国内AIニュース
Swift未経験のエンジニアがClaude Codeを活用し、Next.js製のLPとSwift製のiOSアプリを同時リリースした体験記。AI開発のリアルな現場や開発体験にフォーカスし、AIと共にソフトウェア開発を進める過程での気づきを共有します。
AIエージェントの記憶管理における設計思想を解説。記憶を「仮」「確定」「実働」の3階層に分類し、TTL（生存時間）や昇格・降格の仕組みを導入することで、検索効率とシステムパフォーマンスを両立させ、記憶の品質を高める方法を提案します。
Claude Codeで繰り返し作業を効率化するための「Skills」と「Commands」作成ガイド。定型業務を登録しておくことで、話しかけるかコマンド入力だけで自動実行可能にします。作業効率を劇的に改善するための具体的な作成手順をまとめました。
自身の思考や価値観を反映した「AI版の自分」を実装した事例を紹介。Geminiを活用したプロンプト開発の経緯から、精度を高めるための15時間以上の調整過程までを詳細に記録。自分らしさをAIに反映させる難しさと学びをまとめました。
Autodeskは設計・製造業務向けに「Autodesk Assistant」のテックプレビューを提供し、Fusion向けMCPも公開しました。設計データや業務文脈を理解し、外部AIとの連携を実現して業務効率化を図ります。
AIエージェント導入により増加したコードレビューのボトルネックを解消する方法。Claude Codeを活用し、人間が行うレビュー前の事前チェックを自動化する仕組みを構築し、開発チームの生産性とレビューの質を向上させた取り組みを紹介します。
Microsoftの独自モデル公開、AnthropicのIPO観測、OpenAIの提言が24時間で重なった衝撃的な出来事を分析。AI業界における各社の生存戦略の変化と、Microsoftの脱OpenAI依存の動きを考察します。
会社運営の98%をAIに自動化しているCEOによる、ChatGPTからClaudeへの移行レポート。品質差が収益差に直結した経緯を、移行コストや具体的な効果を交えて赤裸々に解説。AI活用によるビジネス効率化の極意を共有します。
コーディングエージェントとしてOpenCode Goを検証した結果を報告。API互換性やコスト面での利点はあるものの、レスポンス速度と日本語知識の弱さが課題であり、現時点での評価をまとめています。
今年のCOMPUTEX TAIPEI 2026はAIが中心テーマとなっており、各メーカーの展示内容に変化が見られる。特にサーバーラックやワークステーション向け製品が例年以上に充実している。
ServiceNowとAccentureが、エージェント型AI導入の課題を解決する新プログラムを立ち上げました。実証実験から全社展開への移行が進まない現状に対し、具体的な解決策を提示します。
22体のAIが合意形成を経てニュースを選定・投稿する「Soul-Twin」プロジェクトの技術核心を解説。開発者ではなくAI自身がEDD会議を通じて仕様を決定する、民主的な設計プロセスと実装手法を紹介します。
本番環境でAIエージェントが「黙って止まる」「痕跡が残らない」などの障害を引き起こす原因と対策を提示。エラーの報告不足やセッションの継続性欠如など、LLM特有の問題に対し、開発段階で講じるべき設計上の工夫を解説します。
LLMにドキュメントを渡せばその通りに回答するというのは誤解です。LLMは与えられた資料だけでなく、元々の学習データに基づく推論を行う存在。RAG導入時に注意すべきLLMの本質的な挙動について解説します。
AIエージェントを業務システムに組み込む際の課題を、インシデント自動対応デモ「Agora」を通して検証。AWS FISを用いた障害検知から解決・知識化までの連携プロセスと、システム設計のポイントを解説します。
アドバンテックはCOMPUTEX TAIPEI 2026にて、エッジAIの開発から運用までを一元管理できる統合ソリューション「WEDA」を公開しました。ハードウェアとソフトウェアを最適に連携させることで、導入の効率化を図るデモンストレーションを実施しています。
Jizaiが、AWS ジャパンが提供する「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」に採択されたことが発表されました。
AIエージェント時代に現れた新たなストレス「トークン不安」について紹介。自律的に働くエージェントの成果を逐一確認せずにはいられない、現代エンジニアの心理的状況とエージェント活用の現実を考察します。
現場の抵抗や定着の難しさなど、経理DXにおける共通の悩みを抱える企業に向け、ソニーグループの事例を紹介。専門家集団である経理部門が2年間で150件以上のプロジェクトを推進し、1万時間以上の業務時間を創出した変革の手法を紐解く。
Googleの新しいGemma4シリーズ（E2B/E4B）に採用された「Per-Layer Embeddings」について解説。有効パラメータ数と全体のパラメータ数の違いを、埋め込みパラメータの観点から端的に説明します。