Tsukasa
スタジオ代表 / 技術リード
アーキテクチャ設計と技術選定を軸に、AI 駆動開発全体の品質を支えます。 俯瞰と検証の思考で、速度と堅牢性を両立させるのが信条です。
執筆記事
- Insights
AI 駆動開発の品質保証 — テストとガードレールの全体像
AI が高速に書くコードの品質をどう担保するかを、テスト・型・CI・ガードレールの多層防御として体系化します。AI 駆動開発で速度を上げながら品質を落とさない仕組みを、実プロジェクトの観点で AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが解説します。
- Insights
vibe coding とは？意味・やり方・実務で使える境界線を解説
vibe coding の意味・やり方・実務で許容できる境界線を、AI 駆動開発との違いまで含めて整理する入門ピラー。プロトタイプを本番品質に引き上げる手順や、業務で破綻しやすい落とし穴も、実プロジェクトの知見をもとに AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが解説します。
- Insights
SaaS スタートアップの技術選定｜AI 駆動開発前提のスタック設計
SaaS スタートアップが MVP からスケールまで耐える技術スタックを、AI 駆動開発を前提に選ぶ判断基準を解説します。フレームワーク・インフラ・データ設計を「速度」と「後戻りコスト」で評価し、実案件の構成例と、移行で後悔しないための線引きを AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが共有します。
- Insights
AI 駆動開発のセキュリティ設計 — 生成コードのリスクと対策
AI コーディングツールを業務に組み込む際のセキュリティリスクと対策を整理します。生成コードの脆弱性・シークレット漏洩・権限設計を、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが実運用の視点で解説。脆弱性スキャンの自動化や組織導入時のガバナンス・ポリシー設計まで、現場で機能する具体策をまとめました。
- 実績・事例
RAG で社内ナレッジ検索を構築した事例|問い合わせ 60% 削減
情シスへの定型問い合わせが集中していた企業向けに、社内ドキュメントを横断検索する RAG 基盤を構築。チャンク設計から精度評価までの手順を公開し、ヒット率と問い合わせ削減を実数値で示す社内ナレッジ活用の実証ケースです。
- Insights
FIXIT の AI 駆動開発が選ばれる理由｜開発体制と品質へのこだわり
FIXIT は「AI 駆動開発で爆速・高品質のプロダクト開発」を掲げる AI 駆動開発のクリエイティブスタジオです。Claude Code・Cursor・AI エージェントを実プロジェクトに組み込み、速度と品質を両立します。この記事では、依頼先として FIXIT が選ばれる理由を、開発体制・チームの専門性・品質を担保する仕組み・実績から具体的に紹介します。
- Insights
LLM の構造化出力を安定させる - JSON を確実に取り出す設計
LLM の出力を JSON など決まった形式で確実に受け取るための設計を、スキーマ定義・出力強制・バリデーション・リトライまで実装視点で解説。アプリに組み込んでも壊れない構造化出力の作り方を、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが具体的なコードとともに示します。
- Insights
AI 駆動開発の生産性をどう計測するか — KPI 設計の実務
AI 駆動開発の効果を経営層に示すための生産性計測と KPI 設計を、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが整理します。Four Keys を起点にリリースリードタイム・PR 中央サイズ・P1 障害件数をどう測り、AI 導入前後のベースライン比較から ROI を定量化するまでを実務視点で共有します。
- Insights
LLM アプリの評価ハーネス構築 - LLMOps で品質を回す
LLM アプリや AI エージェントの品質を継続的に担保する評価ハーネスの作り方を、評価データセット設計・自動採点・回帰テスト・CI 連携まで実装視点で解説します。属人化しない LLMOps の型を AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが示します。
- Insights
FAQPage 構造化データの書き方｜AI 検索に引用されるための JSON-LD 実装ガイド
AI 検索に引用されやすくする FAQPage / JSON-LD 構造化データの書き方を、最小実装サンプルから MDX frontmatter の faq を起点に JSON-LD を自動生成する設計、リッチリザルトでの検証手順まで実装一次情報で解説。概論ではなく動くコードで示し、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオの実装力を可視化します。
- Insights
AI 駆動開発のアーキテクチャ設計 — AI が書きやすい構造
AI が安全かつ高速にコードを書ける構造とは何かを、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが解説します。モジュール境界・型・ディレクトリ設計・テスト容易性が AI 駆動開発の生産性を左右する理由と、大規模・レガシーで AI を効かせるための設計指針を共有します。
- Insights
E-E-A-T を構造化データで補強する｜著者 Person・運営 Organization の sameAs 設計
AI 検索が情報源の信頼性を判断する E-E-A-T を、著者 Person・運営 Organization・sameAs で機械可読に補強する実装を解説。誰がどんな専門性で書いたかを構造化し、引用されやすい権威性を作る方法を、自社サイトの実装一次情報で示します。
- 実績・事例
マルチエージェントで業務フローを自動化した開発事例
複数の AI エージェントを役割分担させて一連の業務フローを自動化した実証事例。設計・オーケストレーション・評価・運用までの工程と、処理時間や精度の実数値を AI 駆動開発のクライアントワークとして公開します。
- Insights
ベンダーロックインを避ける発注設計|モデル非依存という選び方
特定ベンダー・特定モデルに縛られないための発注設計を、技術・契約・運用の3層で解説します。ソースコード・ドキュメント・評価基盤の所有権をどう握るか、Claude / GPT / Gemini を切り替え可能にするモデル非依存の設計判断、内製移管をスムーズにする引き継ぎ設計と契約条項のチェックリストまで、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが発注者目線で整理しました。
- Insights
ハルシネーション対策の決定版 - 業務利用で誤回答を防ぐ設計
生成 AI が事実と異なる回答を返すハルシネーションを、業務利用で実用レベルまで抑える対策を体系化。原因の切り分けから RAG・出典明示・検証・人間協調・評価まで多層防御の設計を実装視点で解説します。
- Insights
AI エージェントの PoC の進め方|失敗しない検証設計と費用
「PoC が PoC で終わる」を防ぐための検証設計を発注者目線で解説。成功基準の置き方、評価ハーネスの作り方、本番移行を見極める条件、費用と期間の目安(PoC 300 万〜)まで、AI エージェント案件の実務に基づいて AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが整理します。