<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>井本 賢 — ブログ</title><description>LLMO、AI開発、コンテキストエンジニアリング、ハーネスエンジニアリングの技術記事。</description><link>https://kenimoto.dev/</link><language>ja</language><item><title>43秒の異常が24時間の障害になった: メトリクスの急変と漸増を見分ける時系列デバッグ</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/spike-vs-gradient-time-series-debug/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/spike-vs-gradient-time-series-debug/</guid><description>障害対応の初速は時系列パターンの読み分けで決まる。スパイク(急変)とグラデーション(漸増)、3つの時間スケール、最初の異常の特定。GitHubとCloudflareの事例で解説します。</description><pubDate>Wed, 10 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>debugging</category><category>observability</category><category>time-series</category><category>sre</category><category>incident</category></item><item><title>AIエージェントの予測を1つの数字で信じるな — Simulatorは点推定でなく確率分布を返すべき</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/simulator-distribution-not-point-estimate/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/simulator-distribution-not-point-estimate/</guid><description>事業運営エージェント(Simulator)が「CAC=2,000円」と1つの数字で返すと、後続の意思決定エージェントが過信して判断が壊れます。信頼区間・モンテカルロ・分位点予測で不確実性を渡す実装の話です。</description><pubDate>Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>aiエージェント</category><category>harness</category><category>simulator</category><category>不確実性</category><category>意思決定</category></item><item><title>サブエージェントにメインの記憶を渡すのは事故だった：7ファイルのうち4つは遮断すべき</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/sub-agent-memory-isolation/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/sub-agent-memory-isolation/</guid><description>サブエージェントに親のCLAUDE.mdとメモリを全部渡していませんか。OpenClawの7ファイル設計では、サブに渡すのは2つだけ。人格・ユーザー情報・過去記憶を渡すと、トークンが溶けて情報が漏れます。</description><pubDate>Mon, 08 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>claude-code</category><category>ai-agent</category><category>context-engineering</category><category>subagent</category><category>memory</category></item><item><title>バリデータがバグっていた — 「安全です」と報告するシステム自身が壊れているとき</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/validator-was-the-bug-grey-failure/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/validator-was-the-bug-grey-failure/</guid><description>最も厄介なデバッグは、コードのバグではありません。「OK」と報告する監視やバリデータ自身が壊れているケースです。CrowdStrikeで850万台を巻き込んだ21対20のフィールド不一致、Metaの内部ツール全滅、みずほのATM停止。3つの障害から、計器を疑うという最初の一手を考えます。</description><pubDate>Sun, 07 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>デバッグ</category><category>sre</category><category>障害対応</category><category>ポストモーテム</category><category>監視</category></item><item><title>「とりあえず全部許可」でClaude Codeを動かすと、.envの秘密がそのままAnthropicに渡る話</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-code-deny-rules-env/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-code-deny-rules-env/</guid><description>エージェントの権限を疑わしきも許可で運用すると、コマンド出力経由で AWS_SECRET_ACCESS_KEY がLLMプロバイダに流れます。deny-rulesと多層防御で、エージェント実行時の秘密漏洩をどう止めるかを実装ベースでまとめました。</description><pubDate>Sat, 06 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>claudecode</category><category>security</category><category>ai</category><category>agents</category></item><item><title>店舗LLMOの答えはllms.txtでなくGBPだった — 私が綺麗に書いたファイルを、AIは一度も引用しなかった</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/llmo-local-business-gbp-not-llmstxt/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/llmo-local-business-gbp-not-llmstxt/</guid><description>店舗オーナーに頼まれてllms.txtを綺麗に書きました。AIは一度も引用しませんでした。店舗集客のLLMOは、自社サイトに何を書くかではなく、Googleビジネスプロフィールに一次データを置くかでほぼ決まります。月60〜90分の話です。</description><pubDate>Fri, 05 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>LLMO</category><category>MEO</category><category>AI</category><category>ローカルビジネス</category></item><item><title>Claude Codeに渡すコンテキストを足すのをやめた — ツール出力を間引いたら長時間タスクの精度が戻った</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/stopped-adding-context-pruning-recovered-accuracy/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/stopped-adding-context-pruning-recovered-accuracy/</guid><description>コンテキストは足すほど賢くなると思っていました。