AI Lab
2026年3月23日

Tech Blog まとめ - Zenn

本稿は、AI の信頼性・セキュリティ、開発ツールの最適化、機械学習の説明可能性、そしてオープンソースの AI 開発ハーネスといった、AI・ソフトウェア開発に直結する最新の技術トピックをまとめたものです。

記事詳細

  1. Zenn

    Anthropic が AI SRE の限界を公式認定。「相関関係を因果関係と誤認し続ける」

    Anthropic が AI システムの SRE（Site Reliability Engineering）における限界を公表し、相関と因果の混同が重大なリスクになると警告した。

  2. Zenn

    「ログが改ざんされていない」をどう証明するか——ed25519で署名したら世界が変わった

    ed25519 署名を用いてログ改ざんの不正を検出・証明する手法を実装し、監査プロセスが大幅に簡素化された事例を紹介。

  3. Zenn

    13-②[AI][Kaggle][python]Kaggle入門(機械学習の説明可能性 2.順列の重要度)

    Kaggle での機械学習モデルの説明可能性を高める手法として、Permutation Importance を用いた特徴量重要度の評価方法を解説。

  4. Zenn

    macOSでLaTeX書くなら結局どれがいいのか、半年かけて出した答え

    半年間の比較検証の結果、macOS での LaTeX 作業に最適なエディタ・ビルド環境を決定し、推奨設定を提示。

  5. Zenn

    【Gemini Pro】Windowsで Gemini CLI を最強のコーディングアシスタントにするために絶対に知っておくべき設定

    Gemini Pro の Windows CLI を最大限活用するための必須設定と、実務で役立つショートカット・プラグインを紹介。

  6. Zenn

    AI CLI のガードを作ったら、次はガード自身を守る問題が出てきた — omamori v0.5〜v0.6

    AI CLI の安全ガード実装後に、ガード自体の脆弱性対策として v0.5〜v0.6 の改良点と防御策を解説。

  7. Zenn

    個人開発プロダクトのセキュリティチェックスキルを作った

    個人開発者が実践できる、セキュリティチェックリストと自動化スクリプトの作り方を具体的に紹介。

  8. Zenn

    年収DBを作って気づいたこと — e-Stat API × everything-claude-code 実践記

    e-Stat API と Claude を組み合わせて年収データベースを構築した過程で得た、データ取得と AI 活用のベストプラクティスを共有。

  9. Zenn

    AI駆動開発の設計・実装・検証フローをつなぐオープンソースハーネス「kaji」を公開しました

    AI を活用した開発フロー全体を統合するオープンソースハーネス「kaji」の概要と導入方法を解説。

  10. Zenn

    CLAUDE.md を1ヶ月毎日書き直して気づいた「書いてはいけないこと」10選

    CLAUDE.md の作成で避けるべき 10 の典型的なミスと、ベストプラクティスを具体的に列挙。

本日のポイント

AI SRE の限界と因果関係の誤認、ed25519 署名によるログ改ざん防止、Kaggle での特徴重要度手法、macOS 向け LaTeX 環境の最適解、Gemini CLI の Windows 設定、AI CLI ガードの自己防衛、個人開発のセキュリティチェックスキル、e‑Stat API と Claude を活用した年収データベース構築、AI 駆動開発フローをつなぐ「kaji」ハーネス、そして CLAUDE.md 作成時の 10 の禁則事項が取り上げられています。

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