ハーネスで縛れ、AIに任せろ ーAIエージェントの出力品質は“構造”で守る / 開発者向けブログ・イベント | GMO Developers
AIコーディングエージェントによって、実装のスピードは確かに上がりました。設計し、試し、修正する。その試行回数を増やせることは、AI駆動開発の大きな価値です。 一方で、コード品質のばらつきや設計の揺れといった課題も見えてきました。そこで私たちは、AIの出力品質を人の注意力ではなく、構造で支える仕組みとして「ハーネスエンジニアリング」を導入しました。本記事では、その実践内容を紹介します。 はじめに こんにちは。GMOインターネットの平野です。 ConoHa VPSではMCP（Model Context Protocol）サーバーを、Claude Codeを活用したAI駆動開発で構築しています。この開発スタイルをしばらく続けてきて、AI コーディングエージェントに実装の多くを任せ、開発スピードはたしかに上がったと実感しています。 これは単に人間がコードを書く量が減る、という話ではなく、設計して
日本語の手書きメモを書き起こせるOCRを探すために23モデルを片っ端から試した話
こんにちは！逆瀬川ちゃん (@gyakuse) です！ 今日は日本語の手書きメモをいい感じに書き起こしてくれるOCRを探して、23モデルを片っ端から比較してみた話をまとめていきたいと思います。 手書きメモは楽しいが電子化がつらい わたしはいまだに手書きメモをよく書きます。打ち合わせの最中にさっと書いたり、アイデアを整理するときにペンで図を描いたり。手を動かしながら考えるのはとても楽しいし、タイピングとは違う思考の広がり方があります。 ただ問題は電子化です。ノートに書いたメモをあとからSlackやNotionに転記するのがとにかくつらい。自分の字を自分で読み返す作業がすでにつらいのに、それを打ち直すのは二重苦です。 OCRで自動化したいのですが、日本語の手書き文字って既存のOCRモデルにとってはかなり難しいタスクです。活字ならどのモデルでも高精度ですが、手書きとなると精度がガクッと落ちます。
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