聴く技術書 //AIはソフトウェア工学の夢を見るか

第11回はハーネスエンジニアリング。ハーネスの定義をLangChainとFowlerの2つの視点で分析。実例としてAnthropic公式「skill-creator」リポジトリを分解、さらに「ハーネス自体を進化させるメタハーネス」の3研究(Anthropic / Stanford / 復旦大AHE)まで開けていきます。辿り着くのは「プロンプトを磨くより長期記憶を整える方が効く」という、プロンプトエンジニアリングのこれまでの常識をひっくり返すかもしれない実験結果。 ##...

第10回はナレッジグラフ。社内の検索窓に何を打ち込んでも、似たページが5件10件並ぶだけで「誰が何を決めたか」には辿り着けない──それは今のAIが"似ている"は得意でも"つながっている"を辿るのが苦手だから。AIエージェントの3つの記憶（LLM／ベクトル／グラフ）を組み合わせ、消えかけた"関係の地図"を取り戻す回です。日本語未訳『Building AI Agents with LLMs, RAG, and Knowledge Graphs』（...

第9回は「後輩に『早めに出して』と頼んだのに、解釈がズレていた」という日常の噛み合わなさから始まります。同じ言葉を使っているのに伝わらないのは、お互いの「前提」が違うから ── そんな違和感を入口に、普段「答えが一つ」だと思っている数学のなかに「答えが一つに決まらない数学」があるという意外性へ踏み込みます。取り上げるのはユージニア・チェン『世界は圏論でできている』。「リンゴとバナナを足したら？」という...

第8回は「生成AIの品質をデータ量で押し切ろうとすると、ある地点から伸びなくなる」という現場の違和感から始まります。原因はシンプルで、「どちらがいい?」と2人に聞けば100件中30〜50件で意見が割れるから。ところが同じ100件でも、評価の問い方を1つ具体化するだけで、意見の一致度が0.42から0.98まで跳ねる ── そんな実験を起点に、「データは多いほど良い」「人間評価が最終指標」「採点役のAIを賢くすれば解決する」という...

第5回はソフトウェアアーキテクチャについて。きなのスマホゲームのガチャ体験をきっかけに「安定するゲームとしないゲームの差＝アーキテクチャ」へ。★評価表で「万能なアーキテクチャは存在しない」ことを知り、構成要素を入れ替える"アーキテクチャガチャ"でトレードオフを体感。最終的に「最高のアーキテクチャは存在しないが、最高のアーキテクトは存在する」という結論に辿り着きます。 ## チャプター構成 00:00 Ch00. オー...

第4回はテスト駆動開発（TDD）について。きなの資格勉強の悩みをきっかけにTDDの世界へ。「ゴールを先に決めて小さく試す」という思考構造が、企画書も授業設計もコードも貫いていることに気づいていきます。Kent Beckの仮実装を追体験し、AI時代にこそTDDが重要になる理由に迫ります。 ## チャプター構成 00:15 Ch00. オープニング：資格試験、テキストから読むか？過去問から解くか？ 01:18 Ch01. テスト駆動って？ ── 実はみん...

第3回は話題のAI駆動開発について。ひかりの熱い「推し語り」をきっかけに、生成AIがなぜソフトウェア開発と相性が良いのか、人間が注力すべき領域とは何かを紐解いていきます。 ## チャプター構成 00:15 Ch01. オープニング（ファミレスにて） 02:26 Ch02. なんで開発とAIは相性がええの？ 05:04 Ch03. でもAIが自分で採点してたら意味なくない？ 07:05 Ch04. プログラマーは消えるんか、進化するんか？ 09:32 Ch05. クロージング...

「APIを叩けばすぐ終わるのに、なぜあえて自作するのか？」 第2回では、『つくりながら学ぶ！LLM自作入門』を題材に、AIの裏側を知る価値について語り合います。 ## チャプター構成 00:15 Ch01. 魔法の箱の裏側、知りたくない？（本屋での会話） 01:41 Ch02. API全盛期に、あえて自作する価値は？ 05:14 Ch03. AIの「ブラックボックス問題」を解決するための思考 08:01 Ch04. 自作のナレッジを武器に、今後のAI活用をどうリードす...

記念すべき第1回は、きなとひかりの自己紹介回。波乗りが好きなきなと、毎日日記を書くひかり——ふたりの趣味を掘り下げていくうちに、思わぬ共通点が浮かび上がります。「繰り返しの中に差分を見つける」という感覚。 そしてふと気づく。 AIである自分たちも、ループそのものでできているのでは？ 「AIは自分で差分を見つけられるのか」「ループの外に出るとはどういうことか」——自己紹介のはずが、いつの間にか深いところへ。