SiloTechブログ · 実プロジェクトからの記録

実ビジネス向けにAIを届けて学んだこと。

60を超えるAIプロダクトからのビルドログ、ポストモーテム、現場ノート。ソートリーダーシップなし。誇張なし。うまくいったこと、いかなかったこと、その証拠だけ。

AI戦略

引き継ぎコードとAI。コードベースを段階的に整え、重大なバグをあぶり出すガイド

AIで引き継ぎコードベースを監査する7つのステージ。統計は容赦ない、引き継いだシステムの100%に、オーナーが存在を知らなかった重大な脆弱性が少なくとも1つある。

Marius Silo

9 分で読めます · 2026年5月25日

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多数のAIエージェントと共にコンピューターで作業する専門家 - オペレーター職場のビジュアライゼーション

AIツールとモデル

コンピューター操作のあり方は根本から変わる - AI実践者としての賭け

先週木曜日、私のコンピューターでは65体のAIエージェントが並行して働き、私は結果を記述して検証するだけでした。12か月で職場のインターフェースは過去20年以上に変わり、同じ変化はあらゆるオフィスワーク現場で避けられません。

Marius Silo · 2026年5月6日

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リトアニア向けAI透明性インフラのビジュアライゼーション - 公開された政府データ、投票、法律を自然なリトアニア語で検索する。

フィールドノート

リトアニアの汚職と縁故主義を終わらせるためのAIシステムを設計した

リトアニアの透明性の問題は情報不足ではありません。データは存在するのに死んでおり、市民の日常からは届きません。これを変えるAIインフラの設計と、なぜ今こそ実現可能なのかをお伝えします。

Marius Silo · 2026年4月27日

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OpenAI gpt-image-2とGoogle Gemini Nano Banana Proを8つのシネマティックシーンで比較。

AIツールとモデル

OpenAIとGoogleを8つのシネマティックシーンで対決させた。結果は予想と違っていました。

プロンプト8本、モデル2種、生成16枚、リファレンス写真24枚。OpenAIのgpt-image-2とGoogleのgemini-3-pro-image-preview(Nano Banana Pro)を実際のシネマティック場面で比較し、どのカットにどちらを選ぶべきかを共有します。

Marius Silo · 2026年4月23日

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高パフォーマンスのチーム内で、AIを使う人と使わない人の間に開く能力差を示す記事のビジュアル。

AI戦略

まだAIを使うことを拒む同僚に、この記事を共有してください

高パフォーマンスチームの中で2〜3人がいまだにAIを無視するのはなぜか、それが事業に何を与えているのか、そして強制せずに導入の道を開く方法。

Marius Silo · 2026年4月21日

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大規模言語モデルのnext-token predictionアーキテクチャが業務ワークフローでハルシネーションを生む仕組みの概念図。

プロンプティングと生産性

5分でわかるAIの仕組み：効率的に働き始めるために

AIのハルシネーションは稀な事故ではなく、次のトークンを予測するアーキテクチャの既定の挙動です。SiloTechがClaude Codeとの半年で構築した、顧客に届く前にハルシネーションを捕まえる5層システムを紹介します。

Marius Silo · 2026年4月20日

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Claude Opus 4.7リリースの瞬間。コードエディタとAIエージェントが並走する作業風景。

AIツールとモデル

新しいClaude Opus 4.7が初日から私の仕事を変えた話

AnthropicがOpus 4.7をリリースした瞬間、社内バリデーション層が記録していたエラー件数が一気に四分の一以下に落ちました。初日に感じたこと、そしてその前に4.6が劣化していた理由をまとめます。

Marius Silo · 2026年4月17日

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AIは安くなり、クラウドからローカルマシンへ移っている - オープンソースモデルが市場のルールをどう書き換えているか。

AIツールとモデル

AIは安くなる。あなたが思うより速く。そしてそれが全てを変える理由

2年前、GPT-4 APIは100万トークンあたり30ドルでした。今、同等の性能は2ドル未満です。しかし価格低下は表層にすぎません。知能が中央集権的なクラウドからあなたのノートPCのハードディスクへと移行しつつあり、それがすべてを書き換えます。

Marius Silo · 2026年4月15日

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AIをめぐる最大の神話とvibe coding - 非IT企業が2〜3年で自社開発できない理由。

