AI・ソフトウェアエンジニアリングを中心とした技術メディア。開発手法・プログラミング言語の動向から、業界での活用事例まで、調査と実装の目線でまとめます。https://genba-code.com/jahttps://genba-code.com/articles/ai-agent-architecture-patterns/https://genba-code.com/articles/ai-agent-architecture-patterns/AIエージェントを一括りにせず、連鎖・ルーティング・並列化・ReAct・計画実行・評価改善・マルチエージェントの7方式に分解します。精度、コスト、遅延、制御性の違いと、業務要件から選ぶ判断基準を実装視点で整理します。Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/anomaly-detection-primer/https://genba-code.com/articles/anomaly-detection-primer/異常検知は、異常データを大量に集めにくい現場で有効な問題設定です。分類との違い、novelty detection、統計・Isolation Forest・One-Class・再構成・特徴距離の選び方から、しきい値と運用評価まで解説します。Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/loop-engineering-primer/https://genba-code.com/articles/loop-engineering-primer/2026年6月に生まれた新概念「ループエンジニアリング」を調査してまとめました。起源と定義、ループの4フェーズ、Addy Osmani整理の6つの構成要素、DevOpsの内側/外側ループとの関係、導入ステップ、理解債務などのリスクまで。Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/manufacturing-primer-for-engineers/https://genba-code.com/articles/manufacturing-primer-for-engineers/製造業のシステム開発では、工場を単なるIoTデータ源として見ると設計を誤ります。ライン、タクトタイム、ロット、トレーサビリティ、PLC・MES・ERPの役割から、現場データをAIや業務改善へつなぐ順序を解説します。Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/model-evaluation-design/https://genba-code.com/articles/model-evaluation-design/AccuracyやF1を計算するだけでは、モデルが現場で使えるかは判断できません。業務目的、データ分割、誤りコスト、しきい値、校正、スライス評価、運用監視をつなぎ、評価を意思決定の仕組みにする考え方を解説します。Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/llm-structured-output-patterns/https://genba-code.com/articles/llm-structured-output-patterns/LLMにJSONを返させるだけでは、本番で扱える構造化出力にはなりません。JSON Schema、ネイティブ制約、型検証、業務ルール、リトライ、フォールバック、監視を分離し、壊れにくい実装パターンとして整理します。Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/python-ai-agent-tool-loop/https://genba-code.com/articles/python-ai-agent-tool-loop/AIエージェントの最小構造を、外部ライブラリなしのPythonで実装します。モデル判断、許可ツール、観測、停止条件、エラー処理を分離し、API提供者を差し替えられる設計とテスト方法まで、動くコードで確認します。Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/medical-llm-safety-patterns/https://genba-code.com/articles/medical-llm-safety-patterns/医療現場でLLMアプリを作るときの最大の敵はハルシネーション。RAGによる根拠の強制、構造化出力の検証、Human-in-the-loop、評価パイプラインまで、実装レベルの設計パターンを6つ紹介します。Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/predictive-maintenance-primer/https://genba-code.com/articles/predictive-maintenance-primer/予知保全は、故障時刻を当てるモデルだけでは成立しません。状態監視、異常検知、故障診断、残存寿命予測の違いから、センサー・保全履歴・運転条件の結合、リークしない評価、アラート後の作業計画まで解説します。Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/hyperscaler-managed-rag-architecture/https://genba-code.com/articles/hyperscaler-managed-rag-architecture/Amazon Bedrock Knowledge Bases、Azure AI Search、Google Cloud RAG Engineを比較します。取り込み、検索、生成、権限の構成とAPI例、大規模化、GraphRAGまで、選定判断を整理します。Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/graphrag-production-guide/https://genba-code.com/articles/graphrag-production-guide/GraphRAGは、文書からエンティティと関係、コミュニティ要約を作り、横断的な問いへ答える検索方式です。通常RAGとの違い、Global・Local・DRIFT検索、導入判断、コスト、評価、更新設計を本番目線で解説します。Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/mvtec-ad-anomaly-detection/https://genba-code.com/articles/mvtec-ad-anomaly-detection/正常画像だけで学習する異常検知を、MVTec ADとPatchCoreでローカル実行します。環境構築から学習・ヒートマップの読み方・しきい値設計・実データへ移る際の注意点までを一気に確認できるハンズオンです。Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/rag-accuracy-debugging-guide/https://genba-code.com/articles/rag-accuracy-debugging-guide/「RAGを組んだのに答えがいまいち」の原因は、多くの場合LLMではなく検索側にあります。故障箇所の切り分け手順から、ハイブリッド検索・リランキング・チャンク設計・Lost in the Middle対策・RAGASによる評価まで、実務の改善順序でまとめました。Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/programming-language-trends-2026h1/https://genba-code.com/articles/programming-language-trends-2026h1/2026年上半期の言語ニュースを調査してまとめました。ネイティブ化で約10倍速くなったTypeScript 7、フリースレッドが正式サポートになったPython 3.14、LinuxカーネルとDebianに広がるRust、1.0前夜のZig/Mojoまで。Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/monai-mednist-classification/https://genba-code.com/articles/monai-mednist-classification/医用画像AIのデファクトOSS「MONAI」を使い、公開データセットMedNISTの6クラス分類モデルを学習するまでを一気に通すハンズオン。医用画像ならではの前処理・評価の注意点も解説します。Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/samd-basics-for-engineers/https://genba-code.com/articles/samd-basics-for-engineers/診断・治療に寄与するソフトウェアは薬機法上の医療機器になり得ます。SaMDの定義、医療機器該当性の考え方、クラス分類と承認・認証、開発プロセスがどう変わるかを、エンジニア向けに整理しました。Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/intro-to-medical-ai-for-engineers/https://genba-code.com/articles/intro-to-medical-ai-for-engineers/医療AIの主要な応用領域を地図として整理し、一般的なML開発と何が違うのか(データ・アノテーション・規制・ドメインシフト)をエンジニア視点で解説します。これから医療AI分野に入る人の最初の一歩に。Sun, 05 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/visual-inspection-ai-manufacturing/https://genba-code.com/articles/visual-inspection-ai-manufacturing/数あるAI活用の中で、製造業の外観検査はなぜ定着したのか。タスクの閉じ方・ROIの立て方・少量不良データへの対処(異常検知)・エッジ推論という構造を分解し、他業界に横展開できる条件を考えます。Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/modular-monolith-over-microservices/https://genba-code.com/articles/modular-monolith-over-microservices/小さなチームがマイクロサービスの分散コストを払うと、開発はむしろ遅くなります。単一デプロイのまま境界だけを厳密にする「モジュラモノリス」の設計ルール、境界をCIで強制する方法、サービス切り出しの判断基準を解説します。Sat, 27 Jun 2026 00:00:00 GMThttps://genba-code.com/articles/scarce-training-data-strategies/https://genba-code.com/articles/scarce-training-data-strategies/実務のAI開発で最初にぶつかるのは「ラベル付きデータがない」問題。転移学習・データ拡張・自己教師あり学習・擬似ラベル・能動学習・合成データという選択肢を、使いどころと落とし穴つきで整理します。Tue, 23 Jun 2026 00:00:00 GMT