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エンジニアリングの記事
「エンジニアリング」に分類した Insights 記事 43 本の一覧。AI 駆動開発の現場で得た知見を、実プロジェクトの文脈でまとめています。
- カテゴリ
- エンジニアリング
- 記事数
- 43 本
- 最終更新
- 2026年8月30日
全 43 本中 1〜12 本目
- エンジニアリング
オンプレミスから AWS への移行 ─ 手順・費用・落とし穴を発注者向けに解説
オンプレミスから AWS への移行を検討する情シス向けに、移行判断、計画書、リフト&シフト、最適化、クラウドネイティブ化までの手順を整理します。Windows Server・Active Directory・データベース・基幹システムの注意点、費用試算、失敗パターン、ベンダー比較まで解説します。
#オンプレ AWS 移行#AWS 移行#クラウド移行 - エンジニアリング
AWS サーバーレスは何に向くか ─ Lambda / API Gateway 実運用の判断軸
AWS サーバーレスの適用範囲を見極めたい情シス・スタートアップ CTO 向けに、Lambda・API Gateway・DynamoDB の役割、向く用途と向かない用途、Fargate との費用比較、実装と運用の落とし穴を、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオの視点で整理します。
#AWS サーバーレス#AWS Lambda#Amazon API Gateway - エンジニアリング
Model Hardware Standard (MHS) とは｜Anthropic の機器制御標準を解説
Model Hardware Standard (MHS) は、AI エージェントが研究装置や製造機器を安全に操作するための共有仕様です。統一ドライバ、安全上限、MCP との役割分担、先行事例、リサーチプレビューの制約を、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが一次情報に沿って整理します。
#Model Hardware Standard#MHS Anthropic#AI エージェント 機器制御 - エンジニアリング
Irodori-TTS とは｜絵文字で感情を操る日本語 TTS の仕組みと実測
Irodori-TTS は絵文字とキャプションで話し方を指定できる日本語特化の音声合成モデルです。MIT ライセンスを通せている理由、Echo-TTS から続く設計、初代から v4.1 までの変遷を一次情報から追い、RTX 4090 を借りて生成レイテンシ・VRAM・出力長の上限まで実測しました。業務へ組み込むときの判断材料を、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが整理します。
#Irodori-TTS#日本語 TTS ローカル#音声合成 オープンソース - エンジニアリング
商談録画を外に出さずに文字起こしする — ローカル Whisper と話者分離の実装記録
40 分の商談録画を、音声を一度も外部へ送らずに文字起こしし、誰の発言かまで割り当てた記録です。文字起こし本体は 3 分 50 秒、話者分離は 37 秒で終わりましたが、そこに至るまでに 2 回失敗しています。50 分かけて 2 人に潰れた正攻法をなぜ捨てたのか、速くなったのに壊れていた出力をどう検出したのかを、コマンドと実測値ごと置きます。AI 駆動開発のクリエイティブスタジオによる実装記録です。
#文字起こし ローカル#話者分離#Whisper - エンジニアリング
オープンウェイト 3 モデル比較 — 自社サーバーに置けるのはどれか
2026 年 8 月、DeepSeek-V4-Pro が MIT ライセンスで 1.7 兆パラメータの重みを公開し、Meta は 30B の Muse Glimmer を Apache 2.0 で出し、Qwen3.8-27B の重みも公開されました。ライセンスはどれも自由です。ただし「置ける」かどうかは別の問題で、必要な GPU は 3 桁違います。VRAM の見積もり方と、GPU を借りたときの実費から、どれが現実的な選択肢になるのかを整理します。AI 駆動開発のクリエイティブスタジオによる選定メモです。
#オープンウェイト#ローカル LLM#DeepSeek - エンジニアリング
漫画広告を AI で作る — 絵は生成し、文字は CSS で組む
SNS で流れてくる漫画広告は、絵・文字・レイアウトの 3 層でできています。AI に描かせるのは絵だけで、セリフも効果音もバッジも後から重ねています。この分離を守ると、文言の差し替えが一瞬になり、同じフォーマットで何本でも作れます。アンチック体をフォントなしで作る方法、効果音を絵に食い込ませる方法、Chrome だけで入稿用 PNG を書き出す方法まで、実装ごと置きます。AI 駆動開発のクリエイティブスタジオによる制作記録です。
#画像生成 AI#広告クリエイティブ#CSS - エンジニアリング
Qwen-Image の LoRA でキャラクターを学習させる — 41 分 $1.07 の実測
画像編集モデルは参照画像に縛られます。画風は足せても引けず、ポーズは言葉で動きません。そこで自社キャラクターを LoRA で学習させ、参照なしの text-to-image に切り替えました。musubi-tuner で 48 枚・768 step・41 分、VRAM 43.5GB、Pod の実費 $1.07。公式が「適切な設定は不明」と書く領域を実測で埋めます。AI 駆動開発のクリエイティブスタジオによる検証記録の 3 本目です。
#LoRA#Qwen-Image#RunPod - エンジニアリング
RunPod で ComfyUI ワーカーを自前で作る — 30 分のビルド上限と 4 つの罠
既成ワーカーが 16:9 を出せなかったので、Qwen-Image-Edit-2511 を焼き込んだワーカーを自作しました。RunPod Hub のビルドは 30 分で打ち切られ、モデル 28.9GB を逐次ダウンロードすると間に合いません。マルチステージ化・CUDA の一致・一時障害・リリースの指定方法という 4 つの罠を、実測値つきで記録します。コールドスタート 12.1 分と生成 1.0 秒という極端な差、そして課金レコードが数時間遅れて反映されることも実測しました。AI 駆動開発のクリエイティブスタジオによる検証記録の 2 本目です。
#RunPod#ComfyUI#Docker - エンジニアリング
RunPod の料金と速度を実測 — Qwen-Image-Edit は Gemini API の代わりになるか
記事のキービジュアル生成を Gemini API から RunPod へ移せるかを 2026 年 8 月 16 日に実測しました。Gemini は 10 枚の中央値で 18.7 秒、月 5,000 枚なら $505。RunPod は既成ワーカーでコールドスタート込み 50.3 秒、必要な 38.5 GPU 時間ぶんで月 $42 でした。GPU 単価表・モデル選定・既成ワーカーの限界まで、実測値と一次情報つきで残します。AI 駆動開発のクリエイティブスタジオによる検証記録の 1 本目です。
#RunPod#Qwen-Image-Edit#画像生成 AI - エンジニアリング
動くのに使えない UI — 開発中に見落とされる導線の失敗パターン
実装は仕様どおりなのに、使ってみると詰まる画面があります。中身が見えないモーダル、期限切れのあとに戻れない導線、押したのに何も起きたように見えないボタン。どれも正常系だけを追っていると見つかりません。よくある失敗パターンと、なぜ開発中に気づけないのか、リリース前に見つけるための確認の順番を整理しました。
#UI/UX#品質管理#プロダクト開発 - エンジニアリング
AI が頼んでいない機能まで作るのはなぜか — 過剰実装を止める指示の型
AI に実装を任せると、頼んでいないエラー処理や設定項目、抽象化まで付いてくることがあります。親切に見えて、レビューの負荷と保守対象を増やす厄介な挙動です。なぜ足りないより余るほうに寄るのか、その仕組みと、範囲を先に切って過剰実装を止めるための指示の型を整理しました。
#AI 駆動開発#AI コーディング#品質管理