LM Studioを日本語化する方法｜表示設定・AIの返答・設定が見つからないとき
LM Studioの英語メニューとAIの英語回答を分けて確認します。現行公式のLanguage設定、旧Power UserとDeveloperの違い、短い質問での照合を、固有漫画3枚で説明します。
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AI開発・コーディング
AIに開発を手伝ってもらうための接続、指示の書き方、実行結果の確認を扱います。いま困っている操作から記事を選んでください。
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Cursorの日本語化｜設定の手順とAgents画面が英語のままのとき
Cursorの日本語化を、Agents画面から編集画面へ戻る手順、言語パックと再起動、英語が残る範囲に分けて解説。固有漫画3枚と状態別の表で、AIの返答言語も確認します。
Claude CodeのMCP設定方法｜追加・接続確認・保存先を一つずつ確かめる
Claude CodeのMCP設定を、公式文書サーバー一つから確かめます。実際の追加・Connected・削除の結果、local/project/userの保存先、認証待ちや承認待ちの分岐を、専用漫画3枚で説明します。
Claude Codeを日本語化するには？回答言語の設定と、英語に戻るときの確認
Claude Codeの日本語化を、回答・画面・入力で分けて確認します。languageの保存先、既存JSONを消さない追加例、英語に戻る原因、Windows/WSLの違いと戻し方を、公式画面と固有漫画3枚で説明します。
Claude Codeの日本語入力がうまくいかない｜変換・改行・長文を分ける対処法
Claude Codeの日本語入力を、変換・確定・改行・長文・表示で分けて確認します。原文を残す方法、Ctrl＋Jと外部編集、ファイル参照、送信前後の照合を、公式画面と固有漫画3枚で説明します。
Ollamaの日本語モデルはどう選ぶ？小型3候補と、同じ課題で確かめる手順
Ollamaの日本語モデルを小型3候補から選び、同じ短い課題で確認する手順。タグ・保存容量・メモリを分け、数字と未定を保つ入力と正解、比較表を固有漫画3枚と公式画面で説明します。
LM Studioの日本語モデルの選び方｜対応形式・容量・読み込みを順に確認
LM Studioで日本語モデルを選ぶとき、GGUF・MLX、配布元、量子化と容量を順に確認。Qwen3.5-4Bの実ファイル、公式モデルページの実画面、固有漫画3枚と完成例で、保存・読み込み・短い日本語の照合を分けて説明します。
Cursorが遅い・重いときの対処法｜文字入力とAIの待ち時間を分けて確認
Cursorの入力遅延とAIの応答待ちを分け、拡張機能、長い会話、参照ファイル、通信を順に確認します。固有漫画3枚、変更を戻す表、相談メモの完成例で、元の作業を残して切り分ける方法を説明します。
Gemini Canvasのプレビューが表示されない｜種類・画面・動作を順に確認
Gemini Canvasでプレビューが見つからない、白い、ボタンが動かない場合を分けて確認。文書とアプリの違い、小さな例の実演と修正、コード保存、PCとスマホの条件を固有漫画3枚と実画像2枚で解説します。
Codexのセッションを再開する方法｜resume・--last・--allの使い分け
Codex CLIのセッションを再開する方法。resume・--last・--all・名前やIDの指定、別フォルダー、見つからない場合を解説し、forkとファイルの巻き戻しを分けます。
GPT-6.1 Solとは？Astraの5分の1のAPI料金・性能・使い分けを解説
GPT-6.1 Solは、コーディングや日常の専門業務、コンピューター操作の性能を高めたOpenAIのAIモデルです。GPT-6 Astraより低いAPI料金で利用できる、Sol系の更新として発表されました。
MCP Eventsとは？通知をきっかけにChatGPTが動く仕組みと設定条件
MCP Eventsは、接続先のアプリで起きた出来事を通知し、AIの作業を始めるためのMCPの拡張案です。MCPは、AIと外部のアプリやデータをつなぐ通信の決まりを指します。
ChatGPT Sitesのプラグイン連携とは？使う人ごとのデータと権限を解説
ChatGPT Sitesのプラグイン連携は、ChatGPTで作ったWebアプリに、外部サービスを使う機能を組み込む仕組みです。サイトを使う人それぞれの接続とアクセス権を使う設計が紹介されました。
ChatGPT Plugin Creatorとは？プラグインの作成・申請・検索で変わったこと
