AIプロダクト開発

Claude APIやMCPを使ったAIエージェント・AI機能の作り方を解説します。入門者向けのハンズオンから、実装の設計判断まで扱います。

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AIエージェントはチャットだけじゃない——確率的特性をUIに組み込む

AIエージェント=チャットボットというイメージは強いですが、LLMの本質は自然言語ベースの柔軟な変換処理です。ワンクリック要約や、データとテンプレートを選ぶだけの資料生成など、チャットに縛られないUIへの組み込み方を紹介します。

「AI=Python」というイメージは根強いですが、それは機械学習・データサイエンスの文脈の話です。LLM APIを呼び出してツールを実行するAIエージェント開発においては、フルスタックでWeb開発ができるTypeScriptに分がある場面が多いという話をします。

同じ入力でも実行のたびに解釈がぶれるLLMの非決定性は、チャット用途では気にならなくても業務システムに組み込むと看過できない問題になります。「予算30」という曖昧な入力が引き起こす実例をもとに、対策を整理します。

業務システムに組み込むプロンプトを「毎回それっぽく書く」から「再現性のある設計」に変えるための基本要素と、Claude APIのプロンプトキャッシュによるコスト削減の実装方法を解説します。

MCP（Model Context Protocol）のホスト・クライアント・サーバーという構造、AIが実際にツールを呼び出すまでの流れ、そして本番運用時の認証・セキュリティ・パフォーマンスの注意点までを整理した上で、TypeScript SDKでツールを持つMCPサーバーを実装します。

Claude APIを使ってAIエージェントを一から作るハンズオンです。API呼び出しの基本から、ツール呼び出し（Tool Use）を組み込んだ実行ループの実装まで、手を動かしながら理解できる構成にしています。