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「あれもこれも」にLLMは混乱する：適切なプロンプトは2026年においても重要

AIコーディングを使っていて、「プロンプトに詳しく書けば書くほど、AIの出力が安定しなくなる」と感じたことはないでしょうか。仕様を丁寧に補足し、条件をあれもこれもと列挙したのに、かえってハルシネーション（事実に基づかない出力）が増えてしまう。 2026年2月に発表されたJ.P. Morgan AI Researchの論…

sqlewのコンテキスト永続化のアーキテクチャ

AIコーディングエージェントが抱える根本的な課題のひとつに「コンテキスト喪失」があります。LLMはセッションをまたぐと記憶を失い、前回合意した設計方針もライブラリの選定理由もゼロに戻ります。小規模なプロジェクトでは問題になりにくいものの、コードベースが成長するにつれてこの喪失のコストは加速度的に増大します。 この課題に…

108,000行のコードに26,000行のドキュメント：AIエージェントの「外部記憶」が突きつけるメンテナンスの現実

2026年2月、独立研究者のAristidis Vasilopoulos氏が「Codified Context: Infrastructure for AI Agents in a Complex Codebase」と題した論文を公開しました。AIコーディングエージェントがセッションをまたぐと記憶を失い、プロジェクト固…

コンテキストエンジニアリングとは何か

AIコーディングツールを使っていて、「プロンプトの書き方を工夫しても、なかなかAIが思い通りに動いてくれない」と感じることはないでしょうか。 プロンプトの質を高めることはもちろん大切です。しかし2025年後半から2026年にかけて、AI開発の現場では「プロンプトの改善だけでは限界がある」という認識が急速に広まりました。…

AIコーディングのレビュー時間が伸びる理由：実装10倍速の裏側で起きていること

コーディングエージェントを導入すれば、開発は速くなる。それ自体は間違いではありません。実装速度だけを見れば、手書きの10倍以上というケースも珍しくないでしょう。 しかし現場では、奇妙な現象が報告されるようになっています。AIを導入したのに、エンジニアの労働時間が減るどころか増えている、というのです。

CLAUDE.md全部乗せは正義か？

CLAUDE.mdにプロジェクトのルール、アーキテクチャ概要、スタイルガイド、ツール設定…。「書いておけばAIが読んでくれるだろう」と、つい全部盛りにしたくなる気持ちは分かります。