#LLM

LLMを自律AIエージェントへ再定義する4つの軸 — エージェント型推論フレームワークの体系

「Large Language Model Agent」サーベイ論文（arXiv:2503.21460）を起点に、計画・ツール利用・記憶・自己改善という4軸でエージェント型推論を体系化。Silo-Bench、MC-SearchなどLLMエージェント研究の最前線を解説する。

AIアバランシュ時代の競争戦略 — 1週間で12以上のモデルが乱立する時代をどう生き抜くか

2026年3月、わずか7日間で12以上の主要AIモデルがリリースされた「AIアバランシュ」が象徴するように、モデル競争は未曾有の速度で加速している。この競争の構造を分析し、開発者・企業・社会それぞれの視点から対応戦略を論じる。

Spec-Driven Development 入門 — AI駆動開発で仕様書が最重要になった理由

Vibe Codingの限界が明らかになるなか、仕様書をAIへの「契約」として扱うSpec-Driven Development（SDD）が2025〜2026年のAI駆動開発における主流パラダイムへと台頭している。その背景・原則・実践方法を論文・企業事例とともに解説する。

Claude Sonnet 4.6 と Gemini 3.1 Pro — LLMモデル競争の最前線

2026年2月にほぼ同時リリースされたClaude Sonnet 4.6とGemini 3.1 Pro。GPQA Diamond 94.3%などのベンチマーク比較から実用的な使い分け指針まで、開発者視点で徹底解説する。