AIエージェント
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モデルの重みは1グラムも動かせないのに、自分のAIは日々かしこくなっている — 重みの外の2層に学びを貯める実運用
重みを再学習させる権利のないエージェントでも、モデルの外側（設定・検証手順・状態ファイル）に本番の失敗を貯めれば継続的に学習できる。この考え方を、自分の毎日のAI開発環境で実際にどう回しているかを記録します
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【記事紹介】AIに仕事を任せる技術の正体は「自分が何を知らないか」を高くつく前に見つけること — Anthropic Thariq氏の Field Guide を現場に翻訳する
Anthropic の Claude Code チーム Thariq 氏が公開した『A Field Guide to Fable: Finding Your Unknowns』の紹介。アンノウンの4分類と8つの技法を、AIエージェント運用と人事の現場に翻訳しました
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AIに仕事を任せて一番効いたのは、プロンプトの工夫ではなく「仕組み」だった
AIエージェントの運用で効いたのは凝ったプロンプトではなく、自己申告を信じない仕組みだった。毎日回している5つの型を、なぜ効くか・無いと何が壊れるかまで書いた実践ログです
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AIエージェントのモデルは「頭の良さ」でなく「間違えた時のコスト」で選んでいる
最上位モデルと中位モデルをどう使い分けるか。判断基準は賢さではなく、やり直しコストと下流への影響範囲だった、という運用ログです
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採用で「席を埋める」のをやめる。AI時代は、リスクを仕分けて一点に賭ける — Gene Pool Engineering 2.0
Khosla Venturesの Gene Pool Engineering を、LLM/AI時代に更新する。採用とは、会社のリスクを『AIが剥がせる層』と『人にしか握れない核』に仕分け、残った一点に、AIを相棒に束ねて動かす一人を置くことだ。
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AIエージェントをHR業務フローに組み込む実践ガイド 2026年版
採用・評価・オンボーディングにAIエージェントを使った具体的なワークフロー設計と、失敗しないための前提条件
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HR領域にAIエージェントを実装する：最初の3ヶ月でやること
人事業務に自律型AIエージェントを導入する際の具体的な進め方と、最初の3ヶ月でつまずかないための設計
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Claude CodeをHRに使う方法——顧問が実務で1ヶ月回した記録
HRコンサルタントがAIコーディングエージェントをHR業務に使い続けた実録