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LinkedInのマルチエージェントAIコードレビュー設計｜受け入れ率63.9％の仕組み
LinkedInの大規模なAIコードレビューから得られる結論は、レビュー品質はモデル単体の賢さではなく、複数モデルの役割分担、コードベース固有ルール、重複排除、継続評... -
GitHub Spark終了後のコード移行手順｜Create repositoryとllm()置き換え
GitHub Sparkのgithub.com版は、2026年8月4日に新規ユーザーの受け入れと新規アプリ作成を停止し、既存ユーザーがアプリを書き出せる期間も2026年8月31日までとされまし... -
GitHub Copilot app support for BYOKの変更点と影響｜確認すべき設定と運用ポイント
GitHub Copilot app support for BYOK は、GitHub Copilot app から自分で契約・管理しているLLMプロバイダーのAPIキーを使えるようにする変更です。これにより、Copilo... -
Azure API Managementのトークンメトリクスが全トークン種別に対応｜変更点と確認ポイント
Azure API Managementのトークンメトリクスは、これまで中心だったprompt tokensやcompletion tokensだけでなく、cached、reasoning、thinkingなど新しいトークン種別ま... -
Azure API ManagementのUnified Model APIとは？マルチモデルAIアプリへの影響と確認ポイント
2026年6月3日に公開・更新されたMicrosoft Azureの更新情報では、Azure API Managementに「Unified Model API」がパブリックプレビューとして追加されました。結論から... -
Azure Blob StorageとRun:AI Model StreamerでLLMコールドスタートを最大6倍高速化する設定と注意点
Azure StorageでLLM推論基盤を運用している場合、今回のポイントは「モデルの重みをローカルディスクへ一度コピーしてからGPUへ読む」流れを見直せるようになったことで... -
Azure AI Foundryのモデルベンチマークとリーダーボードを解説：変更点・影響・確認ポイント
Azure AI FoundryでAIモデルを選ぶとき、「精度が高いモデルを選べばよいのか」「安全性やコスト、応答速度もどう比較すればよいのか」で迷うケースは多いはずです。 20... -
Azure Databricks AI Functionsとは？Azure Functions利用者が確認すべき変更点と注意点
Azure FunctionsのAI/Copilot更新を調べている場合、最初に押さえるべき点があります。今回の公式情報「Enrich data using AI Functions - Azure Databricks」は、Azure... -
Azure AI Foundry評価と通常API呼び出しの料金比較とコスト最適化ガイド
Azure AI Foundry の「評価」機能を試してみたら、思ったより課金が膨らんで驚いた――そんな声をよく耳にします。本記事では、評価と通常API呼び出しで何が違うのかを料...
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