Insights
AI 駆動開発の現場から
Claude Code・Cursor・AI エージェントの実務導入ノウハウ、AI 駆動 TDD、開発組織の運用設計など、FIXIT が現場で得た知見を継続的にお届けします。
- 公開記事
- 186 本
- カテゴリ
- 3
- 最終更新
- 2026年9月10日
全 186 本中 14〜25 本目
- 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 - ツール導入
Cloudflare OS とは？業務改善に使う AI ワークスペースの全体像と進め方
Cloudflare が 2026 年 8 月に公開したオープンソースの AI ワークスペース Cloudflare OS を、一次情報をもとに整理します。エージェントワークスペース・Gadget・Gatekeeper の役割から、社内の業務改善へどう組み込むか、対象業務の選び方と権限設計、効果測定までを AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが解説します。
#Cloudflare OS#AI エージェント#業務改善 - ツール導入
Inference hooks とは — Claude Enterprise で社内 DLP に検査させる仕組み
Anthropic が Claude Enterprise 向けに Inference hooks をベータ提供しました。プロンプトと文脈を、モデルが生成を始める前に組織側のセキュリティサーバーへ送り、許可・拒否の判定を受ける仕組みです。何が検査対象になるのか、既存の DLP 製品との関係、段階導入の設計、そして「入れれば安全」にならない理由を整理しました。
#Claude Enterprise#情報漏洩対策#セキュリティ - ツール導入
Qwen3.8-Max とは — 2.4 兆パラメータのフラグシップを実務でどう見るか
Alibaba が 2026 年 8 月 3 日に Qwen3.8-Max を正式公開しました。2.4 兆パラメータの Sparse MoE で、推論時に動くのは約 950 億。コンテキストは約 100 万トークンです。公表されているベンチマークの読み方、オープンウェイトが出た場合に何が変わるのか、実務で採用を検討する条件を整理しました。
#オープンモデル#LLM#モデル選定 - ツール導入
Agent Skills とは — 作業手順を AI に持たせる仕組みと、属人化させない共有設計
Agent Skills は、繰り返す作業の手順を書いておいて AI エージェントに呼び出させる仕組みです。便利な一方で、作った人しか使わない・中身が分からないという属人化を起こしやすいところがあります。何ができる仕組みなのか、どこから属人化が始まるのか、チームで共有して保守するための設計を整理しました。
#AI 駆動開発#Agent Skills#業務標準化 - 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 - ビジネス
業務システム 受託開発の発注先を比較 (2026 年版)｜4 系統の価格帯と評価軸 8 つ
中堅企業の情シス責任者・DX 推進部長で、SIer・中堅開発会社・AI 駆動スタジオを並列比較中の発注担当に向けて、業務システムの発注先 4 系統の価格帯と強み、8 つの評価軸、RFP を出す前に握るべき論点、業種別 (金融・製造・医療) に選び方が変わる論点、AI 駆動スタジオを選ぶタイミングと「まだ早い」ケースまでを、AI 駆動開発のクリエイティブスタジオが実例ベースで整理します。
#業務システム 受託開発 比較#業務システム 開発会社#システム 受託開発 比較 - エンジニアリング
AI コーディングエージェントを併用する運用 — 分担の決め方と衝突の防ぎ方
AI コーディングエージェントは「どれか 1 つを選ぶ」より「複数を併用する」ほうが実態に近くなってきました。ただし同じリポジトリで並行して走らせると、変更の衝突やレビュー負荷という別の問題が出ます。併用を前提にした分担の決め方、衝突を防ぐ作業単位の切り方、レビューが詰まらない進め方を整理しました。
#AI 駆動開発#AI コーディング#開発運用