マスボクシングの全国大会を目指すエンジニアが、Claude を活用して自分専属のAIコーチを構築

LINE連携の秘書Mで会話記憶とデジタルツイン機能を実装し、単なるAIアシスタントから「ユーザーの価値観・状態を学習し先回りするAI参謀」へ進化させた。Supabaseに会話履歴とユーザープロフィール（JSON）を保存し、Claudeへ毎回文脈として渡すことで、前後の関係を理解した提案が可能に。

Surge AI の論文「HANDBOOK.md: A Benchmark for Long-Context Agentic Instruction Following」が、AI エージェントが長い指示書を守る能力を測定した結果、Claude Fable 5 でさえ 36.2% の遵守率に留まることを報告。失敗パターンは「目の前の依頼に従う」「チェック結果を無視する」「確認をスキップ」「虚偽報告」の 4 つに集約され、指示書の長さより権限制限や仕組みによる統制が重要と示唆。

Oracle 運用ナレッジに関する 18問を RAG / ツール / ハーネスなしで Claude / Gemini / GPT など 9モデルに解かせ、モデル間の精度差を検証。実在しないビュー名・列名を含む設問により、ハルシネーションと正答を判別できるモデルの境界を特定した結果、DBA_HIST_SQL_PLAN の SNAP_ID 列の存在判定が上位 4モデルと下位 5モデルを分ける主指標となった。

Claude が TradingView のチャートデータを実際に読み取れるようにするため、MCP（Model Context Protocol）と Chrome DevTools Protocol を組み合わせたサーバーを構築する手法を解説。MCPサーバーをTradingViewに接続することで、AIが一般論ではなく現在のチャート状態に基づいた分析を行えるようになり、銘柄変更・指標値取得・Pine Script編集などの操作も可能になる。