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  <title><![CDATA[AI×DXマインドセット]]></title>
  <description><![CDATA[このチャンネルでは、AIやDXに関する最新技術やトレンドの発信のみならず、持続的に価値を提供できるマインドセットをお届けしています。￼]]></description>
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  <author><![CDATA[momotaro]]></author>
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   <title><![CDATA[AI駆動開発トレンド速報：Deep Agentsのコンテキスト管理]]></title>
   <description><![CDATA[コンパクションは履歴を「消す」のではなく「見せない」だけ——LangChainのハリソン・チェイスさんの発信をきっかけに、Deep Agentsのファイルシステム設計と、表層の要約／深層の履歴保持という二層構造について、僕なりの見立てをお話ししました。

#VANGSOW #ハーネス設計 #AIコンサルタント #DeepAgents #LangChain #コンテキストエンジニアリング #AIエージェント]]></description>
   <link>https://stand.fm/episodes/6a9e05627e52c7175d66519e</link>
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   <dc:creator><![CDATA[momotaro]]></dc:creator>
   <pubDate>Mon, 07 Sep 2026 00:29:37 GMT</pubDate>
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   <itunes:summary>コンパクションは履歴を「消す」のではなく「見せない」だけ——LangChainのハリソン・チェイスさんの発信をきっかけに、Deep Agentsのファイルシステム設計と、表層の要約／深層の履歴保持という二層構造について、僕なりの見立てをお話ししました。

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   <title><![CDATA[「開発生産性」は全員バラバラの話をしている]]></title>
   <description><![CDATA[「開発生産性が上がった」と言うエンジニアと、「投資対効果が見えない」と言う経営層。なぜこのすれ違いが起きるのか?僕の見立てでは、原因は「開発生産性」という言葉が組織の階層ごとに全く違うものを指しているからです。現場ではスループット、EM/PMでは工数、PdMでは金額、経営・経理では会計インパクト——同じ言葉が階層を上がるたびに姿を変えていく構造を、AIコンサルタントの視点で解説します。

#VANGSOW #AIコンサルタント #開発生産性 #エンジニア組織 #プロダクトマネジメント #経営とエンジニアリング #スループット #組織づくり #共通言語 #スタートアップ]]></description>
   <link>https://stand.fm/episodes/6a8e061445d57cabb576cc75</link>
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   <dc:creator><![CDATA[momotaro]]></dc:creator>
   <pubDate>Tue, 25 Aug 2026 21:16:12 GMT</pubDate>
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   <title><![CDATA[ハーネスエンジニアリング解説シリーズ：評価ハーネス]]></title>
   <description><![CDATA[ハーネス設計を「作りっぱなし」にしないための仕組み、評価ハーネスについて話しました。エージェントハーネス(実行)と評価ハーネス(計測)を分けて考える発想から、Tasks・Trials・Graders・Transcripts・Outcomesという5つの構成要素、Code-based/Model-based/Humanという3種のGraderの使い分け、Capability EvalとRegression Evalの違い、そしてpass@kとpass^kという非決定性への対処法まで。ハーネスを改善し続けるための「計測の視点」を持ち帰ってもらえたら嬉しいです。

#VANGSOW #ハーネス設計 #AIコンサルタント #コンテキストエンジニアリング #評価ハーネス #GeneratorEvaluator #AIエージェント #プロンプトエンジニアリング #ClaudeCode #passatk]]></description>
   <link>https://stand.fm/episodes/6a8cde88caf663fac33a062c</link>
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   <dc:creator><![CDATA[momotaro]]></dc:creator>
   <pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:15:10 GMT</pubDate>
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   <itunes:summary>ハーネス設計を「作りっぱなし」にしないための仕組み、評価ハーネスについて話しました。エージェントハーネス(実行)と評価ハーネス(計測)を分けて考える発想から、Tasks・Trials・Graders・Transcripts・Outcomesという5つの構成要素、Code-based/Model-based/Humanという3種のGraderの使い分け、Capability EvalとRegression Evalの違い、そしてpass@kとpass^kという非決定性への対処法まで。ハーネスを改善し続けるための「計測の視点」を持ち帰ってもらえたら嬉しいです。