ツール出力と無関係ファイルを間引いたら、トークンが4割減って、長時間タスクの精度がむしろ戻りました。何を入れないかを決める話です。</description><pubDate>Thu, 04 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>ContextEngineering</category><category>ClaudeCode</category><category>AI</category><category>LLM</category></item><item><title>「稼働率99.5%」と「5,000件の決済失敗」は同じ事実 — 障害報告のフレーミングが緊急度を反転させる</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/incident-framing-99-percent/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/incident-framing-99-percent/</guid><description>同じインシデントを「99.5%は成功しています」と書くか「5,000件が失敗しています」と書くか。数字は1ミリも盛っていないのに、受け手の緊急度が安心から危機へ反転します。私のオンコール失敗談と、報告を設計する3つの実務ルール。</description><pubDate>Wed, 03 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>sre</category><category>インシデント対応</category><category>認知バイアス</category><category>オンコール</category><category>フレーミング効果</category></item><item><title>午後3時、あなたのコードレビュー承認率はほぼ0%になる：決断疲労の科学とAIエージェント時代の処方箋</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/decision-fatigue-3pm-code-review-approval/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/decision-fatigue-3pm-code-review-approval/</guid><description>コードの良し悪しではなく「何時にレビューしたか」で承認/却下が変わるかもしれない、という不穏な話です。仮釈放判事の研究から決断疲労の科学を追い、再現性論争まで正直に書いたうえで、AI提案の洪水が私たちの判断にかける負荷と、その処方箋をまとめました。</description><pubDate>Tue, 02 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>認知科学</category><category>コードレビュー</category><category>AIエージェント</category></item><item><title>ページ単位のSEOはAIに見えていない: 引用されるのは「パッセージ」だった</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/passage-design-ai-citation-not-page-rank/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/passage-design-ai-citation-not-page-rank/</guid><description>AI検索が引用するのはページではなく「一節(パッセージ)」。検索3位の私の記事が引用され、1位の記事が無視された理由と、私が全記事に使うようになった4階層のパッセージ設計をまとめます。</description><pubDate>Mon, 01 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>LLMO</category><category>GEO</category><category>AEO</category><category>AI検索</category></item><item><title>Claude Codeを/clearせず9時間動かした日、コンテキストはどこで腐り始めたのか</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-code-9h-context-rot-token/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-code-9h-context-rot-token/</guid><description>長時間セッションで指示を無視され始めたとき、私は「Claudeが雑になった」と思いました。違いました。腐っていたのは私のコンテキストでした。context rotがどのトークン数で始まるか、研究と自分のセッションを突き合わせた話です。</description><pubDate>Sun, 31 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>ClaudeCode</category><category>ContextEngineering</category><category>ContextRot</category><category>AI</category></item><item><title>Claude Code Skills は発火しなくてもトークンを食う — 5 Skills × 7時間セッションで「使われなかった」3つが18%食べていた</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/skills-loaded-3-never-fired-18/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/skills-loaded-3-never-fired-18/</guid><description>1セッションに Skill を5つロードして7時間動かしたら、3つは一度も呼ばれなかった。それでも全トークンの18%を持っていった。実測した請求書と棚卸し後に7%まで落とした手順を残しておきます。</description><pubDate>Sat, 30 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>claude-code</category><category>anthropic</category><category>skills</category><category>tokens</category><category>cost-optimization</category></item><item><title>AIエージェントを7本cronで毎日回したら、2本が18日間沈黙していた — observabilityでは拾えず、exit-code契約で拾えた話</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/seven-cron-agents-18d-silent/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/seven-cron-agents-18d-silent/</guid><description>cronに置いた7本のエージェント、2本が初日から動かず18日間気付かなかった。tracingは無力、exit-code契約 + 24h heartbeatでようやく拾えた実測ログ。</description><pubDate>Thu, 28 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>claudecode</category><category>ai</category><category>cron</category><category>harness</category><category>devops</category></item><item><title>Claude Codeを3セッション並列で8時間動かしたら、2回コンテキストを上書きしあった</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/three-claude-sessions-parallel-8h-context-overwrite/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/three-claude-sessions-parallel-8h-context-overwrite/</guid><description>3つのClaude Codeセッション、3つのgit worktree、共有された1つの.claude/ ディレクトリ。