Sora, Kling, Runway Gen-4の実力比較
AI Video Generation 2026: Comparing Sora, Kling, and Runway Gen-4
AI動画生成ツールのSora、Kling、Runway Gen-4を実際のビジネスユースケースで比較。品質、コスト、制約を正直にレビューする。
林 美咲 / Misaki Hayashi
Infrastructure Lead
Kubernetes本番運用2026: 我々が学んだ教訓
Kubernetes Production 2026: Lessons We Learned
Kubernetes本番運用3年目で学んだ教訓を赤裸々に共有。オートスケーリングの罠、Observabilityの構築、コスト最適化、実際に起きたインシデントの事後分析。
金 東勲 / Kim Dong-hoon
Security Engineer
Terraform vs Pulumi: IaCツール完全比較
Terraform vs Pulumi: Complete IaC Tool Comparison
TerraformからPulumiへの部分移行を経験したKGAが、両ツールの長所・短所を実運用の視点で完全比較。移行の判断基準と実際の移行プロセスも共有する。
鈴木 健一 / Kenichi Suzuki
Full-Stack Engineer
ゼロトラストアーキテクチャの実装記録
Zero Trust Architecture Implementation Record
KGAが実際にゼロトラストアーキテクチャを導入した全記録。BeyondCorpモデルの実装、IDベースアクセス制御、段階的移行プロセスと成果を共有する。
金 東勲 / Kim Dong-hoon
Security Engineer
AIエージェントを本番投入して学んだ7つのこと
7 Lessons Learned from Deploying AI Agents to Production
AIエージェントを本番環境に投入して痛感した7つの教訓。障害モード、ガードレール設計、モニタリング、コスト暴走対策をリアルな失敗事例とともに解説する。
中村 悠太 / Yuta Nakamura
Lead AI Engineer
エッジコンピューティング実践: Cloudflare Workersで何ができるか
Edge Computing in Practice: What You Can Do with Cloudflare Workers
Cloudflare Workers、D1、R2、KVを使ったエッジコンピューティングの実践事例。パフォーマンスベンチマークとリアルなユースケースを共有する。
鈴木 健一 / Kenichi Suzuki
Full-Stack Engineer
vLLMとTensorRT-LLM: 推論サーバー最適化の実践
vLLM & TensorRT-LLM: Inference Server Optimization in Practice
LLM推論サーバーの最適化を徹底比較。vLLMのPagedAttentionとTensorRT-LLMのFP8カーネルをベンチマークし、バッチ処理戦略、KVキャッシュ管理、本番環境での運用ノウハウを共有する。
中村 悠太
Senior AI Engineer
Next.js 16移行ガイド: App Routerの実践パターン
Next.js 16 Migration Guide: App Router Practical Patterns
Next.js 16へのマイグレーションで直面した課題と解決策。React Server Componentsの実践パターン、ストリーミング、キャッシュ戦略の最適化まで、本番移行の全記録を共有する。
林 美咲
Frontend Tech Lead
PostgreSQL 17の新機能と我々の移行記録
PostgreSQL 17 New Features & Our Migration Record
PostgreSQL 17の新機能を本番環境で検証。JSON_TABLE、インクリメンタルバックアップ、MERGE改善、パフォーマンス向上の実測データと、PG16からの移行手順を記録する。
金 東勲
Infrastructure Engineer
LLM評価フレームワークの構築: 品質をどう測るか
Building an LLM Evaluation Framework: How to Measure Quality
LLMの出力品質を体系的に評価するフレームワークをゼロから構築した記録。カスタムベンチマーク、人間評価とのキャリブレーション、自動テストパイプラインの設計と運用を解説する。
鈴木 健一
ML Platform Engineer
Dockerコンテナセキュリティ強化: 実践チェックリスト
Docker Container Security Hardening: Practical Checklist
コンテナセキュリティの実践的な強化手法をチェックリスト形式で解説。Rootless Docker、イメージスキャン、ランタイム保護、ネットワーク分離まで、本番環境で実施すべき対策を網羅する。
中村 悠太
Senior AI Engineer
gRPC vs REST: マイクロサービス通信の選び方
gRPC vs REST: Choosing Microservice Communication
マイクロサービス間通信でgRPCとRESTをどう使い分けるか。Protocol Buffers、ストリーミング、エラーハンドリングの比較から、KGAの本番環境での実測ベンチマークまでを解説する。
林 美咲
Frontend Tech Lead
プロンプトキャッシュでAPI費用を80%削減した方法
How We Cut API Costs by 80% with Prompt Caching
LLM APIの費用を80%削減したプロンプトキャッシュ戦略の全貌。完全一致キャッシュからセマンティックキャッシュまで、Redisベースの実装パターンとコスト最適化のノウハウを公開する。
金 東勲
Infrastructure Engineer
GitHub Actions高度なワークフロー: マトリックスビルドからSelf-hosted Runnersまで
GitHub Actions Advanced Workflows: Matrix Builds to Self-hosted Runners