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  </item>
  <item>
   <title><![CDATA[ハーネス設計シリーズの実践編（検証ループ）]]></title>
   <description><![CDATA[AIエージェントに何かを作らせるとき、実は一番差がつくのはプロンプトの巧拙ではありません。生成して終わりにするか、検証して直すループを回すか。この一点で品質が2〜3倍変わります。今回はルールベース・ビジュアル・LLM-as-Judgeという3つの検証戦略を、それぞれの得意分野と限界とあわせて解説。そして生成したAI自身に自己評価させてはいけない理由についても触れています。「なんとなく微妙な出来」で終わらせないための、検証ループの組み立て方をお届けします。

#VANGSOW
#ハーネス設計
#AIコンサルタント
#検証ループ
#LLMasJudge
#AIエージェント
#プロンプトエンジニアリング
#ルールベース検証
#ビジュアルフィードバック
#コンテキストエンジニアリング]]></description>
   <link>https://stand.fm/episodes/6a8b6595afb6dfeb82ac3d58</link>
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   <dc:creator><![CDATA[momotaro]]></dc:creator>
   <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 21:26:58 GMT</pubDate>
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   <itunes:summary>AIエージェントに何かを作らせるとき、実は一番差がつくのはプロンプトの巧拙ではありません。生成して終わりにするか、検証して直すループを回すか。この一点で品質が2〜3倍変わります。今回はルールベース・ビジュアル・LLM-as-Judgeという3つの検証戦略を、それぞれの得意分野と限界とあわせて解説。そして生成したAI自身に自己評価させてはいけない理由についても触れています。「なんとなく微妙な出来」で終わらせないための、検証ループの組み立て方をお届けします。

#VANGSOW
#ハーネス設計
#AIコンサルタント
#検証ループ
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#AIエージェント
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  </item>
  <item>
   <title><![CDATA[ハーネス設計 Part 3: ハーネス設計者になる]]></title>
   <description><![CDATA[AIの知性はでこぼこで、その境界は僕たちの目には見えません。

——ここまで2回にわたってお話ししてきましたが、では実際どうすればいいのでしょうか。今回はその答えとなる「ハーネス設計」という考え方を解説します。

見えない境界に対処する方法は、実はとてもシンプルです。仮説を立てて、小さく試して、答え合わせの形で測り、そして手を打つ。この4段階のループを回すことで、AIの「できない」を一つずつ構造で埋めていきます。

さらに、なぜ構造を置いた人と置かない人の間に大きな差が生まれるのか、そして「使う側」と「使いこなす側」を分ける本当の違いは何なのか、僕自身の見立てもお話しします。

AIに詳しいかどうかではありません。見えないものを見えるようにする構造を、自分で置けるかどうか。それがハーネス設計者という役割の中身です。

ハッシュタグ

#AIコンサルタント #ハーネス設計 #AIエージェント #ClaudeCode #生成AI #AI活用 #VANGSOW #ハーネス設計者 #検証ループ #AI最前線]]></description>
   <link>https://stand.fm/episodes/6a8a26f9b38a877145667e54</link>
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   <dc:creator><![CDATA[momotaro]]></dc:creator>
   <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 22:47:25 GMT</pubDate>
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   <itunes:summary>AIの知性はでこぼこで、その境界は僕たちの目には見えません。

——ここまで2回にわたってお話ししてきましたが、では実際どうすればいいのでしょうか。今回はその答えとなる「ハーネス設計」という考え方を解説します。

見えない境界に対処する方法は、実はとてもシンプルです。仮説を立てて、小さく試して、答え合わせの形で測り、そして手を打つ。この4段階のループを回すことで、AIの「できない」を一つずつ構造で埋めていきます。

さらに、なぜ構造を置いた人と置かない人の間に大きな差が生まれるのか、そして「使う側」と「使いこなす側」を分ける本当の違いは何なのか、僕自身の見立てもお話しします。

AIに詳しいかどうかではありません。見えないものを見えるようにする構造を、自分で置けるかどうか。それがハーネス設計者という役割の中身です。

ハッシュタグ

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   <itunes:title>ハーネス設計 Part 3: ハーネス設計者になる</itunes:title>
  </item>
  <item>
   <title><![CDATA[ハーネスエンジニアリング（見えない境界）]]></title>
   <description><![CDATA[概要

前回、AIの知性が「でこぼこ」になる理由をお話ししました。今回はその続きで、一番厄介な話をします。

AIの得意・不得意の境界線は、実は僕たちの目には見えません。

ウォートン校のイーサン・モリック教授が示した「城壁」のたとえと、ハーバード・ビジネス・スクールが758人のコンサルタントを対象に行った実証研究をもとに、なぜ「見た目の難しさ」でAIに任せる仕事を判断してはいけないのか、その理由をお話しします。