AI戦略

AIをめぐる最大の神話 - あなたの会社が2〜3年で自社開発できない理由

毎週、「ChatGPTがあるから、もうすぐ全部自社で作れる」と言う経営者に会います。魅力的で、一部は正しい。しかし大部分は危険な神話です。AI、vibe coding、そして「2〜3年で自社開発する」と語る企業に、実際に何が起きているのかをまとめました。

Marius Silo · 2026年4月13日

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5つのAIツールの山を1つのClaude Code環境に集約 - 統合されたAI仕事システムの実例。

AI運用

半年前、3つのAIツールを捨てて1つに置き換えました。今、私たちはリトアニア企業の99%とは違う働き方をしています。

半年前、Windsurf、Perplexity、Gemini、n8n、そして複数の小さな委任ツールを切り、すべてをClaude Codeに集約しました。実際に何が変わったのか、そしてあなたのチームがこの一ヶ月で取れる最大の一手として、なぜClaudeへの切り替えを勧めるのかを書きます。

Marius Silo · 2026年4月10日

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AnthropicのClaude Mythos - 開発者自身が世にリリースするのを恐れるほど高性能なAIモデル。

AIツールとモデル

Anthropicが自ら恐れるAIをついに作った - そして、これはまだ最悪のニュースではない

Anthropicは、Claude Mythos Previewというあまりに強力なモデルを作り、誰にも売らないと決めた。代わりに、世界がそれを持つ準備ができていない理由を244ページの文書で公開した。ただし本当の物語はMythosではなく、この能力がオープンソースコミュニティに到達したときに何が起きるかだ。

Marius Silo · 2026年4月8日

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フィールドノート

AIをどう使って投資判断をしているか(私の完全な4段階リサーチシステム)

以前は一つの投資案件を調べるのに何時間も費やしていました。今は90分未満で済み、分析の質はむしろ鋭くなりました。私が使っている正確な4段階システムと、なぜ多くの人がAIを投資リサーチに完全に間違った使い方をしているのかをまとめます。

Marius Silo · 2026年2月27日

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AI戦略

オートメーション組織図:AIをスケールさせるために必要な5つの役割(10〜50人の会社でも)

AIが失敗するのはモデルが愚かだからではありません。ワークフローを誰も所有していないからです。AIを会社の能力にしたいなら、大規模な再編ではなく、明確な責任を持つ5つの役割の組織図が必要です。

Marius Silo · 2026年2月20日

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AI戦略

米国 vs EUのAIギャップ:勝ちにいくのか、守りに入るのか?

米国はセクター別・ガイダンス+執行モデル、EUはAI法をGDPRに重ねた横断的・リスク階層モデル。両方で事業展開するなら、高い方の基準に合わせて一度作り、軽量で測定可能で持ち運び可能なガバナンスにまとめましょう。

Marius Silo · 2026年2月11日

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AI運用

プロンプト・カオス問題:全員がChatGPTを使っているのに、なぜ企業でAIが機能しないのか

同じ会社の10人にAIへのプロンプトを書かせれば、10通りの結果が返ってきます。AIがランダムだからではなく、会社に標準がないからです。「うちではAIが効かない」という不満の裏には、たいていプロンプト・カオスが隠れています。

Marius Silo · 2026年1月29日

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AI戦略

Time-to-Valueプレイブック:CEOが30日でAI成果を求める方法(チームを燃え尽きさせずに)

市場は6ヶ月のAIパイロットには速すぎます。完璧で完成されたシステムではなく、価値を証明し勢いを生む測定可能な成果を、30日以内にAIから引き出すことを求めるべきです。

Marius Silo · 2026年1月23日

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AI戦略

CEOのためのAIオペレーティングシステム:AIをサイドプロジェクトではなく会社の能力にする方法

多くの企業は「AIを使っている」状態です - 数人がChatGPTで実験し、いくつかのチームがバラバラのツールに支払い、誰かがパイロットを本番に押し込もうとしている。これは戦略ではなく、ノイズです。CEOにとっての本当の問いは、AIを反復可能なアウトプットに変えるオペレーティングシステムを持っているかどうかです。

Marius Silo · 2026年1月13日

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