このサイトでは、
AI・データ分析・ソフトウェア技術について、実装・検証・判断の過程を記録しています。
完成されたノウハウではなく、
- どういう前提で考えたか
- なぜその技術を選んだか
- どこでうまくいかなかったか
- 次にどう判断するか
といった、意思決定に使える情報を残すことを目的としています。
カテゴリ①：技術検証
技術検証とは
特定の条件下で、技術として使えるかどうかを判断した記録です。
モデル・手法・構成を実際に試し、「この用途なら使える／この条件では使えない」と結論が出たものをまとめています。
この記事で分かること
- 技術選定の理由
- 実装・検証方法
- 制約条件
- 採用／不採用の判断
こんな人向け
- 実務・個人開発で技術選定に悩んでいる人
- 精度や流行ではなく、使えるかどうかを知りたい人
カテゴリ②：実験ログ
実験ログとは
仮説を立てて試したが、最終的に「やらない」と判断した記録です。
結果が出なかった試みや、
途中で切った検証も含めて残します。
この記事で分かること
- なぜ試そうと思ったか
- どこで想定がズレたか
- どの時点で切る判断をしたか
- 同じことをやるなら何を変えるか
こんな人向け
- 無駄な試行錯誤を減らしたい人
- 失敗理由を判断材料として使いたい人
※
実験ログから、技術的に有効と判断できたものは
技術検証へ移動・昇格します。
カテゴリ③：記録・整理
記録・整理とは
検証や実装を支えるための前提知識・思考の整理です。
調査した内容や理解途中の概念を、
自分なりに分解・言語化しています。
この記事で分かること
- 技術用語や仕組みの整理
- 自分なりの理解・解釈
- 検証を行うための前提知識
こんな人向け
- 技術背景や考え方を押さえたい人
- 実装や検証の文脈を理解したい人