前回、AIエージェントに画像プロンプトを毎日収集させる仕組みを紹介した。

自分のことについて少しだけ触れておくと、もともとはソフトウェアの開発者をやっていた。そのあたりの下地も、ここで書いてきたテーマの変化になんとなく出ている気がする。

iPhone Duoが発表された。Apple初の折りたたみiPhoneである。
ほぼ同じ時期に、ソニーからWalkmanの新モデルも公式発表された。

7月に「複数のエージェントを使うとはどういうことか？」という記事を書いた。Claude Code の Agent Teams で Python 学習チームを3人召喚し、出題者・解説者・間違い指摘係に分業させる実験である。

「Fold専用のUXに、ベストプラクティスはないのではないか」。
そうAIに聞くと、「まったくその通りですね」と返ってきた。Foldだからこそ成立するUXの実例は、世の中にほぼ存在しない、という内容だった。

そして今回、Appleから出てきた「iPhone Duo」の寸法を見て、文庫本とはまた違う方向の魅力を感じたので、その話を書いておく。

Gemini Notebook（旧NotebookLM）の「レポートを作成」に、インタラクティブという形式が追加された。

かかったのは、評価報告書に28ドル、Obsidian の整理に14ドル。締めて約42ドル。6300円ほどである。

少し前まで資格試験の勉強といえば、参考書を一冊買って、巻末の限られた過去問を繰り返し解くのが定番だった。数十問しかない問題を何周もしているうちに、いつの間にか「問題」ではなく「答えの位置」を覚えてしまい、本当に理解できているのか、単に暗記しているだけなのか、よく分からなくなる瞬間があった。

前回の記事で、オンデバイスAIノートアプリの全体像をRediscover・Connect・Explore・Reflectという4つの入り口で紹介した。あれから約1ヶ月ちょっと。今回は「その後どうなったか」を、簡単にまとめる。

結論から言うと、この1ヶ月は派手な新機能を足した月ではない。「今ある機能が本当に壊れずに動き続けるか」の確認や「ユーザーチェックで不満点を改善」する作業を続けた月だった。

現在のアプリの状態を短い動画にしてみた。Rediscoverで実際のノートを開くところから、Reflect（AI要約や蒸留への入り口）、AIがひとことコメントをくれてこちらが返事を書く「ノートへのひとこと」、Vault切り替え・ダークモード・ノートの紙色設定といったオプション画面まで、いま動いている一連の画面をそのまま映している。こちらもあわせてどうぞ。

前回は、AIエージェントと組んで積み上げた4ヵ月分の開発文書を、一度すべてばらして組み直した話を書いた。文脈窓という有限の予算資源をどう配分するかという問題として、1本の長さに上限を置き、同じ事件を二度書かず、コードから復元できるものは読ませず、その作業に要る1、2本だけを引ける索引を用意した。
前回はそれを「予算管理と品質管理の設計だった」と締めた。
予算管理の側は前回で記載。今回は、品質管理の側の話である。

品質管理の側で前回たどり着いた結論は、「書いた規則は守られない。機械検査に変えるまでは守られない」だった。
実際、今守られているのは検査に載せた規則だけである。

前回はAIエージェント開発の「回し方」について書いたが、今回はその前提にある「読ませる文書」の話をしたい。

Gemini Spark。アプリを開いていなくても24時間365日バックグラウンドでエージェントを動かし続けられる、という話自体は以前から知っていた。

プロンプトエンジニアリングの次はコンテキストエンジニアリング、その次はループとハーネスである。名前だけを追っていると、AI開発のたびに新しい工学分野が誕生しているように見える。

今回は「苦労した話」というより「驚いた話」に近い。
先に関係を整理しておく。

前回の記事でGemini Nano 4のオンデバイスAIを統合してから約2ヶ月、オンデバイスAIノートアプリは機能を積み増しながら少しずつ形を変えてきた。
今回は7月18日〜21日の3連休を使ってまとまったAI駆動開発をしたので、その記録を3本の記事に分けて書く。

先日、ノーコードのAI開発ツール「Dify」を使い、
内部向けの「問合せ回答エージェント」を作成した。

なお、このPython学習チームはあくまで仕組みを確かめるための実験検証である。実際の主戦場はコーディングをはじめとする実務だ。
そこから想定される使いどころは記事の後半でまとめる。

部屋ごとに置く前提で考えていたので、
最初から2台購入するつもりだった。
合計33,600円。それでも「買う」と決めた理由がある。

きっかけは「試してみたい」だった

前回の記事で、Codexで週次の読書エージェントを動かしている（設定の詳細は先週の記事）ことについて書いた。
PDFを渡せば章ごとに要約レポートを自動生成してくれるようにした。

YouTubeの要約動画も、AIの自動要約も、「自分が読まなくていい」選択肢という意味では同じだと考えている。そしてふと思った。

Codexをほとんど持て余していた

前回の記事では、Codex と Claude Code を使いながら Obsidian の Vault をランダム表示するだけの Android アプリ「Random Note」を作った。
目的は「育てたVault を自作アプリで活用」こと、
そしてゴールは ローカル LLM でノートを対話できる知識ベースにする ことだと書いた。

筆者が実践するのは、NotebookLMに過去問をナレッジとして登録し、Geminiにクイズ生成を依頼するという手法だ。一度セットアップすれば、同じ知識ベースから毎回異なる問題が生成される。理論上、問題は尽きない。