Local LLM

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。

2026.06.14 2026.06.16

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

2026.06.10 2026.06.14

AI Orchestration

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

2026.05.16 2026.05.17

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

2026.04.08

AI共生