Plugin Creatorは、ChatGPTで使うプラグインのひな形を作るための機能です。DevDayでは、作成支援に加えて、申請時の確認と公開後の見つけやすさの改善が発表されました。
ChatGPTのプラグイン拡張機能とは？サイドバー・パネル・ビューアの使い分け
ChatGPTのプラグイン拡張機能は、サイドバーやパネル、専用のファイルビューアなど、ChatGPT内にアプリの表示や操作を組み込む仕組みです。会話の横に、作業に必要な画面を用意できます。
Bedrock Managed Agents for OpenAIとは？Agents APIとの違いとAWSで動く範囲
Amazon Bedrock Managed Agents for OpenAIは、OpenAIのエージェントを、利用企業のAWS環境にある計算資源と接続して動かすサービスです。OpenAIのAPIで実行する場合との違いは、実行基盤や管理の方法にあります。
OpenAI Agents APIとは？コンピューター操作とCodexの実行基盤を解説
OpenAI Agents APIは、ツールの実行、作業の継続、会話の記録など、AIエージェントを動かす基盤をマネージドサービスとして利用するAPIです。コンピューターの画面を操作する機能にも対応しました。
Decisions APIとは？GPT-6 Lunaの選択式判断と、まだ確認できない料金
Decisions APIは、提示した選択肢から答えを選ぶ判断を、GPT-6 Lunaで低い遅延で行うために発表されたAPIです。自由な文章生成に加え、選択式の問いに使う専用の仕組みとして紹介されました。
Codex Security Cloudとは？脆弱性の調査・確認・修正を進める仕組み
Codex Security Cloudは、クラウド上でコードの脆弱性を調査し、確認や修正に取り組むためのCodexの機能です。ノートPCを閉じている間も、設定した範囲の調査を進める使い方が発表されました。
ChatGPTデスクトップのコードレビューとは？GitHub・GitLabと自動レビュー
ChatGPTデスクトップのコードレビューは、GitHubのプルリクエストやGitLabのマージリクエストを読み、変更の問題点を調べる機能です。依頼が届いたときに、クラウドで最初のレビューを進める設定も発表されました。
Codex CLIの新機能｜音声チャット・/agents・worktreeで何が変わった？
Codex CLIは、ターミナルからAIにコードの調査や修正を頼む開発ツールです。DevDayでは音声チャット、エージェントの管理、Git worktreeを使った作業の分離などが紹介されました。
Codexクラウドとは？PCを閉じても進む開発環境の作り方と権限
Codexクラウドは、リポジトリのコードをクラウドの作業環境に取り込み、AIが修正やテストを進める機能です。手元のPCで行う作業とは別に、継続して使う環境を用意します。
OpenAI Private Intelligenceとは？ゼロデータ保持と安全性確認の仕組み
OpenAI Private Intelligenceは、ゼロデータ保持の要件がある利用者にも、高度なAIの安全性確認を提供するための取り組みです。Private Safety Processingを使い、内容を保持せずに安全性の分析を行う仕組みが紹介されました。
E資格は意味ない？受験料と認定講座の総額、取る価値がある人・ない人の条件
E資格は意味ないと聞いて迷う人へ。受験料は一般33,000円で、受けるにはJDLA認定プログラムの修了が必要です。料金の例から総額（約7万〜22万円）を示し、取る価値がある人・ない人の条件、G検定との違い、実務の力を示す方法まで説明します。
ニューラルネットワークをわかりやすく｜迷惑メールの判定で見る計算と学び方
ニューラルネットワークを初めて学ぶ人へ。小さな「点数の計算」を層に並べ、例を見ながら重みを少しずつ直して学ぶ方法です。迷惑メールの判定を例に、1個のニューロンの計算を数字で追い、表計算で試す方法、学習の流れ、ChatGPTとのつながりまで説明します。
E資格の勉強時間は何時間？経験別の目安と講座の時間、2月試験から逆算する計画表
E資格の勉強時間を知りたい人へ。認定プログラムの事業者は、講義動画40時間前後に対して150〜200時間ほど、予備知識がなければ200〜300時間の確保を勧めています。経験別の目安、1問約72秒の試験の形、2027年2月の試験から逆算した計画表をまとめます。
転移学習とファインチューニングの違い｜どの層を学習し直すかの図と、データ量別の選び方
