プロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリングまでは追っかけられていたんですが、それ以降は正直もうついていけないなあと思っていたのですが、最近「The 4 Layers of AI Engineering」というページを見かけて、これがなかなかしっくりきたので備忘録としてまとめてみました。
余計なお世話で、この延長線上で今後どんな「○○エンジニアリング」という言葉が出てきそうかも、勝手に予想してみました😎
なお、この4階層はAIエンジニアリングの標準規格として確立した分類ではなく、各用語の境界は論者によって少しずつ違うような印象ですよね。ただ、最近次々と登場する概念を整理して理解するための見取り図としてはとても便利なので、その前提で読んでいただければと思います。
⚠️この情報は2026-07時点のものです。「○○エンジニアリング」系の言葉はここ数年で急速に増えているので、見たときに既に新しいワードがでているかもしれませんが、当時はそういうことを考えていたのねと暖かく見守ってもらえればと思います🥲
続きを読む普段はローカルLLMまわりばかり触っている自分ですが、ChatGPTも日常的に使っています（常用は日本語の資料作りが多いのでClaudeですが🙄）。ただ、初期設定ってほとんどいじってなかったんですよね😅 最初にインストール時点での設定のまま数年放置、みたいな感じです😵
で、改めて設定画面を眺めてみたら、まあ出るわ出るわ。「これ、けっこうもったいないことしてたな」という気持ちになりました。
というわけで備忘録なんですが、手順をだらだら書いても仕方ないので、自分の中で勝手に重要度ランキングを付けて、順位の根拠とハマりどころだけ残すことにします。順位の付け方はこの2軸です。
ランキング下位に行くほど「まあ、そこは好みだよね」という話になります。
⚠️これは完全に自分向けの備忘録です ChatGPTを普段からガッツリ使い込んでいる方には「そんなん全部やっとるわ」という内容しかありません😅 また、「順位付け」の部分は主観バリバリなので、そこだけは突っ込みながら読んでもらえると面白いかもしれません。設定の詳細は省いています。
⚠️この情報は2026-07時点のものです。ChatGPTはUIも機能名もコロコロ変わるので、画面が違ってたらすみません。
| 順位 | 設定 | 場所 | ひとことで言うと |
|---|---|---|---|
| 1位 | 他要素認証（MFA） | 設定→セキュリティとログイン | 乗っ取られたら全会話が見られるのでかなりオワル |
| 2位 | モデル改善をオフ | 設定→データコントロール | 遅れるほど損失が確定する |
| 3位 | カスタム指示 | 設定→パーソナライズ | 「どう答えてほしいか」を固定 |
| 4位 | 自分の情報を登録 | 設定→パーソナライズ | 「自分が何者か」を伝える |
| 5位 | メモリの確認・整理 | 設定→パーソナライズ | 消したつもりで残ってる |
| 6位 | モードの使い分け | チャット画面のモデル選択 | 早い／標準／じっくり |
| 7位 | プロジェクト機能 | サイドバー | 会話をテーマごとに整理 |
| 8位 | 外部サービス連携 | 設定→プラグイン | 便利だが権限を渡すことになる |
| 9位 | 音声モード | 設定→音声 | 使う人は使う |
| 10位 | 口調・トーン | 設定→パーソナライズ | 完全に好みの問題 |
「自分のPCの中だけでAIを動かしてみたい」と思って、モデルを探してダウンロードしてみる。ところが、いざ動かそうとしたら重すぎて動かない、あるいはメモリに収まらずエラーで止まってしまう…。
ローカルLLMCPを触りはじめると、わりとよくあるのがこのパターンです。 モデルのファイルは数GBあることも多いので、ダウンロードし終わってから「あちゃー、これ自分のPCじゃ無理だったか…」となると、なかなかガッカリします。
この「ダウンロードしてから気づく」を、先回りして防いでくれるのが「LLM Checker」というツールでした。 このツールは、次のGIGAZINEさんの記事で知りました。
参考：無料で自分のPCで動かせるローカルAIモデルがわかる「LLM Checker」 - GIGAZINE
続きを読むWindows上でLinuxコンテナが直接動く「WSL container」がPublic Previewになった、というニュースを見かけました。最初にニュースを見たときは「これってもう使える機能なんだろうか？」というのが正直な感想でした。
調べてみると、答えは「使える…けれど正式版ではない」という温度感。ニュースを眺めているだけだとよくわからない部分も多かったので、今回は実際に手元のマシンに入れて試しています。「Docker Desktopをなんとなく入れているけど、中身は正直よくわかっていない」という感覚の人には関係してきそうな話です（自分もそちら側です😅）。
⚠️この記事の情報は2026年7月時点のものです。WSL containerは現在Public Preview（プレビュー版）の段階なので、正式リリースまでにコマンドや仕様が変わる可能性がありますのでご注意を！
また、こちらの内容を「なごあずの集い#9」（JAZUG 名古屋支部）にてLTした資料を以下に添付します。
日本語特化のローカル音声合成（TTS）モデル「Irodori-TTS」（作者: Aratakoさん）を触ってみました。Shorts用のナレーションを自前で量産できないかと探していて見つけたモデルなんですが、ローカルで無制限に回せる・参照音声からゼロショットで声をクローンできる・絵文字でスタイルを盛れる、と気になる要素が揃っていました。中でも目玉はゼロショットのボイスクローン。参照音声を渡すだけで声を真似てくれるので、今回は試しに自分の声を録って、AIに“自分の声”を再現させるところまでやってみました。
この記事はその備忘録です。HF Spacesのデモ → Google Colabでの検証、というところまでを実際にやってみた記録としてまとめています（実質「Colab検証編」です）。ローカルPCでのGPU本番運用は、対応GPUを用意して別途まとめたいところです。
続きを読む⚠️ 本記事の情報は2026-06時点のものです。