GitHub Actionsの高度な活用法を実践的に解説。マトリックスビルドの最適化、再利用可能ワークフロー、キャッシュ戦略、Self-hosted Runnersの構築・運用ノウハウを共有する。
鈴木 健一
ML Platform Engineer
WebAssemblyがサーバーサイドを変える: Wasmtime, Spin, Fermyon
WebAssembly Transforms Server-Side: Wasmtime, Spin, Fermyon
WebAssemblyがブラウザを超えてサーバーサイドに進出している。Wasmtime、Spin、Fermyon Cloudでの実践経験から、パフォーマンス、ユースケース、現実的な限界までを率直に解説する。
中村 悠太
Senior AI Engineer
AI駆動の監視システム: 異常検知からインシデント対応まで
AI-Powered Monitoring: From Anomaly Detection to Incident Response
AI駆動の監視システムをゼロから構築した記録。メトリクスの異常検知、ログの自動分析、アラート集約、インシデント対応の自動化まで、AIOpsの実践と正直な評価を共有する。
林 美咲
Frontend Tech Lead
Redis 8: キャッシュを超えた活用法
Redis 8: Beyond Caching
Redis 8の新機能を活用し、キャッシュ以外のユースケースを徹底解説。ベクトル検索、Pub/Sub、Streams、JSONネイティブサポートの実装パターンとパフォーマンスを実測データで共有する。
金 東勲
Infrastructure Engineer
ソフトウェアサプライチェーンセキュリティ2025
Software Supply Chain Security 2025
ソフトウェアサプライチェーン攻撃の実態と対策を解説。SBOM生成、Sigstoreによるアーティファクト署名、SLSAフレームワークの実装、実際のインシデント分析まで、包括的にカバーする。
鈴木 健一
ML Platform Engineer
マルチエージェントフレームワーク比較: CrewAI vs AutoGen vs LangGraph
Multi-Agent Framework Comparison: CrewAI vs AutoGen vs LangGraph
マルチエージェントフレームワーク3選を本番ワークロードで徹底比較。アーキテクチャの設計思想、実装パターン、パフォーマンス、運用上の課題を、KGAの実プロジェクトでの経験に基づいて解説する。
中村 悠太
Senior AI Engineer
Observabilityスタック2025: OpenTelemetry, Grafana, Tempo, Loki
Observability Stack 2025: OpenTelemetry, Grafana, Tempo, Loki
2025年のObservabilityスタックをゼロから構築した記録。OpenTelemetryによる計装、Grafana+Tempo+Lokiの統合、分散トレーシングの実践、コスト効率の高い運用設計を解説する。
林 美咲
Frontend Tech Lead
AI音声合成2025: ElevenLabs, XTTS, Bark, 実用レベルの音声クローン
AI Voice Synthesis 2025: ElevenLabs, XTTS, Bark & Practical Voice Cloning
AI音声合成の最前線を実践レビュー。ElevenLabs、Coqui XTTS v2、Bark、StyleTTS2の品質比較、音声クローンの実装手順、倫理的配慮、そして実際のプロジェクト適用事例を共有する。
金 東勲
Infrastructure Engineer
Bun vs Deno vs Node.js: ランタイム比較2025
Bun vs Deno vs Node.js: Runtime Comparison 2025
JavaScript/TypeScriptランタイム3選を本番ワークロードで比較。起動速度、HTTPスループット、バンドル性能、エコシステムの成熟度、移行ガイドを実測データとともに解説する。
鈴木 健一
ML Platform Engineer
ベクトルデータベース比較: Pinecone, Qdrant, Weaviate, Milvus, Chroma
Vector Database Comparison: Pinecone, Qdrant, Weaviate, Milvus, Chroma
主要ベクトルデータベース5つを本番ワークロードで徹底比較。検索精度、レイテンシ、スケーラビリティ、コスト、運用負荷を実測データで評価し、ユースケース別の最適選択を解説する。
中村 悠太
Senior AI Engineer
Phi-4とSLM革命: 小型モデルが大型を超える瞬間
Phi-4 & the SLM Revolution: When Small Models Outperform Giants
Microsoft Phi-4が証明した「小型モデルの逆襲」。14Bパラメータで70Bモデルを凌駕する領域、エッジデプロイの実践、モバイルAIの現実的な設計パターンを解説する。
中村 悠太
Senior AI Engineer
Cloudflare AI Gateway: AIアプリのインフラを10分で構築
Cloudflare AI Gateway: Build AI App Infrastructure in 10 Minutes
Cloudflare AI Gatewayを使ったAIアプリケーションのインフラ構築ガイド。レート制限、キャッシング、アナリティクス、プロバイダーフォールバックを10分でセットアップする。
林 美咲
Frontend Tech Lead
OpenAI Realtime API: リアルタイム音声AIの構築
OpenAI Realtime API: Building Real-Time Voice AI
OpenAI Realtime APIを使ったリアルタイム音声AIアプリケーションの設計と実装。WebSocket接続、音声モード、Function Calling統合、レイテンシ最適化の実践ガイド。
金 東勲
Infrastructure Engineer
AWS Bedrockを本番環境で使う: 設計と運用の実際