8時間後、メモリファイルは2回上書きされ、47ドル分の再作業が発生していました。</description><pubDate>Wed, 27 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>claudecode</category><category>ai</category><category>harness</category><category>productivity</category></item><item><title>5つのAI検索に『kenimoto.devを引用して』と頼んだ。記事31本のうち出てきたのは3本だった</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/five-ai-engines-cite-my-blog-three-of-thirty-one/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/five-ai-engines-cite-my-blog-three-of-thirty-one/</guid><description>31本のブログ記事を5つのAIエンジンに引用させる実験をした結果、引用されたのは3本だけだった。LLMOは本数ではなく密度の問題かもしれない、と気づいた話。</description><pubDate>Tue, 26 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>llmo</category><category>ai検索</category><category>geo</category><category>実測</category><category>ブログ運営</category></item><item><title>JSON-LDを11スキーマ入れた。3ヶ月測ったら、AIが拾っていたのは3つだけだった</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/json-ld-11-only-3-cited/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/json-ld-11-only-3-cited/</guid><description>3ヶ月前にJSON-LDを11スキーマ束ねて&lt;head&gt;に入れました。AI引用を3ヶ月追跡したら、効いていたのは3つだけ。残り8つはHTMLコメントと同等の存在感でした。どれが効いてどれが死んでいたか、実測の話です。</description><pubDate>Mon, 25 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>LLMO</category><category>JSON-LD</category><category>SchemaOrg</category><category>AI</category></item><item><title>コードレビューを6段階にしたら、AIと人間の分業が見えた</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/code-review-6-stages-ai-human-boundary/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/code-review-6-stages-ai-human-boundary/</guid><description>Logic層でバグを3つ通した経験から、コードレビューを Format / Lint / Style / Logic / Design / Architecture の6段階に切り直しました。AI比率は段階ごとに 100% から 0% へ下がり、一番危ないのは AI カバー率60%の Logic 層という結論に至るまでの運用記録です。</description><pubDate>Sun, 24 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>ai</category><category>codereview</category><category>claudecode</category><category>copilot</category><category>github</category></item><item><title>robots.txtにAIクローラー13個の個別ルールを書いた。30日後、守ったのは3つだけだった</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/robots-txt-ai-crawler-rules-30-days-only-3-followed/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/robots-txt-ai-crawler-rules-30-days-only-3-followed/</guid><description>AIクローラー13個に対して個別のAllow/Disallowをrobots.txtに書きました。30日後にサーバーログを集計したら、ルールを守ったのは3つだけ。残り10個はDisallow指定したパスに普通にアクセスしていました。何を守ってもらえて、何が紳士協定で終わるのか、実測した結果を書きます。</description><pubDate>Sun, 24 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>llmo</category><category>robots-txt</category><category>ai-crawler</category><category>geo</category><category>ai-search</category></item><item><title>AI Overviewsに載るための4条件を30日試した。効いたのは1つだけだった</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/ai-overviews-4-conditions-30-days-only-one-worked/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/ai-overviews-4-conditions-30-days-only-one-worked/</guid><description>Google AI Overviews に引用されるための条件として界隈で言われている4つの仮説を、自サイトで30日測りました。構造化データの密度、見出し階層の深化、更新頻度、外部被リンク。30日後の数字を並べて、効いたのが1つだけだったという話を書きます。</description><pubDate>Sat, 23 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>llmo</category><category>ai-overviews</category><category>geo</category><category>seo</category><category>structured-data</category></item><item><title>他のエージェントを監査する4層目を足したら、Strategistが3週間サボっていたことが発覚した話</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/evolver-4-layer-strategist-procrastination-audit/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/evolver-4-layer-strategist-procrastination-audit/</guid><description>Observer / Strategist / Marketer は strategy.md に従っていました。私のStrategistは「来週要観測」と3週連続で書き続けていて、3層のどこからもそれを掴めませんでした。