記事一覧
9 件の連載記事を掲載中。AI技術や日常の開発ノウハウをお届けします。
LLM生成テストの誤検知を減らす：実装検証とモック設計の工夫
LLM生成テストの偽陽性を防ぐ3つのパターン分析と、静的解析・モック設計・変異テストを組み合わせた実装戦略を解説します。
LLMエージェントの「思い込み判断」をプロンプト設計で防ぐ
ハルシネーション、コンテキスト無視、過信による誤判断。エージェントの思い込みを実装レベルで軽減するプロンプト設計と検証ステップの具体的手法。
LLM APIコスト削減：キャッシュとレート制限の実装ガイド
LLM APIの料金が想定を超える原因と対策を、プロンプトキャッシング、セマンティックキャッシュ、レート制限の実装コード付きで解説。本番環境への段階的な移行方法も紹介。
LLMの文脈長制限を実装で回避する：2つの戦略と使い分け
チャットとドキュメント分析で避けられない文脈長制限。スライディングウィンドウと段階的サマリーを実装レベルで解説し、シーン別の選択基準を示します。
LLM生成コードをCI/CDで自動検証する実装パターン
LLM生成コードを本番環境に流す前に検証すべき3層と、GitHub Actionsでの実装例。静的解析・セキュリティスキャン・カスタムルール・ステージング環境での動的テストを組み合わせた品質管理フィルタの設計方法。
LLM出力をTypeScriptで型安全に：Zodスキーマバリデーション実装パターン
Claude APIのJSON出力は本番で欠落や型違いが発生します。TypeScriptの型チェックだけでは不十分。Zodを使ったランタイムバリデーションと、リトライ戦略の実装パターンを解説。
エージェント型LLMアプリのテスト戦略：再現性と品質を両立させる
エージェント型LLMアプリの非決定性に対応するテスト設計を解説。temperature制御、サンプリングテスト、セマンティックアサーションなど、実践的なアプローチを紹介します。
LLMコードレビューの信頼度を測る3つのチェックポイント
LLMが生成したコードレビューコメントの偽陽性を減らすプロンプト設計と、提案を検証するための3つの観点を実践的に解説します。
Claude APIのローカルテスト環境を整える：コスト削減とデバッグ精度向上
Claude APIを本番導入する前にローカルでプロンプトを反復検証し、コストを抑えながらデバッグ精度を上げる方法を実装例付きで解説します。