AI活用
ComfyUIでEmbeddingを使う方法｜Textual InversionとLoRAの違い
ComfyUIのEmbedding（Textual Inversion）はmodels/embeddingsに置き、promptにembedding:ファイル名と書くだけで使えます。LoRAとの違い、Negative Embeddingの副作用、効かないときの確認順を解説します。
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AI活用に関する基礎、実装例、トラブル解決の記事をまとめています。
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ComfyUIのKSamplerを理解する｜Steps・CFG・Sampler・Schedulerの役割
ComfyUIのKSamplerが何をするノードかを解説。Steps・CFG・Sampler・Scheduler・Seed・Denoiseの役割の違いと、Seed固定でStepsとCFGを一変数ずつ比較して時間も記録し、自分の基準値を条件表として残す方法が分かります。
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ComfyUIでSeedを固定する方法｜同じ画像を再現できない原因も解説
ComfyUIでSeedを固定するにはKSamplerのcontrol_after_generateをfixedにします。Seedが固定するのはノイズの出発点だけで、model・sampler・解像度・ノード差で同じSeedでも画像が変わる条件と、再現のための記録方法を解説します。
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ComfyUIで複数LoRAを使う方法｜順序・強度・干渉を同一Seedで比較
ComfyUIで複数のLoRAを重ねる方法を解説。Load LoRAの直列配線、強度を一つずつ動かす比較手順、顔・服・画風が干渉する症状、順序A→B/B→Aを同一Seedで比べる記録表まで分かります。
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WebサイトをRAG化する方法｜WordPress記事の収集・更新・検索を実装
Webサイトの記事をRAGの検索対象にする手順を、WordPress REST APIによる収集、本文の正規化、チャンク分割、差分更新、削除同期、出典付き回答まで実装単位で解説します。
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RAGのリランキングとは？Cross-Encoderの実装とtop-k評価
RAGの一次検索候補をリランキングする方法を解説。Cross-EncoderとRRFの役割、候補数top-k、Python実装、導入前後の比較方法、遅延が増える場合の対処まで整理します。
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MCPサーバーに接続できない時の対処法｜起動・PATH・stdio・HTTPを順に確認
MCPサーバーに接続できない原因を、起動、PATH・作業ディレクトリ、stdio、プロトコル版、Streamable HTTPの順に切り分けます。症状別フローと診断コマンド付きです。
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Gemini Managed Agentsの使い方｜バックグラウンド実行・Remote MCPをJavaScriptで実装
Gemini APIのManaged Agentsで長時間タスクをバックグラウンド実行し、Remote MCPやカスタム関数を接続するJavaScript実装を解説。状態遷移・認証更新・運用上の注意も整理します。
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RAGの評価方法｜検索と回答を分けて測る20問テストの作り方
RAGを検索と回答に分けて評価する方法を解説。Recall@k、根拠への忠実性、回答の完全性、拒否精度を測る20問データセット雛形と改善記録表を紹介します。
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RAGで出典・引用を表示する方法｜citation objectと検証手順
RAG回答へ実在する出典を付ける方法を解説。検索metadataからcitation objectを作り、claimとsource IDを対応させ、存在しないURL・根拠不一致・引用漏れを防ぐ検証手順を紹介します。
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ローカルLLMのセキュリティ対策｜公開前30項目チェックリスト
ローカルLLMを安全に使うため、意図しないport公開、履歴・indexの残存、権限、model供給元、prompt injection、更新と事故対応を脅威モデルと30項目で点検します。
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ローカルLLMでRAGを構築する方法｜Ollamaで外部APIなしの最小実装
Ollamaのlocalhost APIだけで、文書分割、embedding、類似検索、根拠付き回答までを実装します。cloud機能を無効化し、外部通信なしを検証する記録表も掲載。
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LM Studioの使い方｜ローカルLLMの導入・モデル読込・API起動
LM StudioでローカルLLMを使う手順を、対応環境の確認、モデル検索・download、Chatへのload、local API server、unloadまで解説。offline利用とcloud機能の境界も整理します。
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llms.txtとは？WordPress・Laravel・Railsの実装方法とLLMOでの有効性
llms.txt v2の仕様とLLMO対策としての有効性を整理。WordPress、PHP、Laravel、Ruby on Rails、Sinatraへ静的ファイルまたは動的ルートで実装し、HTTP応答とアクセスログを検証する方法を解説します。
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WordPress AI FAQチャットボットの導入設計｜公開記事限定RAGと安全運用