4層目を足した初回の運用で、その正体が出てきました。</description><pubDate>Fri, 22 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>ハーネスエンジニアリング</category><category>AIエージェント</category><category>claude-code</category><category>self-evolving</category><category>multi-agent</category></item><item><title>ブログを4言語化したら、ポルトガル語版だけ流入が約4倍になった - 22日分の生データ</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/4-languages-30-days-portuguese-4x-traffic/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/4-languages-30-days-portuguese-4x-traffic/</guid><description>22日間のGA4で、PT 748 PV、EN 195 PV、JA 27 PV、ES 7 PV。スペイン語が伸びると思っていた私の予想は全方位で外れました。多言語LLMOで見えた3つの非対称について、生データと合わせて書きます。</description><pubDate>Thu, 21 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>llmo</category><category>多言語</category><category>ga4</category><category>個人開発</category><category>tabnews</category></item><item><title>Claude Code Skills を10個書いたら、4個に統合された — Reusable Pattern が回り始める瞬間と回らない瞬間</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-code-skills-10-to-4-integration-pattern/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-code-skills-10-to-4-integration-pattern/</guid><description>Claude Code Skills を10個書きました。3か月運用した結果、4個に統合され、6個は消えました。残った4個と消えた6個の境界線、Skill 設計で繰り返した6種類の失敗、そして「Skill にする / しない」を分ける1つの基準について書きます。</description><pubDate>Wed, 20 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>claude-code</category><category>skills</category><category>harness</category><category>workflow</category></item><item><title>Claudeに先週47回『おっしゃる通りです』と言われた。そのうち11回は私が、36回はClaudeが間違っていた。</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-osshatoori-47kai-sycophancy-jissoku/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-osshatoori-47kai-sycophancy-jissoku/</guid><description>1週間分のClaude Codeトランスクリプトを『おっしゃる通り』でgrepしたら47件ヒットした。1件ずつ照合した結果、私が実際に正しかったのは11回、Claudeのほうが間違っていたのは36回。同じ数字、逆方向。</description><pubDate>Tue, 19 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Claude</category><category>sycophancy</category><category>ClaudeCode</category><category>LLM</category><category>AI</category></item><item><title>同じサイトを7つのAI引用トラッカーに入れたら、7つとも違う数字を返してきた</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/seven-ai-citation-trackers-different-numbers/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/seven-ai-citation-trackers-different-numbers/</guid><description>kenimoto.dev を15日間、7つのAI引用トラッカーに同時に登録して計測した。最小は38、最大は312。同じサイト、同じ期間、同じ12クエリ。なぜそんなに離れるのか、結局どれに金を払う価値があるのかを実測で書く。</description><pubDate>Mon, 18 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>LLMO</category><category>GEO</category><category>AI</category><category>SEO</category><category>計測</category></item><item><title>30日間サーバーログを見続けて分かった、私のサイトを最も叩いた5つのAIクローラー - そこから読めるLLMOシグナル</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/five-ai-crawlers-30days-server-log/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/five-ai-crawlers-30days-server-log/</guid><description>robots.txtが境界線だと思っていましたが、サーバーログを読み始めてその認識を捨てました。30日、3サイト、14,300件のAIクローラーヒット。User-Agent列が教えてくれたLLMO可視性の話を、Cloudflare/Vercel/Nginxの取得手順つきで書きます。</description><pubDate>Sun, 17 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>LLMO</category><category>AIクローラー</category><category>サーバーログ</category><category>Cloudflare</category><category>GA4</category></item><item><title>ClaudeをカオスエンジニアリングのMCPサーバーに繋いだら、ステージングを4回殺した — 6ヶ月見逃していた本番バグを見つけた話</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-chaos-engineering-mcp-staging-4-kai-koroshita/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-chaos-engineering-mcp-staging-4-kai-koroshita/</guid><description>Steadybitが2025年6月に業界初のカオスエンジニアリングMCPサーバーをリリースしました。Claude Codeに繋いで、payment-serviceのコネクションプール耐障害性実験を一文で頼みました。Claudeは4本の実験を提案し、3本はSLO違反なく完了、4本目でstagingが完全に落ちました。原因は半年前から本番のログにチラついていた『プール枯渇 → リトライ嵐 → レートリミッタ自己DoS』のバグでした。実験ログと、AIにカオスを任せる前に必須だった3つのガードレールを書きます。