Nguyen Le PhongNguyen Le Phong
履歴書
← ブログに戻る

記事

AI と未来

AIを理解する — コンテキストエンジニアリングから信頼性の高いAIプロダクト構築まで。

AIについての実践的な開発者向け記事：AIツールから優れた結果を引き出す方法、言語モデルの実際の仕組みの理解、信頼性の高いAI搭載プロダクトの構築。LLM、エージェント、コンテキストエンジニアリングの急速に変化する領域を航行するエンジニアのために。

AI と未来

Cognitive Debt in AI-Assisted Development: When Code Grows Faster Than Understanding

AI coding tools can make a team produce code faster than it can understand, review, debug, and safely operate that code. This article explains cognitive debt, how it differs from technical debt and intent debt, why agentic coding makes it more visible, and the practical controls teams can use: smaller batches, better PR rationale, human-owned invariants, disposable prototypes, and AI used to repay understanding instead of only generating more work.

15 分で読めます
AI と未来

Your Fear of AI Is the Size of Your Ambition: Why It’s Time to Aim Dramatically Bigger

Two people can look at the same AI breakthrough and feel opposite things — terror or fuel — and the difference reveals something uncomfortable: our fear of the future is roughly the size of our ambition. If your plan is to keep doing exactly what you do, a machine that does it cheaper is frightening. If your plan is to build something dramatically bigger, it’s the best news you’ve ever gotten. This is a clear, energising case for retiring “don’t boil the ocean,” trading the 1.05x present for the 10x future, and why — through ephemeralization and the Jevons paradox — raising your ambitions tends to create more, not less.

11 分で読めます
AI と未来

From SDLC to ADLC: How AI Agents Are Rewriting the Software Development Lifecycle

Software development is going through its biggest shift since the graphical interface. The phases engineers once ran by hand — planning, coding, testing, deployment — are increasingly executed by AI agents working in parallel. This is a clear, visual guide to the move from the classic SDLC to the emerging ADLC (Agentic Development Life Cycle): the two lifecycles drawn side by side, the six concrete shifts happening right now, what the early numbers suggest, what it actually means for an engineer’s day-to-day, and five low-risk best practices to start moving faster — without handing over the judgment that still has to be yours.

15 分で読めます
AI と未来

AIエージェント、誇張なしで解説：それが何か、どう動くか、何をしてくれるか

「AIエージェント」という言葉が急速に広まっています——質問に答えるだけでなく、実際に仕事をこなしてくれるソフトウェアです。でも、エージェントとは本当に何でしょう？すでに使っているchatbotとどう違うのか、どこで本当に役立ち、どこで静かに問題を起こすのか？これは、技術的な知識の有無を問わず誰でも読めるフレンドリーなガイドです。すべてのエージェントが動く単純なループ、エージェントを構成する5つの要素、co-pilotからauto-pilotまでの自律性のレベル、職場と日常生活での具体例、気をつけるべき失敗パターン、そして今週から使える第一歩を丁寧に解説します。

17 分で読めます
AI と未来

promptからworkflowへ：毎週何時間も節約するAI workflowの作り方

ほとんどの人はAIを一度に一つの質問で使い、その価値の大部分をテーブルに残したままにしています。本当のレバレッジは巧みなpromptではありません。繰り返せるAI workflow——一度設計して永遠に再利用できる、毎回2時間かかる雑務を2分のレビューに変える小さなステップの連鎖です。技術的な知識の有無を問わず誰でも読めるこの実践ガイドでは、promptとworkflowの違い、すべてのworkflowが共有するシンプルな構造、職場と日常生活ですぐに使えるworkflowの例、手動から全自動への3つのレベル、自分のworkflowを設計する6ステップ、そして本当に時間を節約しているかを確かめる簡単な計算式を解説します。

18 分で読めます
AI と未来

2026年に注目すべきAIトレンドと、それを本当の価値に変える方法

毎週「これがすべてを変える」というAIの見出しが届いて、信号とノイズを見分けようとするだけで疲れ果てています。これは2026年に本当に重要なAIトレンドを穏やかに整理したガイドです——agentic AI・マルチモーダル・すでに使っているアプリに組み込まれたAI・オンデバイスのインテリジェンス・人間の強みとしての判断と検証の台頭——そして、ほとんどの記事が省略する部分とセットにして解説します。どんなトレンドも仕事と生活に実際の価値へと変えるための実践的なフレームワーク。ハイプと価値のフィルター・価値のはしご・シンプルな価値の方程式・具体的な実例・30日プランを手に入れて、ニュースを追いかけるのをやめて、メリットを積み上げ始めましょう。

18 分で読めます
AI と未来

AI Is Rewiring Every Software Role: How Thinking Changes for BA, PO, PM, Dev, QA and Beyond

AI isn't just a faster tool bolted onto how we build software — it's quietly moving the center of gravity of every role. The work that used to define a BA, PO, PM, developer, or QA engineer is being automated from the bottom up, and what remains is a different job built on judgment, taste, and verification. This is a clear-eyed, role-by-role look at what's fading, what's rising, and what to watch out for as teams move from AI-assisted to AI-first — so you can see what may be lost, what's added, and how to stay genuinely valuable in a changed era.

21 分で読めます
AI と未来

Generative AI in Daily Life and Work: A Practical Catalog of What You Can Use Today

Generative AI has quietly moved from headline to household tool — yet most people still use it for little more than the occasional question. This is a hands-on catalog of the most common, genuinely useful applications across work, learning, creativity, and everyday life, organized so you can find at least one thing to try today. No hype, no jargon — just real use cases you can apply immediately, plus the one skill that makes all of them work and the limits you should never ignore.

16 分で読めます
AI と未来

コンテキストエンジニアリング：AIを使いこなせる人とそうでない人の差

AIの結果が期待外れなのは、モデルが悪いからではなく、コンテキストが薄いからです。コンテキストエンジニアリングの実践ガイド——モデルのウィンドウに何があるか、優れたコンテキストの5つの柱、よくあるアンチパターン、そして一貫して良い結果を生む再利用可能なテンプレート。

15 分で読めます