Artificial Intelligence tutorial - IT technology blog

AI APIコスト比較:OpenAI vs Claude vs Gemini — 6ヶ月の本番運用で学んだこと

OpenAI、Claude、Geminiを6ヶ月間本番環境で運用して学んだ実際のコスト比較、各プラットフォームの強みと弱み、タスク別に最適なAI APIを選ぶためのフレームワークをまとめた。モデルルーティングへの切り替えにより、同じスループットで月額コストを$340から$90へ削減できた。
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Machine Learningをゼロから始める:理論から実践まで scikit-learnで学ぶ

機械学習初心者向け実践ガイド:Python環境の構築、scikit-learnで分類モデルのトレーニング、シリアライズ、本番環境でのデータドリフト監視まで解説。MLをDevOpsパイプラインに統合した実体験に基づく内容で、3ヶ月放置したモデルのドリフトで痛い目に遭った教訓も含まれています。
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ChatGPT APIをWebアプリに統合する:本番環境で起きる実際のエラー対処法

ChatGPT APIをWebアプリに統合するのは、数行のAPIコールだけでは終わらない——デプロイした途端、レートリミット、トークンオーバーフロー、不安定なレイテンシに直面する。この記事では、本番環境でよく起きるエラーと、最初から正しく対処する方法をまとめた。
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エンタープライズプロジェクトでAIコーディングアシスタントを安全に使うためのガイド

GitHub CopilotやCursorのようなAIコーディングアシスタントは生産性を大幅に向上させるが、エンタープライズ環境では適切に使わないと深刻なセキュリティリスクを招く可能性がある。本記事では、シークレット管理、ツール設定、pre-commitフックのセットアップ、コードレビューの原則など、ジュニア開発者向けにAIを使った安全な作業環境の構築方法を解説する。
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PythonでカスタムMCPサーバーを構築する:AIをあなたのシステムに接続する

MCP(Model Context Protocol)は、AIモデルが外部のツールやデータと標準化された方法で接続できるオープンプロトコルです。本記事では、SDKのインストールからセキュアなツールの作成、Claude Desktopへの接続まで、ファイルマネージャーの実例を使ってPythonでMCPサーバーを実際に構築する方法を解説します。