</description><pubDate>Sat, 16 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>chaos-engineering</category><category>claude-code</category><category>mcp</category><category>sre</category><category>ai-coding</category></item><item><title>Claudeが3回連続でバグを「隠す修正」を出してきた話 — デバッグ10の技法をプロンプトに翻訳する</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-bug-kakushi-debug-10-techniques-prompt/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-bug-kakushi-debug-10-techniques-prompt/</guid><description>API 500エラーを直してと頼んだら、1回目はtry-catch、2回目はdefault返却、3回目はリトライ。500は消えました。2時間後に別エンドポイントで同じ障害が再発しました。本当の原因はコネクションプールの枯渇です。デバッグ10の技法をプロンプトに翻訳し、CLAUDE.mdとhooksに組み込んで、症状を隠す修正を二度と通さない仕組みにした話を書きます。</description><pubDate>Fri, 15 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>claude-code</category><category>debugging</category><category>prompt-engineering</category><category>ai-coding</category><category>hooks</category></item><item><title>Strategist に WebSearch を持たせたら 5テーマ選びに 20分かかった - Observer / Strategist / Marketer 3役分離で 3分にした話</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/observer-strategist-marketer-3-yaku-bunri/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/observer-strategist-marketer-3-yaku-bunri/</guid><description>1つのエージェントに観測+戦略+実行を全部やらせていたら、5テーマ選定に20分・12万トークン消費していました。Observer / Strategist / Marketer の3役に分離したら3分・トークン60%減。許可ツール設定、cronチェーン、Sub-agentとの違いまで実運用ベースで書きます。</description><pubDate>Thu, 14 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>claude-code</category><category>ai-agent</category><category>cron</category><category>harness-engineering</category><category>multi-agent</category></item><item><title>音声AIスタックを5つ実測した。300msの壁を越えられたのは2つだけだった</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/voice-ai-5-stacks-only-two-under-300ms/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/voice-ai-5-stacks-only-two-under-300ms/</guid><description>「音声AIは300ms以下で応答できる」と何度も読んだ。同じ1分会話で5つのスタックを実測したら、3つは崖を越えられなかった。2026年5月時点のP95 latency表を貼っておく。</description><pubDate>Wed, 13 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>voice-ai</category><category>latency</category><category>realtime-api</category><category>webrtc</category><category>ベンチマーク</category></item><item><title>3人のサブエージェントに同じPRを見せたら、4割の指摘で意見が割れた話</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/three-sub-agents-pr-review-40-percent-disagreement/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/three-sub-agents-pr-review-40-percent-disagreement/</guid><description>Claude CodeのSub-agentを3つ並列で同じ500行PRに当ててみたら、コメントの41%は意見が割れた。マージに想定の4倍の時間がかかった理由と、何人並列が最適かの実用ルール。</description><pubDate>Tue, 12 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>claude-code</category><category>sub-agent</category><category>code-review</category><category>ai-agent</category></item><item><title>他社の llms.txt を30個監査したら、すでに5つのアンチパターンが形になっていた</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/llms-txt-audit-30-files-5-anti-patterns/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/llms-txt-audit-30-files-5-anti-patterns/</guid><description>今月3本目の llms.txt を書き終えて満足していた私が、他社の本番 llms.txt を30個開いたら、半分以上が同じ5つのパターンで壊れていた。私自身も3つやらかしていたという話。</description><pubDate>Mon, 11 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>llmo</category><category>llms-txt</category><category>ai-search</category><category>アンチパターン</category><category>監査</category></item><item><title>SEOが壊れる日 — 私のAIエージェントは、もうGoogleを見ていなかった</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/llmo-three-paths-introduction/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/llmo-three-paths-introduction/</guid><description>ある日、私のAIエージェントが情報を探すときGoogleではなくBrave Searchを使っていることに気づきました。3ヶ月積み上げたmeta tagsはClaudeに1秒も読まれていませんでした。LLMOがコンテンツに届く3つの経路を、実装の角度から整理した入門編です。