WordPressの公開記事だけを根拠に答えるAI FAQチャットボットの導入設計を解説。REST取得方針、出典、答えなし時の問い合わせ導線、実装前に確認するinterface契約と公開checklistを掲載します。
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ChatGPT VoiceでCodexを音声操作する方法｜Codex Voiceの開始・確認・追加指示
ChatGPTデスクトップアプリのVoiceからCodexの作業を始め、進捗を確認し、追加指示を出す流れを解説。音声に任せる範囲と、差分・テストを画面で確認すべき場面も整理します。
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Codexの複数フォルダ・ローカルプロジェクトの使い方｜primary folderの決め方
Codexのローカルプロジェクトへ複数フォルダを追加する方法を解説。primary folderがGit操作・AGENTS.md・skills・config.tomlに与える影響と、関連リポジトリを安全にまとめる設計を整理します。
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ベクトルデータベースとは？RAGで必要になる理由と選び方
ベクトルデータベースの役割、通常DBとの違い、exact searchとHNSW、metadata filterを解説し、pgvector・専用DB・managedの選定表と検証手順を示します。
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プロンプトエンジニアリングとは？AIに安定した出力をさせる基本
プロンプトエンジニアリングの意味、一般的なプロンプトの書き方との違い、目的・文脈・制約・例・評価を使ってAI出力を安定させる設計方法をWeb開発者向けに整理します。
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Claude Codeの使い方｜ターミナルでAIにコード修正を頼む流れ
Claude Codeの使い方を初心者向けに解説。インストール、ログイン、既存プロジェクトでの依頼方法、Plan mode、差分確認、テスト、CLAUDE.md、VS Code連携、権限設定、やってはいけない使い方をまとめます。
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AIとは？エンジニアがWeb開発で押さえるべき基本を解説
AIをWeb開発に組み込むために、AI・生成AI・LLM・AI APIの違い、基本構成、学ぶ順番、実装で起こりやすい失敗をエンジニア向けに整理します。
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Langflowの使い方｜AIフローを作ってAPIから呼び出すまで
Langflowで入力・Prompt・Modelをつないだ最小フローを作り、Playgroundで確認してからAPIで呼ぶまでを解説。最小flowの構成図、curlの実行例、リクエストとレスポンスの入出力スキーマ表を用意しました。
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Flowiseの使い方｜ChatflowでRAGチャットを作る基本手順
FlowiseのChatflowで、Document LoaderからRetriever、LLMまでをつないでRAGチャットを動かす手順を解説。ノード接続の構成図と、各ノードが何を受け取って何を返すかの入出力確認表を用意しました。
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n8nをVPSへセルフホストする方法｜Docker・HTTPS・バックアップまで解説
n8nをVPSへDockerでセルフホストする手順を、必須環境変数の一覧表とdocker composeの最小構成例で解説。HTTPSとwebhook URLの設定、実際に別環境へ戻す復旧テスト付きの運用チェックリストまでまとめました。
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SEOカニバリをAIでチェックする方法｜競合URLの発見と解消手順
SEOカニバリをAIでチェックする手順。Search Consoleのquery-page実績と記事台帳を突き合わせ、同一意図・近接意図・別意図を分ける判定matrixと、維持・統合・差別化・廃止の4処置の選び方・実施手順を解説します。
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AIでSEO記事をリライトする方法｜検索意図を守って古い情報を更新する
AIでSEO記事をリライトする手順。変えない部分を先に決める refresh brief のテンプレート、章ごとの keep・update・delete 判定表、差分だけをAIに提案させるプロンプト、更新記録と効果測定の方法を解説します。
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AIでWordPress下書きを自動作成する方法｜REST APIと人間承認をつなぐ
AI下書きをWordPressへ安全に登録する手順。JSON Schema、status=draft固定、公開権限のない専用ユーザー、single-workerでの重複抑止と再試行、承認・監査ログまで解説します。
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AIでSQLを作る方法｜スキーマ提示・検証・安全な実行まで解説
AIでSQLを作成する手順を、スキーマ提示からEXPLAIN検証までの5段で解説。正常・0件・重複・NULLの4種fixtureの考え方と、read-onlyから始める安全確認チェックリストを掲載します。
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AIでコードドキュメントを作る方法｜README・関数説明を実装と一致させる
AIでコードドキュメントを作成する手順を、棚卸し→根拠収集→生成→不一致検証→運用の5段で解説。根拠リンク付きで書かせる指示テンプレートと、更新日ではなく根拠差分で陳腐化を検知する運用の作り方まで掲載します。
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AIを使ったデバッグ方法｜再現・仮説・検証でバグ原因を絞る
AIを使ったデバッグの方法を、再現条件の固定→仮説の順位付け→1変更1検証の順で解説。仮説を否定する確認方法の付け方と、再現手順・仮説・実験結果を1枚に残すデバッグログのテンプレートをそのまま使える形で掲載します。