検証シリーズ：向き合い方 【LLM開発】なぜPythonの仕様に絶望しても、AIオーケストレーションやバッチ開発でPython一択になるのか？3つの決定的な理由
インデントのズレで崩壊し、ファイル名1つでヘソを曲げるPythonが、なぜ世界シェア1位なのか？「たった1文字で3時間溶かした」エンジニアが、AI・OCRバッチ開発の現場で直面したPythonの圧倒的な「接着力」と、歪んだエコシステムの歴史を暴く。Ryzen AI 9 HX470 LLM
AI共生
検証シリーズ：向き合い方 
検証シリーズ：向き合い方 【Pythonの罠】たった「1文字」の記述ミスで3時間溶けた実例（例：末尾のコンマ、ミュータブル引数）とLLMが見抜けなかった理由
Pythonの相対インポート `from .module` がなぜ分かりにくいのか、その歴史的理由と対策を解説。たった1文字 `.` で挙動が変わる『クソ仕様』の真相と、AS/400との比較から見えるPythonの限界。Python初心者からベテランまで、一度は悩んだ『インポート地獄』を完全解決。『急がば回れ』の精神でPythonと向き合う方法。
AI Orchestration 【DeepSeek暴走対策】AIオーケストレーションの限界を超える、ガードレールを取り入れたエンタープライズ級Pythonバッチ設計
AIに丸投げでは出来高50%未満の赤点？AS/400のCLP構造や150語のルールでDeepSeekが暴走した実体験から、Copilotとの役割分担、Claude 4.5 Sonnetの有効性、PCローカル環境（Ryzen AI 9）で品質100%を叩き出すPythonパイプラインの最終設計図までを徹底解説。Ryzen AI 9 HX470 LLM
AI共生 【フルライフサイクル実録】Gemini/Copilotと挑んだ21日間：要求定義からPythonバッチ運用までAIと協働する「開発プロセスの現実」
Geminiの暴走と迷走に苦しんだ開発者が、Copilotと共に「要求設計→外部設計→内部設計→プログラミング→バッチ運用」まで AI と協働し、PDF英文マニュアルの翻訳バッチを完成させるまでの21日間を記録。AIと安全に共生するための最重要ポイントを技術者視点で解説。Ryzen AI 9 HX470
AI共生 【ローカルLLM】GUIからCLI（Ubuntu）へ移行して、PDF自動翻訳バッチを完全自動化・安定運用する設計手法
GUI中心のLM Studioから、Ubuntu上のCLI運用へローカルLLMをシフトし、PDF自動翻訳バッチをどのように設計するかを整理。ocrmypdfとllama-cli、DeepSeek-R1やGemma4を用いながら、IBM i 的な運用思想でAIを「使う」から「共に動かす」へ移行する道筋を解説。Ryzen AI 9 HX470
AI共生 【ローカルLLMの限界】モデル選定とマニュアル翻訳の実践から見えた「コンテキスト解像度」の壁と対策
生成AIは便利だが、時に平然と“嘘”をつく。だからこそ私はクラウド依存を避けるために Local LLM を導入し自分の手元でモデルを動かすことに挑戦した。しかしPDFのページ数が増えた瞬間に精度が落ち前の文書の内容が混ざりモデルを eject して再読み込みするという作業を繰り返すことになった。この章では私が実際に行ったモデル選定PDF解析の試行錯誤そして「Local LLM の限界」をどう乗り越えたかをまとめる。Ryzen AI 9 HX470
AI共生 【ハルシネーション対策】生成AIの「嘘」を制御する：マニュアル翻訳バッチにLocal LLMを導入した理由と設計
生成AIを利用する際に最も重要なのは、AIを誘導しないことである。ユーザーが意識していないと、AIは欠損した情報を補完し、もっともらしい文章を生成する。以前の記事でも触れたように、存在しない製品の型番や仕様を提示するケースが確認されている。これは特定のモデルに限らず、生成AI全般に共通する構造的な特性である。本稿では、LM Studio を用いて複数の Local LLM を検証した結果をもとに、生成AIの特性と、AIとの共生に必要な視点を整理する。Ryzen AI 9 HX470
AI共生 【Gemma 2×Llama-3-Swallow】クラウドAIの限界をローカルLLMで超える：実務マニュアル自動翻訳バッチの構築全記録
AI共生をテーマに、Geminiとの対話を続けてきた元ITC・セキュリティプレゼンターが到達した、クラウドAI依存の限界とローカルAIへの移行プロセスを公開。Ryzen AI 9 HX470という強力な土台に、Gemma 2とLlama-3-Swallowという「二つの脳」を使い分け、198スレッドの機密情報を完全オフラインでPL法リスク分析へと昇華させる──。情報の主権を取り戻す、真のAI共生の最終回答。