複数 LLM プロバイダの抽象化で得られたのは乗り換えの自由ではなく、可用性とコスト管理だった

子どもの宿題答え丸写しを防ぐため、Claude API を使った家庭内学習AIを自作。ノート撮影から3段階のヒント（方針→着眼点→次の一手）を段階的に返す FastAPI サーバーと、答えに「近づかない」「割く」設計で、何往復しても答え到達を防止。APIキー・プロンプトをサーバー側に置き、端末側での抜け道を遮断。

組み込み開発でデータシートから手作業で転記するレジスタマップ抽出を自動化するツール RegMap Extractor を開発。Claude API と pdfplumber のハイブリッド方式で PDF テーブルを構造化データ化し、CSV/Excel/JSON/Markdown/C ヘッダーで出力。完全自動化ではなく人間レビュー前提の設計により、実機バグリスクを低減。

Model Context Protocol（MCP）により、Claude や Cursor などのAIエージェントが動画クリッピングツールを直接呼び出せるようになった。OpusClip・Reap・Submagic・Whipscribe・Katto など主要ツールの認証方式・料金体系・機能の違いを比較し、ホスト型OAuth対応か APIキー認証か、エージェント利用が従量課金か包含型かで実装が分かれることを明らかにする。

RAG システムで検索結果を圧縮する Query-aware Compression 手法を Amazon Bedrock 上で検証。Claude Haiku で検索結果を圧縮してから Claude Sonnet で回答生成することで、入力トークンは最大94.2%削減、全体コストは最大53.6%削減できたが、圧縮用モデルの追加コストや出力トークンも考慮する必要がある。