転移学習とファインチューニングの違いが分からない人へ。転移学習は学習済みのモデルを別の課題に生かす考え方の総称で、ファインチューニングはその中で学習済みの層の一部まで学習し直す方法です。層の図、データ量別の選び方、LLMの微調整・RAG・蒸留との違いを説明します。
過学習の対策は？学習曲線での見つけ方と、データ量・モデル別の選び方
過学習の対策を知りたい人へ。過学習は、学習データに合わせすぎて新しいデータで外れる状態です。学習用と検証用の損失の曲線で見つける方法、データを増やす・モデルを小さくする・正則化・ドロップアウト・早期終了の使い分け、生成AIの微調整での注意をまとめます。
適合率と再現率の覚え方｜迷惑メールで計算し、場面別にどちらを重視するか決める
適合率と再現率がすぐ混ざる人へ。適合率は「AIが陽性と言った中の正しさ」、再現率は「本当の陽性をどれだけ拾えたか」です。迷惑メールの例での計算、混ざらない覚え方、病気の検査・不良品の検査など場面別の重視のしかた、F値と練習問題までまとめます。
誤差逆伝播法をわかりやすく｜出口の間違いから責任をさかのぼる、手で追える数字の例
誤差逆伝播法を初めて学ぶ人へ。出口で出た間違いから、入口に向かって順に「どの重みがどれだけ間違いに関わったか（傾き）」を計算する方法です。数式を使わないたとえ、手で追える小さなネットワークの計算、勾配降下法との役割分担、LLMの学習とのつながりを説明します。
勾配降下法をわかりやすく｜坂を下るたとえと、表計算で追える数字の例
勾配降下法を初めて学ぶ人へ。間違いの大きさ（損失）の坂を、足元の傾きを見ながら少しずつ下り、損失が一番小さくなる重みを探す方法です。手で追える数字の例、学習率が大きすぎ・小さすぎるときの違い、表計算での試し方、SGD・Adamとのつながりを説明します。
活性化関数はなぜ必要？ないと何層重ねても直線になることを数字で確かめる
活性化関数がなぜ必要か知りたい人へ。活性化関数がないと、層を何段重ねても1つの直線の計算にまとまり、複雑な境目を作れません。数字で確かめる例、XORをReLUで解く例、勾配消失とReLU、LLMで使われるGELUまでを順に説明します。
バイブコーディングの始め方｜無料で1本作る手順と、やってはいけない4つのこと
コードが書けなくてもバイブコーディングは始められます。無料のブラウザ版AIで1ファイルの道具を作る手順、続けるときに選ぶ有料ツール（月20ドル前後）、Windows での入れ方、人に配らない・本番データを渡さないなど、やってはいけない4つのことをまとめました。
Gemini CLIの使い方｜入れ方・無料の回数・最初に試す3つの作業（Windows対応）
Gemini CLIは、ターミナルでGeminiに作業を頼めるGoogleの無料ツールです。Node.js 20以上とWindows 11 24H2以降という公式の推奨環境、個人のGoogleアカウントで1日1,000回まで使える無料枠、入れ方、フォルダーの資料の要約など最初に試す3つの作業をまとめました。
MCPサーバーの作り方｜Pythonで最小の1本を作り、Claudeから呼ぶまで
MCPサーバーは、公式のPython SDKとuvを使えば20行ほどで作れます。文字数を数える最小のサーバーを実際に動かした手順、Claude DesktopとClaude Codeへの登録、動いたかの確かめ方、print()を使ってはいけない理由とWindowsのパスの注意をまとめました。
Claude Codeのスキルの作り方｜SKILL.mdの最小例と、呼ばれないときの直し方
Claude Codeのスキルは、フォルダーにSKILL.mdを1つ置くだけで作れます。公式ドキュメントに沿った最小例、「/名前」での呼び出し、/skillsで読み込まれたかを確かめる方法、descriptionの書き方で呼ばれないときの直し方、CLAUDE.mdとの使い分けをまとめました。
Cursorの使い方｜初心者が最初の30分でやる5つ。AIの変更を確かめて戻す方法まで
AIコードエディターのCursorを入れた初心者向けに、最初の30分でやる5つの手順をまとめました。Agentへの頼み方、Planモードの使いどころ、AIが変えたファイルをチェックポイントで戻す方法、無料のHobbyと有料プランの違いを、Windowsのキーで説明します。
Claude CodeでOpus 5.5を使うには？モデルの切り替えとeffort（考える量）の選び方
Claude CodeでOpus 5.5に切り替えたい方、effort（考える量）をどれにすればよいか迷っている方へ。必要なバージョン、/modelと/effortの使い方、設定が保存される条件、切り替わらないときの確認までを公式ドキュメントで整理します。公式の評価で「mediumが最高点だった」テストの図も紹介します。
