AI共生 GeminiやCopilotの「スピナーすら出ないフリーズ」の正体と、AIのハルシネーションをブログ資産に変える防衛策
AI（GeminiやCopilot）との長大なやり取りで発生する「完全無反応・フリーズ」の恐怖。ローディングスピナーすら消えるWebブラウザの限界（DOM/メモリクラッシュ）の技術的背景と、AIの迷走や暴走を資産に変える、Wordを活用した超実践的な「自前LOGシステム」と新スレッド復旧の極意を解説します。
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AI Orchestration 【実録】Pythonの「クソ仕様」で0件虚無。20万行のXML解析でエラーすら出さずに人間をサイレントに騙す ElementTree の罠
WordPressのXMLエクスポートから特定記事を抽出しようとした開発者が、PythonのElementTree（xml.etree.ElementTree）の最悪の「サイレントスルー仕様」に嵌まり、13時過ぎまで激闘したノンフィクション記録。エラーを出さずに0件を返す名前空間の罠と、それを力技の正規表現（re）で踏み潰した生存戦略を解説。
AI Orchestration AIオーケストレーションの「リアル」：20/10/10の破綻、Copilotの迷走、そして全文連結という結論
Tune OCRの636行を前に、Copilotと共に「20/10/10方式」でノイズ除去を試みたが、行単位判定の限界と後出し前提により完全破綻。8日間の迷走の末、「全文連結＋英文法＋辞書照合」という新方式へ転換。AIオーケストレーションの「闇（誤診・デグレード・ハルシネーション）」と「光（人間の方式設計＋AIの忠実な実装）」を、実際の対話ログを交えて描く。スマートな進捗ではない、泥臭いAI共生の核心。
AI Orchestration 【再々設計】AIオーケストレーションの闇と光：Copilot の迷走、Qwen2.5 の沈黙、そして Python の✖✖仕様と向き合った 32日間
AI オーケストレーションの続編。PDF マニュアルの文字化け、Copilot の迷走、Qwen2.5 の沈黙、Python の罠──再々設計と２重遭難を乗り越えた技術的記録。AIオーケストレーションの限界と最適解から続くエンタープライズ級Pythonバッチ設計
AI Orchestration 【実証】AIオーケストレーションの限界と最適解：DeepSeek暴走を防ぐ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 AIとの共生:Geminiの迷走からCopilotとの協働へ─要求設計・外部設計・内部設計・プログラミング・バッチ運用までをAIと共に歩んだ21日間の記録
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をGUIからCLIへ：UbuntuでPDF自動翻訳バッチを運用するための考え方
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 Local LLM の限界と向き合う：モデル選定と実践から見えた“解像度”の壁
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 AIとの共生：生成AIは嘘をつく、だから Local LLMを使ってみた
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 「概説最終章」Ai共生：クラウドAIのとん挫をローカルAIで救え！ Gemma 2×Llama-3-Swallowで構築する、最強のプライベート・インテリジェンス
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。