📝 今回の内容 AIが提案してきた「アナライザーTS」という複雑なシステムに対し、「それって本当に必要？」「2025年のベストプラクティスなの？」と問いかけることで、最適な技術選定にたどり着く過程を解説。 技術的に分からないことでも、適切な問いを立てることでAIとの対話を通じて答えが見えてくる実践例をお届けします。 🎯 動画トピック 🤔 AIの提案を鵜呑みにしない「問いの力」 ・「アナライザーTSは何をするんですか？」から始まる深掘り ・「LLMに渡すだけでいいのでは？」という本質的な問いかけ ・「2025年のベストプラクティスですか？」で時代遅れを回避 ⚖️ データ処理アプローチの比較 ・生データ丸投げ：シンプルだがトークン消費大 ・ルールベース（古い）：高速だが文脈を失う（例：「ジム辞める」を誤解） ・ハイブリッド（2025年推奨）：ベクトル化→類似検索→AIに渡す 🔍 ベクトル検索とエンベディング ・テキストを数値化して「似ている度合い」で検索する技術 ・「猫」と「子猫」を同じ意味として扱える ・AI×検索では切っても切り離せない必須技術 🛠️ Supabase + PGVectorの導入 ・既存プロジェクトがSupabaseだから導入しやすい ・PGVector：PostgreSQLの拡張機能（無料プラン内） ・OpenAI Embedding API：超安価で利用可能 ・車輪の再発明を避け、既存のベストプラクティスを活用 📦 コンテキストウィンドウとメモリ管理 ・1機能＝1コンテキストウィンドウで収まるように進める ・claude.mdがClaude Codeのメモリとして機能 ・コミットメッセージを確認して新しいセッションを開始 🤖 AIが学習する開発スタイル ・毎回コミットを指示 → AIが自動でコミットするように ・慎重に確認を繰り返す → AIも慎重に動作するように ・開発者の習慣がAIの振る舞いを変える 🔑 今回のキーメッセージ 「それって本当に必要なの？」 → AIの提案を鵜呑みにせず、問いを立てて深掘りすることで最適解にたどり着く 「開発が自分の想定範囲内にあることが大事」 → ブラックボックス化を防ぎ、ざっくりでも仕組みを理解しておく 「何度も出てくる技術は少しずつ覚えていく」 → ベクトル検索やエンベディングは繰り返し登場する。最初は言えなかった言葉もいつの間にか言えるようになる ▼ セナリ学院公式HP https://www.teleport.jp/scenari/ 今なら14日間無料！ #セナリ学院　#teleport_ai　#生成AIスクール