Claude Codeで毎回「許可しますか」と聞かれる｜権限設定（allow・ask・deny）の直し方
Claude Codeで同じテストや同じコマンドのたびに確認が出る方へ。確認画面で「今後確認しない」を選ぶ最短の直し方、allow・ask・denyの優先順位、設定ファイルの場所、ワイルドカードの書き方、WindowsのPowerShell用ルール、権限モードの違いを、2026年9月22日の公式仕様で整理します。
Claude Codeでコードレビューする方法｜/code-reviewの使い方と指摘の確かめ方
Claude Codeの /code-review で手元の変更を確認する手順。対象の指定（ファイル・ブランチ・PR番号）、--fix と --comment の違い、強度の選び方を公式仕様で整理し、500円×3個が503円になる自作コードで、指摘の再現→採否→修正後の同じ8テストまでを実例で説明します。
CodexとClaude Codeを併用する方法｜同じコードを壊さない引き継ぎメモの書き方
CodexとClaude Codeを同じ開発で使い分ける方法。AGENTS.mdとCLAUDE.mdをどう置けば両方に指示が届くか（公式の読み込み規則）、作業を止めて渡す順番、変更ファイル・テスト結果・未確認事項を残す引き継ぎメモの例、受け取った側が最初に実ファイルを読む手順を紹介します。
CodexとGitHubを連携する方法｜リポジトリが見えない原因と権限の確認
クラウドのCodex、ChatGPTのGitHub参照、ローカルのGit認証は別です。使う経路を一つ決め、アカウント・組織の承認・対象リポジトリの許可を順に確認すると、むやみに権限を広げずに原因を絞れます。
Codexのworktreeとは？並行作業を分ける使い方と変更の取り込み方
worktreeは変更するファイルの場所を分けます。ブランチ、起動ポート、DBまで自動で全部分かれるとは限りません。作業先を確認し、差分とテストを見てから一つずつ取り込むのが基本です。
OpenAI APIキーの作り方｜保存場所・権限・料金を最初に確認
OpenAIのAPI Platformで対象プロジェクトを選び、用途に必要な権限のキーを作成します。キーは会話・公開コード・ブラウザに配るコードへ書かず、安全な設定先へ保存します。ChatGPTの定額契約とは別課金です。
Claudeのアーティファクトを公開する方法｜見える範囲と公開停止の注意点
個人向けの公開と組織内共有は別です。対象の版を確かめてからPublishまたはShareを使い、受け取る側の権限で確認します。公開停止には再公開や保存データに関する注意点があります。
VS CodeでClaude Codeを使う方法｜最初の修正から差分の確認まで
公式拡張を入れて対象フォルダーを開き、最初は読むだけの依頼をします。変更前に権限モードを確認し、提案された差分と実際の表示を見てから採用します。
Claude CodeのPlanモードの使い方｜変更する前に計画を確認する
Planモードで対象ファイル・修正案・確認方法を出してもらい、範囲が広すぎれば修正を依頼します。承認後は編集モードが変わるため、差分と動作を別に確認します。
Claude Codeのworktreeの使い方｜別作業の作成・確認・取り込みまで
Gitの履歴があるプロジェクトで別worktreeを作り、現在のフォルダーとブランチを確認します。終了前に差分・未追跡ファイル・コミットを見て、必要な変更を取り込むまで作業場所を残します。
Claude Codeを続きから再開する方法｜前の会話が見つからないときも確認
同じ作業場所の直近の会話なら--continue、選んで戻るなら--resumeを使います。再開後に対象フォルダー・ブランチ・変更・権限モードを確認し、残っている課題から始めます。
AnthropicのAPIキーを取得する方法｜Claudeの月額契約との違いも確認
Claude Consoleで利用先のワークスペースを確認してキーを発行し、アプリのサーバー側へ保存します。キーを表示せず接続を確認し、認証・権限・請求・制限のエラーを分けて調べます。
Gemini APIキーの取得・設定方法｜AI Studioと認証キーへの移行を確認
Google AI Studioで対象プロジェクトを確認して認証キーを作り、サーバー側の環境変数へ設定します。2026年9月は標準キーから認証キーへの移行時期です。古い記事の手順だけで、新しいキーの種類や権限を判断しないでください。
CodexとClaude Codeを比較｜選ぶ前に試したい修正・確認・料金の見方
