AI AIの「もう一度考える」と「もう一度実行する」は同じではない――retry設計で一番怖いところ
AIのreasoningをやり直すことと、外部操作を再実行することは同じretryではありません。Personal AI Platformの実装で見えた、安全なsession再利用と二重実行を防ぐ境界についてまとめます。
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AI AIが600秒を2回使い切った。「もっと待つ」のをやめて、57秒で終わる構造に直した
自分専用のAI基盤「Personal AI Platform」を作っています。 最近は、ChatGPTから指示を受けるだけではなく、サーバー上にいるCodex自身がタスクを理解し、必要な作業を分解して、実行方法まで考える仕組みを作っています...
身近な科学 田植えをしない稲作が増えているらしいので調べてみた――乾田直播は思ったより大きな変化だった
田植えをしない「直播栽培」が増えていると聞いて調べてみると、単なる省力化以上の変化が起きていました。乾田直播が農機、輪作、労働時間、そしてイネの品種改良まで変えていく理由を整理します。
MCPでつくる自作AIサーバー MCPでつくる自作AIサーバー #3｜Loop Engine――MCPをつなぐだけではAIエージェントは動き続けない
MCPでツールを増やしても、AIは一回の応答で止まる。Observe→Plan→Act→EvaluateをRun / Event / Checkpointとして保持するLoop Engineを作り、さらに「すべてをLoopに通すのも違う」と分かった実運用の設計をまとめます。
AI 査読済みでも、こんなミスは残る――AI時代の論文QCはどうあるべきか
査読済み論文を精査したところ、F値とp値の不整合、本文とFigureの食い違いなど、機械的に検出できそうな問題が複数残っていた。未公開原稿の機密性という制約も踏まえ、AI時代の査読と論文QCのあり方を考える。
MCPでつくる自作AIサーバー MCPでつくる自作AIサーバー #2｜Knowledge MCP――AIに「記憶」ではなく知識基盤を持たせる
「AIが覚えていること」と「現在の正しい仕様」は同じではない。Memory、Context、RAGと役割を分け、canonical specification、handoff、SHA、live state再確認で長期プロジェクトを支えるKnowledge MCPの実運用をまとめます。
MCPでつくる自作AIサーバー MCPでつくる自作AIサーバー #1｜Development MCP――AIに「開発そのもの」を任せるために作った仕組み
新連載「MCPでつくる自作AIサーバー」第1回。AIにコードを書かせるだけでは開発は回らない。workspace、テスト、PR、merge、production、権限、復旧をどう分離したか。Development MCPを実運用して見えた設計を記録します。
AI IIBMP2026に初参加して感じたこと――思った以上に「AIをどう使うか」の会だった
IIBMP2026に初参加。もっと「バイオインフォマティクスそのもの」の会を想像していましたが、AI coding、AIエージェント、研究自動化、MCPやServerまで、「AIをどう研究に組み込むか」がかなり前面に出た3日間でした。
AI 記憶から並列開発まで。自分専用AI基盤は、いったんここまでできた
長期記憶が欲しくて始めた自分専用AI基盤は、Development、Publishing、Loop、durable Run、自律化、並列化、Authorityまで広がりました。Season 1の12回を、機能一覧ではなく「困るたびに何を変えたか」という開発物語として振り返ります。
AI AIはコードを書ける。でも、認識を合わせ続けるのはまだ難しい
AIはコードを書ける。でも、長い会話の中で仕様や判断の重みを正確に共有し続けるのはまだ難しい。文字起こしの小さな表示ミスと、CLI常駐化の壁打ちから考えたこと。