AWS Bedrock in Production: Design and Operations Reality
AWS Bedrockを本番環境に導入する際の設計判断、モデル選定、Guardrailsの設定、Knowledge BasesによるRAG構築、コスト最適化の実務ノウハウ。
鈴木 健一
ML Platform Engineer
GraphQL Federation v2: マイクロサービスAPI統合の決定版
GraphQL Federation v2: The Definitive Microservices API Integration
Apollo Federation v2によるマイクロサービスAPI統合の設計と実装。サブグラフ設計、スーパーグラフ構成、スキーマ合成、RESTからの段階的移行戦略を実務経験から解説。
中村 悠太
Senior AI Engineer
AIセーフティとアライメント: 実務者の視点
AI Safety & Alignment: A Practitioner's Perspective
AIセーフティを学術的議論ではなく実務として捉える。ガードレールの実装、コンテンツフィルタリング、Red Teamingの実践手法、そして「安全すぎるAI」の弊害について。
林 美咲
Frontend Tech Lead
バックエンドエンジニアのためのRust入門
Rust for Backend Developers: A Practical Introduction
Go/Node.jsからRustへの移行を検討するバックエンドエンジニアのための実践ガイド。Actix-webとAxumの比較、async runtime、所有権モデルの実務的な理解法を解説。
金 東勲
Infrastructure Engineer
MLOpsパイプライン構築: モデル開発から本番デプロイまで
MLOps Pipeline Architecture: From Model Development to Production
MLOpsパイプラインの全体設計。MLflowによる実験管理、Feature Store、モデルレジストリ、本番デプロイ戦略、ドリフト検知の実装まで、KGAの実務ノウハウを体系的に解説。
鈴木 健一
ML Platform Engineer
Google Willow量子チップ: 量子エラー訂正の突破口
Google Willow Quantum Chip: Breakthrough in Quantum Error Correction
Googleが発表した量子チップ「Willow」が量子エラー訂正で達成した突破口を解説。105量子ビットの実力、ランダム回路サンプリングの意義、実用量子コンピューティングへの道筋。
中村 悠太
Senior AI Engineer
OpenRouter: 統合AI APIで開発を加速する
OpenRouter: Accelerating Development with Unified AI API
OpenRouterを使ったマルチモデルAI開発の実践ガイド。統合API、モデルルーティング、フォールバック戦略、プロバイダー間コスト比較と最適化手法を解説。
林 美咲
Frontend Tech Lead
インシデント対応自動化: PagerDutyからSlack Botまで
Incident Response Automation: From PagerDuty to Slack Bots
インシデント対応の自動化戦略。PagerDutyとSlack Botの連携、自動ランブック実行、自動修復（auto-remediation）、ポストモーテム文化の構築まで、KGAの運用実践を共有。
金 東勲
Infrastructure Engineer
埋め込みモデル比較2025: OpenAI, Cohere, BGE, Jina
Embedding Models Comparison 2025: OpenAI, Cohere, BGE, Jina
2025年の主要埋め込みモデルを実務観点で徹底比較。OpenAI text-embedding-3、Cohere embed-v3、BGE-M3、Jina Embeddings v3の多言語性能、コスト、検索品質を検証。
鈴木 健一
ML Platform Engineer
Tailwind CSS v4でデザインシステムを構築する
Building a Design System with Tailwind CSS v4
Tailwind CSS v4の新機能を活用したデザインシステム構築ガイド。CSS-firstコンフィグ、デザイントークン、コンポーネントライブラリパターン、v3からの移行戦略を解説。
中村 悠太
Senior AI Engineer
API Rate Limiting戦略: Token Bucket, Sliding Window, 分散環境での実装
API Rate Limiting Strategies: Token Bucket, Sliding Window & Distributed Implementation
API Rate Limitingの主要アルゴリズム（Token Bucket、Sliding Window Log、Sliding Window Counter）の比較と、Redisを使った分散環境での実装パターンを解説。
林 美咲
Frontend Tech Lead
合成データでAIをトレーニングする: 手法と限界
Training AI with Synthetic Data: Methods and Limitations
合成データ生成の主要手法（LLM生成、GANs、シミュレーション）、品質評価メトリクス、プライバシー保護への応用、そして「モデル崩壊」問題の実態と対策を解説。
金 東勲
Infrastructure Engineer
プラットフォームエンジニアリング2025: Developer Experienceを設計する
Platform Engineering 2025: Designing Developer Experience
プラットフォームエンジニアリングの実践。Internal Developer Platform（IDP）の設計、Golden Path、セルフサービス化、Backstageの導入、開発者体験のメトリクス化を解説。
鈴木 健一
ML Platform Engineer