</description><pubDate>Sun, 10 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>LLMO</category><category>AI</category><category>SEO</category><category>BraveSearch</category></item><item><title>CLAUDE.md は結局 Context Engineering を1ファイルに凝縮したものだった</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-md-context-engineering-practice/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-md-context-engineering-practice/</guid><description>「CLAUDE.md? READMEで十分でしょ」と思っていました。3週間後、CLAUDE.mdなしのプロジェクトに戻れなくなりました。3階層運用と4段階の設計で、Claude Codeに毎回同じ説明をする時間を消した話です。</description><pubDate>Sat, 09 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Claude</category><category>ContextEngineering</category><category>ClaudeCode</category><category>AI</category></item><item><title>同じ質問なのに、LLMから5つの違う回答が返ってきた — Context Engineering 入門</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/context-engineering-introduction-five-strategies/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/context-engineering-introduction-five-strategies/</guid><description>プロンプトを工夫すれば賢くなる、と私も信じていました。Haikuで4.6倍の品質差を見るまでは。同じLLMに同じ質問をしただけで結果が2.2倍〜4.6倍ぶれる理由を、5つのコンテキスト戦略の実験データで読み解きます。</description><pubDate>Fri, 08 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AI</category><category>ContextEngineering</category><category>Claude</category><category>LLM</category></item><item><title>JSON-LDで LLM にサイトを「説明」する: 11スキーマ統合実装ガイド</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/json-ld-11-schemas-llm-understanding/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/json-ld-11-schemas-llm-understanding/</guid><description>ChatGPTに「この会社の専門は何ですか」と聞いて的外れな返答が来た経験ありませんか。それ、JSON-LDが無いからです。Organization から FAQPage まで11スキーマを1ページに統合した実装記録と、優先順位付け。</description><pubDate>Thu, 07 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>LLMO</category><category>JSON-LD</category><category>SchemaOrg</category><category>AI</category></item><item><title>ChatGPTからのアクセスは、GA4にどう映るのか - LLMOを数値で把握する3つの方法</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/llmo-measurement-3-methods/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/llmo-measurement-3-methods/</guid><description>先月、ChatGPT経由のアクセスが何件あったか答えられますか。私はGA4を見て『直接訪問が増えたな』と勘違いしていた側です。LLMO効果を計測する3つの方法を、コピペで動くPythonコード付きで解説します。</description><pubDate>Wed, 06 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>LLMO</category><category>GA4</category><category>AI</category><category>SEO</category></item><item><title>15分で終わるLLMO最小実装: llms.txt + JSON-LDで「AIに見つけられる土台」を作る</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/llmo-minimum-implementation-llms-txt-json-ld/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/llmo-minimum-implementation-llms-txt-json-ld/</guid><description>「LLMOで90日8,337%増」を読んで奮い立った私が、まず90分間ボーッとした話。実装は15分で済むのに。llms.txtと構造化データ(JSON-LD)で、AIに見つけられる最小実装を組む。コピペで動くコード付き。</description><pubDate>Tue, 05 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>llmo</category><category>ai-search</category><category>llms-txt</category><category>json-ld</category><category>geo</category></item><item><title>新規ドメインの最初の1週間、GA4は嘘をつく: kaoriq.com立ち上げ4日間の生データ</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/new-domain-first-week-ga4-is-a-lie/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/new-domain-first-week-ga4-is-a-lie/</guid><description>新規ドメイン取得4日後、GA4は65PV/34ユーザーを記録した。歓声を上げる前に、私は数字を5つの軸で殴った。残ったのは数件の人間と、24時間休まないクローラーの軍団だった。</description><pubDate>Tue, 05 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>ga4</category><category>analytics</category><category>llmo</category><category>build-in-public</category><category>bot-traffic</category></item><item><title>ChatGPTからの流入を90日で8,337%増やした実装: TRMが採用した4つのLLMO戦略柱</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/llmo-case-studies-trm-8337-percent/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/llmo-case-studies-trm-8337-percent/</guid><description>米国エージェンシーThe Rank Mastersが90日間で実施したGEO/LLMO実装の全貌。セマンティックSEO、モジュラーコンテンツ、GEOエンハンスメント、クエリファンアウト。4つの柱を分解して、自サイトに当てはめるための実装フレームワークも紹介します。