同じAI、同じようなプロが使っても、得意な領域では成果が大きく伸び、苦手な領域では逆に成果が落ち込む——という実際のデータも紹介します。

見た目の直感が効かないなら、僕たちは何を頼りにすればいいのか。次回はその具体的な設計の話に進みます。

ハッシュタグ

#AIコンサルタント #ハーネス設計 #AIエージェント #ClaudeCode #生成AI #AI活用 #VANGSOW #ジャギッドフロンティア #ハーバードビジネススクール #AIリテラシー]]></description>
   <link>https://stand.fm/episodes/6a88d3620fc8b8b8083cbcac</link>
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   <dc:creator><![CDATA[momotaro]]></dc:creator>
   <pubDate>Fri, 21 Aug 2026 23:27:54 GMT</pubDate>
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   <itunes:summary>概要

前回、AIの知性が「でこぼこ」になる理由をお話ししました。今回はその続きで、一番厄介な話をします。

AIの得意・不得意の境界線は、実は僕たちの目には見えません。

ウォートン校のイーサン・モリック教授が示した「城壁」のたとえと、ハーバード・ビジネス・スクールが758人のコンサルタントを対象に行った実証研究をもとに、なぜ「見た目の難しさ」でAIに任せる仕事を判断してはいけないのか、その理由をお話しします。

同じAI、同じようなプロが使っても、得意な領域では成果が大きく伸び、苦手な領域では逆に成果が落ち込む——という実際のデータも紹介します。

見た目の直感が効かないなら、僕たちは何を頼りにすればいいのか。次回はその具体的な設計の話に進みます。

ハッシュタグ

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  </item>
  <item>
   <title><![CDATA[ハーネス設計 Part 1: なぜAIの知性はでこぼこなのか]]></title>
   <description><![CDATA[AIエージェントを使っていて「難しい依頼はこなせたのに、簡単な依頼で普通に外してくる」と感じたことはありませんか?

その"割り切れなさ"には、実はちゃんとした理由があります。

今回は、元OpenAIの研究者アンドレイ・カーパシーが指摘する「スパイク」という現象から、AIの知性がなぜでこぼこな形になるのかを解説します。AIの能力は人間のようになだらかな坂道ではなく、切り立った岩場のような形をしている——その理由を、AIコンサルタントとしての視点でお話しします。

次回は、このでこぼこの境界が「なぜ僕たちの目には見えないのか」という、さらに厄介な話に進みます。

ハッシュタグ

#AIコンサルタント #ハーネス設計 #AIエージェント #ClaudeCode #生成AI #AI活用 #プロンプトエンジニアリング #VANGSOW #ジャギッドインテリジェンス #AI最前線]]></description>
   <link>https://stand.fm/episodes/6a8627b1885c6ced774676d0</link>
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   <pubDate>Fri, 21 Aug 2026 23:27:32 GMT</pubDate>
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その&quot;割り切れなさ&quot;には、実はちゃんとした理由があります。

今回は、元OpenAIの研究者アンドレイ・カーパシーが指摘する「スパイク」という現象から、AIの知性がなぜでこぼこな形になるのかを解説します。AIの能力は人間のようになだらかな坂道ではなく、切り立った岩場のような形をしている——その理由を、AIコンサルタントとしての視点でお話しします。

次回は、このでこぼこの境界が「なぜ僕たちの目には見えないのか」という、さらに厄介な話に進みます。

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#AIコンサルタント #ハーネス設計 #AIエージェント #ClaudeCode #生成AI #AI活用 #プロンプトエンジニアリング #VANGSOW #ジャギッドインテリジェンス #AI最前線</itunes:summary>
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   <title><![CDATA[AI時代のクリエイティブシンキング]]></title>
   <description><![CDATA[今回のポッドキャストでは、「AI時代のクリエイティブシンキング」をテーマにお話しします。AIが私たちの生活やビジネスにどのように影響を与えているのか、そしてその中でどのようにクリエイティブな思考を維持し、発展させることができるのかを考えてみましょう。]]></description>
   <link>https://stand.fm/episodes/667a75218c7e40c8b5a879b0</link>
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   <dc:creator><![CDATA[momotaro]]></dc:creator>
   <pubDate>Tue, 25 Jun 2024 07:56:48 GMT</pubDate>
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