AI開発 Claude CodeがCLAUDE.mdを読まない原因｜配置場所・優先順位・読み込み範囲を確認
Claude CodeがCLAUDE.mdの指示を無視しているように見えるとき、/contextでの確認方法、配置場所ごとの読み込み範囲、優先順位、サブディレクトリや@インポートの読み込みタイミングという観点から原因を切り分ける方法を解説します。
AI開発 
AI開発 MCPのProtocol Loggingが非推奨になった理由｜stderrとOpenTelemetryでのログ設計
MCP 2026-07-28でProtocol Level Loggingが非推奨になった背景と、stdio・Streamable HTTPを問わないログ設計、OpenTelemetryへの移行方針を解説します。
AI開発 MCPのstdioサーバーが接続できない原因｜stdoutにログを出してはいけない理由
MCPのstdioサーバーが起動するのに接続できない原因を、stdoutとstderrの役割の違い・安全なログ出力の設計(log_level・マスキング・ログファイル)・バッファリング・Wrapper Scriptやsubprocessの出力混入という観点から解説します。
AI開発 MCPサーバーが起動するのにツール一覧が表示されない原因｜tools/listを確認
MCPサーバーは正常に起動しているのにツール一覧が表示されない原因を、tools/listのレスポンス・Tool登録・Capability・動的Tool・キャッシュという観点から切り分ける方法を解説します。
AI開発 MCPサーバーで「Invalid Params」が出る原因｜JSON Schemaと引数を確認
MCPサーバーのTool実行で発生するInvalid Params(-32602)エラーの原因を、tools/callのparams構造・inputSchemaの型やenum・SDKごとのエラー返却方式という観点から切り分ける方法を解説します。
AI開発 MCPサーバーが「Method not found」になる原因｜tools/list・tools/callを確認
MCPサーバーで発生するMethod not found(-32601)エラーの原因を、tools/list・tools/call・Capability宣言・Protocol Versionの不一致という観点から切り分ける方法を解説します。
AI開発 AIエージェントのコンテキストが長くなりすぎる原因｜履歴を圧縮・分割する設計
AIエージェントのコンテキスト肥大化を、会話履歴の圧縮（Compaction）・Tool Resultの整理・RAGの取得件数・サブエージェント分割・長期記憶の分離によって防ぐ設計をOpenAI Agents SDKとAnthropic APIの例で解説します。
AI開発 AIエージェントが存在しないツールを呼び出す原因｜Tool Callingのハルシネーション対策
AIエージェントが登録していないツール名を呼び出す「Tool Callingのハルシネーション」を、ツール設計・description・allowed_tools・Tool Searchによるツール数増加対策・実行前検証・評価テストによって未然に防ぐ方法を解説します。
AI開発 Structured OutputsでJSON Schemaエラーになる原因｜required・additionalPropertiesの直し方
OpenAI APIのStructured Outputsで発生するJSON Schemaエラーを、required全項目指定・ネストしたobjectへのadditionalProperties: false・ルートの制約・Schemaサイズ上限から切り分けて解決する方法を解説します。
AI開発 Function Callingで「tool not found」になる原因｜ツール名・登録漏れ・スキーマを確認
OpenAI APIのFunction Callingで発生する「tool not found」エラーを、ツール名の不一致・登録漏れ・条件付き無効化・Responses/Chat Completionsの形式混同・strict modeのSchema不備から切り分けて解決する方法を解説します。
AI開発 AIにテストを書かせても意味がない？実装をそのまま写すテストを防ぐ方法
AIが実装コードをそのままテストへ書き写す「追認テスト」を防ぐため、仕様起点の期待値設計、境界値、Testing Library・Playwrightの振る舞いベース設計、Property-Based Testing、Mutation Testingを使う方法をTypeScriptで解説します。
AI開発 AIに大規模リファクタリングを任せる方法｜差分を小さく分割して壊さない手順
Claude Code・Codex・Gemini CLIを使った大規模リファクタリングを、Plan Mode・Worktree・小さなCommit単位・Diff Reviewによって安全に進める手順をGit操作とプロンプト例とともに解説します。
AI開発 AIコーディングツールにAPIキーを読ませない方法｜.env・deny設定・秘密情報対策
Claude Code・OpenAI Codex・Gemini Code Assist／Gemini CLIを例に、.gitignoreだけでは防げないAPIキー漏えいを、permissions.deny・Sandbox・Permission Profile・.aiexclude・.geminiignoreなど複数の層で防ぐ方法を解説します。
AI開発 AIが生成したコードをレビューするチェックリスト｜動くのに危険な実装を見抜く
ChatGPTやClaude、AIコーディングエージェントが生成したコードは、正常に動いても安全とは限りません。OWASP Top 10:2025・CWE Top 25:2025を踏まえ、アクセス制御・SQLインジェクション・SSRF・秘密情報の扱い・冪等性・依存パッケージまで、本番採用前に確認すべきポイントをTypeScript/Node.jsのコード例で解説します。
AI開発 MCP Inspectorの使い方｜ツールを単体テストして接続エラーを調べる
MCP公式のInspector（Web・CLI・TUI）を使い、stdio・Streamable HTTPサーバーのtools/callを単体実行して接続エラーとTool内部エラーを切り分ける方法を、Protocol Era設定やCLI終了コードとともに解説します。
AI開発 MCPツールがタイムアウトする原因｜再試行・キャンセル・冪等性の設計
MCP 2026-07-28仕様のCancellation・Progress・Tasks拡張を踏まえ、tools/callのタイムアウト原因とTypeScript SDK v2でのAbortSignal連携、operationIdによる冪等な再試行設計を解説します。
AI開発 AIエージェントの無限ループを防ぐ方法｜最大ステップ数・予算・終了条件
OpenAI Agents SDK・Claude Agent SDK・Gemini Function Callingを横断し、最大ステップ数、Tool Call回数、トークン・料金予算、実行時間、進捗検出でAIエージェントの無限ループを止める設計をTypeScriptで解説します。
AI開発 Embeddingの次元数は小さくしてよい？精度・容量・検索速度への影響
RAGのEmbeddingは1536次元や3072次元をそのまま使う必要はありません。OpenAI・Gemini・pgvectorを例に、次元削減が精度・保存容量・検索速度にどう影響するかを解説します。
AI開発 AI APIへ個人情報を送る前に確認すること｜PIIマスキングをTypeScriptで実装
OpenAI・Claude・Gemini APIへ個人情報を送る前に確認すべきデータ保持ポリシーと、TypeScriptでPIIマスキングを実装する方法を、正規表現・Luhnアルゴリズム・NER連携まで解説します。
AI開発 LLM APIのタイムアウトは何秒にする？再試行してよいエラー・悪いエラー
OpenAI・Claude・Gemini APIのタイムアウト設計を、SDK標準値、ストリーミングのアイドル監視、時間予算管理、HTTPステータスごとの再試行可否とともにTypeScriptで解説します。