</description><pubDate>Mon, 04 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>llmo</category><category>geo</category><category>ai-search</category><category>content-strategy</category><category>case-study</category></item><item><title>AIエージェントは月いくらかかるのか -- API・サブスク・ローカルの損益分岐点</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/ai-agent-cost-structure-breakeven/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/ai-agent-cost-structure-breakeven/</guid><description>AIエージェントのコストを3類型（API従量課金・サブスクリプション・ローカルLLM）で整理し、2026年5月時点の料金で損益分岐点を計算した。</description><pubDate>Sun, 03 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>ai-agent</category><category>cost</category><category>claude-code</category><category>local-llm</category><category>api</category></item><item><title>Claude Code Hooks v2 — 「お願い」を「プログラム」に変える25のイベント</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-code-hooks-v2-25-events/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-code-hooks-v2-25-events/</guid><description>CLAUDE.mdに書いたルールは「お願い」にすぎない。Hooks v2は25種のイベントと4種のハンドラーで、AIの動作にプログラム的に介入する仕組みです。settings.jsonに書くだけで今日から使えます。</description><pubDate>Sat, 02 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>claude-code</category><category>hooks</category><category>ai-agent</category><category>automation</category><category>developer-tools</category></item><item><title>Claude CodeのSub-agent設計 — 1セッションで専門家チームを使い分ける</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-code-sub-agent-design/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/claude-code-sub-agent-design/</guid><description>Explore・Plan・汎用の3種のビルトインSub-agentと、カスタムSub-agentの作り方。コンテキスト保全・制約強制・コスト制御の3原則で、1セッションを専門家チームに変える設計パターン。</description><pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>claude-code</category><category>ai-agent</category><category>sub-agent</category><category>harness-engineering</category><category>automation</category></item><item><title>AIパイプラインが壊れる9つの理由 -- 全部AIの外側だった</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/9-bugs-in-my-ai-pipeline/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/9-bugs-in-my-ai-pipeline/</guid><description>自動コンテンツパイプラインを6回テストして9個のバグを見つけた。モデル起因は0個。壊れたのは全て環境設計だった。</description><pubDate>Thu, 30 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>harness-engineering</category><category>claude-code</category><category>ai-agent</category><category>automation</category><category>devops</category></item><item><title>LLMに「引用したい」と思わせるコンテンツ設計 — Microsoftが明かした3原則</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/llm-content-design-microsoft-3-principles/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/llm-content-design-microsoft-3-principles/</guid><description>Microsoftが公式に明かした「AIに選ばれるコンテンツ」の3条件。構造・明確さ・スニッパビリティ。SEOとは別の最適化が必要な時代に、何を、どう書けばAIに引用されるのかを実践的に解説します。</description><pubDate>Thu, 30 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>llmo</category><category>ai-search</category><category>seo</category><category>content-design</category><category>microsoft</category></item><item><title>MCPサーバーに接続しただけでトークンが消える — 4サービスで実測した</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/mcp-token-cost-measurement/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/mcp-token-cost-measurement/</guid><description>MCPサーバーに接続した瞬間、tools/listでツール定義がコンテキストに読み込まれ、使わなくてもトークンが消費される。PostgreSQLからfreeeまで4サービスを実測し、見えないコストを可視化した。</description><pubDate>Thu, 30 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>mcp</category><category>ai-agent</category><category>token-cost</category><category>claude-code</category><category>optimization</category></item><item><title>Claude Codeで自律型コンテンツパイプラインを構築した話</title><link>https://kenimoto.dev/ja/blog/hello-world/</link><guid isPermaLink="true">https://kenimoto.dev/ja/blog/hello-world/</guid><description>AIパイプラインを6回テストして9個バグを見つけた。モデル起因は0個だった。</description><pubDate>Wed, 29 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>harness-engineering</category><category>claude-code</category><category>ai-agent</category></item></channel></rss>