同じ開始状態、同じ依頼、同じ成功条件で試し、正しさ・余計な変更・確認の手間・利用量を記録します。この記事は公式で確認した使い方と比較手順の案内で、未実施の性能テストを勝敗として示すものではありません。
コンテキストエンジニアリングとは？プロンプトを直しても伝わらないときの整理術
頼み方を直してもAIの答えが変わらないなら、一緒に渡す資料を見直してみましょう。問い合わせの返信を例に、必要な材料のそろえ方を紹介します。
システムプロンプトとは？普通の指示との違いと、仕事で使える書き方
毎回伝える仕事の方針と、今日だけの依頼はどう分ける？接客マニュアルにたとえて、システムプロンプトの役割と書き方、設定場所の違いを説明します。
AIのtemperature（温度）とは？0にすれば正確になる？設定の考え方を解説
AIの「温度」は、発熱や考える深さの設定ではありません。候補の選び方をくじにたとえ、低くするだけで正確になるわけではない理由を説明します。
MCPとAPIの違いとは？AIと外部ツールのつながりを、会議室検索で図解
MCPとAPIは、どちらか一方を選ぶもの？会議室の空きをAIで調べる例から、外部のサービスにつながる順序と、接続前の確認事項を説明します。
Function callingとは？AIが道具を使う仕組みを、入力・実行・結果で理解する
AIが「在庫があります」と言っただけでは、調べたかは分かりません。接客係と倉庫係にたとえ、道具を呼ぶ依頼と、実際の処理の違いを解説します。
CLAUDE.mdの書き方｜最小テンプレートと置き場所、読まれないときの確認手順
Claude Codeへ毎回説明しているルールを、短い作業メモにまとめましょう。CLAUDE.mdの置き場所、書く内容、読み込まれたかの確認まで紹介します。
AGENTS.mdとは？Codex向けの書き方・置き場所・CLAUDE.mdとの違い
AIに開発を頼む前の案内書がAGENTS.mdです。Codexでの使い方を例に、共通ルールと作業場所ごとのルール、今回の依頼の分け方を説明します。
SKILL.mdとは？最小テンプレートで作る、AIに繰り返し任せる作業手順
いつもの議事録作成を、探し直さず使える手順書に。SKILL.mdの役割をレシピカードにたとえ、書き方と完成形の確かめ方を紹介します。
RAGとファインチューニングの違い｜社内資料をAIへ渡すときの選び方
最新の資料を読ませたいのか、答え方をそろえたいのか。資料を開くことと事前の練習にたとえて、RAGとファインチューニングの使い分けを考えます。
ベクトル検索とは？キーワード検索との違いと、社内資料で失敗しやすい例
「休みの残り」から「有給休暇の残日数」を探す。意味の近さを使うベクトル検索の仕組みと、似た資料が見つかっても確認が必要な理由を説明します。
RAGのチャンクサイズはどう決める？規程の例外を落とさない分け方と確認手順
AIが資料の例外条件を見落とすのは、文章の切れ目が原因かもしれません。レシピの切り抜きと出張規程の例から、チャンクの分け方を考えます。
プロンプトインジェクションとは？外部資料の指示にAIを従わせないための基本
読ませた資料に「元の依頼をやめて」と書いてあったら？会議メモの例から、プロンプトインジェクションの意味と、外部操作を任せる前の確認を説明します。
ローカルLLMはGPUなしで使える？CPUだけで日本語3課題を試した結果
高価なGPUを買わなくても、手元のPCでAIを試せる？CPUだけで日本語の短い3課題を実行し、できたことと要約で抜けた情報を紹介します。
オープンウェイトとは？オープンソースとの違いと、商用利用前に確認すること
無料で手に入るAIなら、仕事でも自由に使える？オープンウェイトの意味を説明し、配布元で確認したい公開範囲と利用条件を整理します。
GPT-6 Astra×Codexの使い方｜初心者が最初のツールを作る手順
作りたいものはある。でも、どこから頼めばいいか分からない。GPT-6 AstraとCodexを使い、要件の整理から動作確認まで進めるための入門ガイド。読み替えて使える依頼例も用意しました。
GPT-6 Astraの推論レベルを比較｜Low・Max・Ultraの違いと使い分け
「一番上なら安心」と思っていた設定、実は役割が違います。推論レベルの意味と、Max・Ultraの違いを整理。自分の仕事で設定を選び直せる比較表と依頼例をまとめました。
GPT-6 Astraでゲーム制作｜公式作品4選から学ぶ作り方と注意点
宇宙探索、飛行、スピード感のあるコース、触って学べる物理空間。OpenAIの公式ゲーム作品集から4例を取り上げ、見た目だけでは分からない制作の考え方まで見ていきます。