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
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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。
AI開発 Batch APIはいつ使うべき？通常APIとの違い・向いている処理を比較
OpenAI・Claude・GeminiのBatch APIを通常APIと比較し、料金半額の仕組み、向いている処理・向かない処理、custom_idによる結果の照合、失敗Itemの再送設計をTypeScriptで解説します。
AI開発 AI APIの料金をリクエスト単位で計算する方法｜トークン使用量をDBへ保存
OpenAI、Claude、Gemini APIのレスポンスからトークン使用量を正規化し、リクエスト時点の料金スナップショットと合わせてPostgreSQLへ保存する原価計算の設計をTypeScriptで解説します。
AI開発 OpenAI・Claude・Gemini APIを自動で切り替える方法｜障害時のフォールバック設計
OpenAI Responses API、Claude Messages API、Gemini Interactions APIを共通インターフェースで扱い、障害の種類に応じて再試行と切り替えを制御するフォールバック設計をTypeScriptで解説します。
AI開発 MCPのstdioとStreamable HTTPの違い｜ローカル・リモート構成の選び方
MCPサーバーの通信方式であるstdioとStreamable HTTPの仕組みを比較し、ローカル構成とリモート構成の選び方をTypeScriptと公式仕様に基づいて解説します。