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LayerX TechBook 2 第2章「実務に耐える AI Workflow 設計と開発」を執筆しました

LayerX TechBook 2 の第2章を担当し、実務に耐える AI Workflow の設計と開発について書きました。

言語処理学会第32回年次大会(NLP2026) 参加レポート

LayerX エンジニアブログMar 16, 2026

Recap of NLP2026 sponsorship, booth conversations, and research learnings for AI Workforce.

2025年の振り返りと2026年の抱負

Pythonを書くなら、Ruffのルールページは最高の教材だと思う（AI時代の学び方）

堅牢.py に運営者として参加しました

プロンプトの読み込み・レンダリングを標準化する要件と設計

Standardized the prompt loading and rendering pipeline I built at ELYZA, with a cleaner implementation overview.

新卒で入った会社（ELYZA）を退職しました

Google先生、Opalは誰向けのプロダクトですか？

OpenAIのトークン消費量上位30社を見ていく（スタートアップ編）

code が Cursor を開くのを VSCode に戻しつつ、cursor でも開けるようにする（macOS）

家でぶつぶつ喋るおじさん・おばさんになりましょう（superwhisper）

ビジネス本って無駄な文章多くね？

「研究と実装の循環で、未踏の問いを解く」 ELYZAのソリューション機械学習エンジニアのお仕事を紹介します

Introduction of the role I played as a Solution ML Engineer at ELYZA

GPT-5よりもGPT-4.5の方がAGIっぽい

LLMを本番品質に育てる PromptOps：”100回の試行錯誤”を支えた仕組みと文化

ELYZAが「マイナビAI Pencil」へ生成AI関連技術を提供・共同開発

PR TIMESJul 7, 2025

Project release I contributed to — building a large-scale LLM-as-a-judge generation and evaluation pipeline.

msgspec入門：高速・型安全なシリアライザ

PEP 765 – Disallow return/break/continue that exit a finally block

ハーバード・ビジネスレビュー：How People Are Really Using AI in 2025

LLMに回答形式（2択か連続値か）が与える影響

ChatGPTを活用して「記憶」から「理解」へ：Bloom’s Taxonomyを意識した勉強法

ためになるAWS Cloud Practitioner勉強法

AI Agent, Workflowとは？一般的なパターンを解説

[論文解説]Finding Replicable Human Evaluations via Stable Ranking Probability

[論文解説]評価者としてのLLMはバイアスを持っていていて一貫性がない

RAG Fusionが思ってたより凄そう

【論文】Chain-of-Note: Enhancing Robustness in RALMs