Claude Code + Cursor：30セッションの併用から学んだこと
Claude CodeとCursorを併用した30回の開発セッションを記録しました。データが示す各ツールの得意分野と、組み合わせがうまくいかない場面をお伝えします。
AI Development執筆
デザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
コンテキストウィンドウ管理：50セッションから学んだAI開発の教訓
50回のClaude Code開発セッションでトークン消費量を計測しました。コンテキストの枯渇は、気づく前に出力品質を劣化させます。それを防ぐパターンをご紹介します。
AI DevelopmentAIを生き抜くデザインキャリア
プロダクトデザインVPとして12年間、3つのパラダイムシフトを見てきました。すべてのシフトを生き延びたスキルは、AIにも代替できないスキルと同じです。
Design & UXコマンド、スキル、サブエージェント、ルール：139の拡張機能を整理して学んだこと
Claude Codeには4種類の拡張タイプがあります。95のフック、44のスキル、そして数十のコマンドを構築した結果、どの抽象化がどの問題に適しているかを学びました。
AI Developmentスタートアップのためのデザインシステム：逆順で構築した理由
デザインシステムを逆順で構築しました——トークンを最初に、コンポーネントは一切なし。CLSバグがトークンを省略するコストを教えてくれた後、投資のタイミングを迷うことはなくなりました。
Design & UX厳格でありながら温かく：フィードバックの原則を86のフックに組み込んだ方法
Googleの Project Aristotle は、心理的安全性がチームパフォーマンスを予測する最大の要因であることを発見しました。私は同じ原則を自動化されたコードレビューフックに組み込みました。
Career & Growthタイプスケール：13段階を選んだ理由と比率が重要な理由
私のサイトでは12pxから80pxまでの13段階のタイプスケールを使用しています。比率の選び方、システムフォントがカスタムフォントを上回る理由、スクイントテストが明らかにすることを解説します。
Design & UX複利エンジニアリング: 劣化ではなく加速するコードベース
多くのコードベースは成長とともに遅くなる。95のフック、44のスキル、14の設定が、新機能のコストを下げ続ける理由を解説。
AI & TechnologyAIシアター：90%の企業が「AIを活用」しているのに、価値を生み出しているのはわずか23%である理由
McKinseyの調査によると、90%の企業がAI導入を主張していますが、パイロットを超えてスケールしているのはわずか23%です。私はこれまでのキャリアで3つのAIシアターのパターンを目撃し、自分自身もその1つを実践していました。
AI & TechnologyLLMはテキストをどう見ているか：i18nシステムが教えてくれたトークンエコノミクスの実態
サイトを6言語に翻訳した結果、韓国語は同一コンテンツで英語の2.8倍のトークンを消費することが判明しました。以下のインタラクティブビジュアライザーで、その理由をご確認いただけます。
AI & Technology4年間の年次レビューから実際に学んだこと
4年間のPast Year Reviewのデータから、どの決断が複利的に積み重なり、どの活動がエネルギーを奪うかが明らかになりました。このデータがキャリアの意思決定を変えました。
Systems & Productivityインターフェースデザイナーのための色彩科学：ゼロカラーサイトを構築して学んだこと
色を一切使わないサイトを構築しました——絶対黒の上に白、4段階の不透明度のみ。その判断を支えた色彩科学について解説します。
Design & UX外部記事
技術記事： Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
大規模言語モデルをローカルで実行するための包括的なハードウェア推奨事項とコスト分析。
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
さまざまなAIワークロード向けにNVIDIA最新データセンターアクセラレータを比較するGPU選択ガイド。
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
GoogleのTensor Processing UnitのTPUv1からTPUv5までの進化に関する詳細な技術解説。
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
コンテナ化環境におけるGPUクラスターのリソース共有戦略。
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
Rayフレームワークを使用した分散AI計算の構築と管理のガイド。
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
オープンソースLLMの経済性とDeepSeekの競争上のポジショニング分析。
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
将来のデータセンター電力要件とNVIDIAの次世代GPUロードマップ。
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
次世代AIインフラストラクチャに電力を供給する小型モジュラー炉ソリューション。
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeekのMulti-Head Compressionアーキテクチャ革新の技術分析。