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Technology

AIエンジニアリングの現場

by r.kagaya

Today: #163 in Technology, Japan on our combined chart.

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Ranking history · Japan

History builds daily. We started tracking this show on the Technology, Japan chart recently, so the trend line appears after a second day of data.
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DateCombined RankApple Podcasts
Oct 12#163#162

Latest episodes

  • AIエージェントはソフトウェアを量産するのか?|ソフトウェアファクトリーを考える with こぎそさん

    August 19, 2026 · 34 min

    AIエージェントに仕事を任せると、ソフトウェア開発はどう変わるのでしょうか。 こぎそさんと、AIエージェントを使って開発を続ける仕組み「ソフトウェアファクトリー」について話します。 AIに任せる仕事と、人間が設計・確認する仕事を、デザインハーネスや実際の開発の話を交えて考えます。 shownotes: ソフトウェアファクトリーとは何か Software Factories, Light and Dark SFから持ち帰ったAIエンジニアリングの現在地 〜AI…

  • AIエンジニアリング、何から学ぶ?どう学ぶ?|Andrew NgのAI Engineering Skills Mapを読む

    August 18, 2026 · 23 min

    LLMやRAG、エージェント、ファインチューニング。AIアプリケーション開発では、個別の技術を追うだけでは、何を身につければよいのかが見えにくくなります。 今回は、Andrew Ng / DeepLearning.AIの「AI Engineering Skills Map」を起点に、AIエンジニアリングを一部の専門職だけのものではなく、多くのソフトウェア開発者に必要になる4つの技能として捉えます。 AIアプリを作って届けること、ソフト…

  • その評価は測りたいものを測れているか? | EP00

    August 12, 2026 · 23 min

    点数が高ければ、本当に能力が高いと言えるのでしょうか。 視力2.0なのに黒板が読めない子のたとえから、LLMベンチマークとAgent Skillの評価を考えます。 445件のベンチマーク論文を調べた研究を紹介しながら、課題の選び方、採点、データ汚染、評価者の偏りを整理します。 評価で大事なのは、点数をつけることではなく、その点数が何の根拠になるのかを説明できることです。 Measuring what Matters: Construct Validity in Large…

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About the show

AIエンジニアリングの現場は、AIを使ったソフトウェアを、どう設計し、つくり、プロダクトとして届けるかを考えるポッドキャストです。 AIアプリケーションは、モデルを選んで組み込めば終わりではありません。思ったように動かない。評価の点数が、本番の価値を示さない。使われても、続かない。 そんな現実の制約のなかで、使えるもの、続けられるもの、価値のあるものをどうつくるか。番組ホストのkagaya(@ry0_kaga)が、現場での経験と試行錯誤をもとに話します。 #AIエンジニアリングの現場