TECH MCPという翼のために生まれたAI ─ Ornith 1.0 9Bが見せた新しいローカルLLMの力
Ornith 1.0 9BとDuckDuckGo MCPを組み合わせてRC4廃止問題を調査したところ、従来のローカルLLMとは異なる能力が見えてきた。コーディングモデルだと思っていたOrnithは、実は優秀な調査官だったのかもしれない。EOKの壁、RAGの限界、そしてローカルAIの新しい可能性について考える。
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TECH PostgreSQL ─ 完璧主義者たちの 40 年戦争
PostgreSQLはなぜAI時代に再評価されているのか。LAMP全盛期のMySQL、NoSQL革命、JSONB、pgvector、RAG、Vector DB乱立──WebとAIの歴史を通じて、「正しさ（Consistency）」へ回帰する人類の技術文明史を描く長編テックエッセイ。
TECH 政府AI「源内」公開を企業はどう読むべきか｜これはAIではなく“行政標準”である
デジタル庁が公開したガバメントAI「源内」は新しいAIモデルではない。本記事では、源内を“行政標準”として捉え、企業がどう対応すべきかを整理する。IT企業・非IT企業それぞれへの影響と、今後の実務の変化を解説。
TECH RAGは終わるのか？Unsloth Studioが示す“学習するAI”の実力
RAGの限界が見え始めた今、注目されるLoRAとUnsloth Studio。検索型AIから“学習するAI”への変化を、RTX3060での現実ラインとともに解説します。
TECH QMDという風向計：RAG時代に「検索」が再び主役になる理由
QMDとは何か（最短定義）GitHubで公開から1週間ほどで1万スターを超えた「QMD（Query Markup Documents）」というプロジェクトが、技術者の間で話題になっている。Markdownドキュメントを対象に、BM25による...
HowTo RAG以前のDify ─ 中小零細がAI導入で失敗しないための実践記
RAGや高額なAIキットを導入する前に読むべき一ページ。中小零細がAI導入で失敗しないために、DifyとローカルLLMで「何もしないAI」から始める理由を実践ベースで解説する。
TECH Difyマーケットプレイスが暴いた、生成AIインフラの現実──ツールDL数から読む「賢さより互換性」の時代
Difyマーケットプレイスのダウンロード数を手がかりに、生成AIインフラの現在地を分析。モデル互換性、API前提ツール、MCP拡張、RAGとストレージの選別など、実際に「使われている」選択からAIの現実を読み解く。
HowTo AIアプリ構築シリーズ
AIを“使う側”ではなく“仕組みに組み込む側”へ――。情報漏洩ゼロ・API費用ゼロで導入可能な「AIアプリ構築シリーズ」。LM Studioを軸に、RAG・API連携・自動化までを最短ルートで解説します。
TECH AIが先に動く ― LM Studio × 自動化（プロアクティブ運用の最短ルート）
「AIに頼む」から一歩進んで、AIが先に動いて“用意しておく” 世界へ。ここでは、LM Studioを トリガー（合図）→ ポリシー（判断）→ アクション（実行） の3レイヤで自動化し、人間が触る前に下ごしらえが終わる状態を作ります。いまの...
TECH RAG精度を一気に高める ― PDFをただ読み込ませるだけでは不十分な理由と、“分割設計” の最適ルール
RAGの精度を左右するのは「PDFを読み込ませたか」より、「どう区切って前処理したか」。LM Studioで活かせるチャンク分割設計の最適基準を、具体例と共に実戦的に示します。