公開データ（船のAIS・海洋データ・漁業データ）だけで「今の海」を可視化するWebアプリを、Claude Codeのバイブコーディングでコードを書かずに3日で制作しAzureに公開。作り方・費用・つまずきを実例で解説します。

XServerの独自ドメインメールをGmailにPOP3で取り込むと遅く、2026年にサポートも終了します。転送が届かない同居ドメインの罠と、Google Workspaceに取り込んでMX切替・DKIM/SPF/DMARCまで整える移行手順を、実際にやった順に解説します。

外部組織からMicrosoft Teamsにゲスト招待されても、iPhoneやiPadのアプリでは入れません。原因はパスコードのゲストがスマホ非対応という仕様です。パソコンでしか使えない理由と、個人アカウントを作ってはいけない理由、今後の正しいアカウント設計まで実体験でまとめます。

AIで日本の雇用と産業は今後3年でどう動くか。技術顧問が客観データから予測します。最初に消えるのは外注・下請け・新卒で、大企業は再配置で残る。淘汰される側とAIを使う側の分岐を整理します。

大手企業が新卒の大卒採用を絞り始めた今、「景気が戻れば売り手市場に戻る」という前提は崩れています。AIで仕事のかたちが変わった構造を読み解き、コモディティ側に落ちないために個人と企業がやるべきことを技術顧問の視点で整理します。

先日、夜空を見上げてふと思ったんですよ。 「なんで太陽系の惑星の軌道って、円じゃなくて楕円なんだ？」 学校でケプラーの法則は習った気がするんですけど、「なぜそうなるか」を腹落ちして説明できるかと言うと、できない。気になったので、その場でスマホを開いてAIに聞いてみました。 返ってきた答えと、そこから続いた数十分の対話で...

情報量が多い領域ほどAIは得意になる。ならば世に出ていないCOBOL・メインフレームこそAIが最後まで苦手とする領域だ。金融基幹系を開発してきた立場から、AIに任せていい仕事と任せてはいけない仕事の分かれ目を解説する。

生成AIは個人の生産性を上げても、放置すると「個人の時短」で止まり経営に届きません。MITやパーソルの調査データをもとに、9割が失敗する理由と、AI駆動型企業へ近づくPhase 0〜4の段階的な導入設計を解説します。

最新VLM「Qwen3-VL」を、Ollamaで家庭用PC（RTX 3090）に導入し、写真から物体の座標をJSONで出す手順を実演。PowerShellの罠、思考オフが効かない既知バグ、座標は推論で導かれる事実まで、実際に動かした記録をまとめます。

VLMとVLAの違いを、フィジカルAIを実務（AGRIST×Microsoft）で実装した経験から解説。画像から座標を出す方式と、座標を経由せず動作を直接出す最新VLAの違い、個人のGPUで試せるようになった経緯までまとめます。