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AIエージェント
AIエージェント関連の最新ニュースまとめ。新着から過去の経緯まで、国内外の情報を時系列で確認できます。
2877全記事
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2508国内
369海外
326入門向け
AIエージェントの現在地
AI Brief はAIエージェントに関する記事を通算 2877 本収集しています。直近30日では 453 本（週あたり約 105.7 本）が追加され、 内訳は国内 2508 本・海外 369 本、うち入門向けが 326 本です。 直近90日にこのトピックを最も多く取り上げているのは Zenn AI（584本）、Zenn LLM（339本）、GIGAZINE（87本）、The Register Hardware（67本）です。 収集済みの最新記事は 2026-10-02 付です。
上の数値は AI Brief が実際に収集した記事の集計で、推定値は含みません。 本数は収集対象メディアの範囲に依存します。
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2877件を新着順に表示
MCPサーバーのセキュリティリスクを解説。OWASP MCP Top 10を基準に、安全な運用とチェックリストを提示し、外部製サーバー導入時の注意点を具体的に学ぶ。
AIエージェントの処理フロー制御に最適なフレームワーク「LangGraph」を解説。状態管理や条件分岐をグラフ構造で定義する手法を学び、複雑な処理を実装する方法。
MCPサーバーを増やしすぎると、LLMがツール定義の肥大化により誤作動を起こす「コンテキスト崩壊」が発生します。本記事では、この現象のメカニズムと、なぜツールが増えるほどAIのパフォーマンスが低下するのかについて、その原因を解説します。
AIエージェントのスキル蓄積と転送に関する論文の日本語訳。現在のAIエージェントは柔軟なタスク遂行が可能ですが、スキルの体系的な蓄積メカニズムが不足しています。この課題に対する解決策を提示した論文の原文と訳文を併記し、解説します。
Claude Opus 4.7の性能向上、Claude Agent SDKへのリブランド、GitHub Actions連携の強化など、2026年4月時点の最新アップデート情報を簡潔にまとめた技術解説。
社内向けAIエージェントの開発過程で直面した「最後までやり遂げられない」課題と、多エージェント構成から単一モデルへの転換など、試行錯誤を通じて得られた知見を紹介。
Stripe Sessions 2026での発表内容をAIエージェント決済の視点から解説。膨大な新機能の中から、自律経済圏を支える決済インフラの未来を分析しています。
複数サービスでClaude Agent SDKを利用する際、共通ライブラリ化すべきか個別に管理すべきかの悩みに対し、各サービスの要件に応じた柔軟な「骨格の共通化」手法を解説。保守性と柔軟性を両立させる設計指針を提案します。
マイクロソフトは、Word内で法務チーム専用のAIエージェントを公開しました。契約書のレビューや交渉履歴の管理など、法務の実務に基づいた構造化ワークフローをサポートすることで、弁護士の業務効率化と信頼性の向上を目指します。
AIエージェントの自律的な操作に伴うセキュリティリスクを低減する「ハーネス設計」を紹介。環境制約とフィードバックループを構築し、AIを安全に運用するためのエンジニアリング規律を解説します。
元OpenAIのAndrej Karpathyが語る「vibe coding」の真髄と、AI時代におけるプログラマーの役割について。地殻変動が起きるAI開発の現場において、人間にしかできない価値とは何かを考察する対談要約。
訪問看護事業者向けAIツール「ホウカンAIオペ」が、シフト作成機能をリリース。初期費用、固定費、契約期間の縛りがすべてゼロという低リスクな料金体系で提供を開始しました。
ABI Researchは、NVIDIAのNemoClawが企業でのAIエージェント活用を普及させる転換点になると評価しました。対話型AIからエージェント型への移行が加速する予測です。
Claude Codeを活用したAIエージェント工学の事例集。松岡修造の名言による突破事例や、クレデンシャル漏洩を防ぐための多層防御構造など、エージェント運用における実践的な知見をまとめたシリーズ記事。
「責任あるAI」議論の再定義を試みるシリーズの中間考察。AIそのものが責任を負うのではなく、人間がAIをどう設計・評価し、AIが関与した事象に対する責任の所在をどう構築するかという設計課題に焦点を当てる。
GMOグローバルサインの「GMOトラスト・ログイン」が国内IDaaSで初めてMCPに対応。AIを活用した監査機能やID管理支援を提供し、企業のセキュリティ運用を強化する。
LangChain Deep AgentsのHarness Profilesを用いた、モデル別エージェント挙動の制御手法を解説。宣言的な設定やミドルウェアの活用、チームでのプロファイル配布方法など、スケーラブルなAI開発に必要な実装パターンを網羅。
Google Cloud Next '26にて、AIエージェント開発基盤「Gemini Enterprise Agent Platform」が発表されました。Geminiの普及を背景に、企業が高度なAIエージェントを構築・運用できる環境を提供します。
AIエージェントやRAGの普及に伴い、プロンプトインジェクション等の新たなセキュリティリスクが浮上しています。これを受け、ホワイトハッカーが実環境で攻撃検証を行うセキュリティサービスが登場し、企業のAI導入を支援します。
Stripeは自律型AIエージェントが利用できるデジタルウォレット「Link」を導入した。ユーザーは銀行口座やカードを連携させ、承認フローを経てAIエージェントに安全な決済を許可できる。
従来のRAGが抱える「精度不足」や「単発検索の限界」という課題を解決する手法として、Agentic RAG（エージェント型RAG）が注目されています。AIが自ら計画・検索・評価を繰り返す動的なアーキテクチャの仕組みや設計の基本を解説します。
GitHub Copilotが2026年6月から従量課金モデルへ移行。月額料金は据え置きですが、AIチャット等の大量消費処理に「AI Credits」が適用されます。ライトユーザーへの影響は限定的ですが、エージェント利用の多い層は注意が必要です。
記事生成エージェントが「最後まで書ききらない」という問題を解決するための試行錯誤。三度目の構築でたどり着いた、五つの禁則と五項目のチェックリストを共有。多段LLM構成における品質維持の秘訣を解説します。
AIモデルを社内システムと連携させるための技術「MCP（Model Context Protocol）」を自作する実践記録。企業独自の認証やAPI制約をクリアし、Claude等のAIから社内データを安全に検索・要約する方法を解説します。
散らばった会議メモや資料をAIで整理し、プロジェクト管理に活用する手法。Redmine等のツールを置き換えるのではなく、登録前の情報構造化（ToDoや決定事項の抽出）をAIに任せる現実的な運用フローを提案します。
AIエージェントの基礎知識から実務導入までのロードマップを解説。初めて導入する方向けに、基本理解、PoCの実施、業務への組み込みという3ステップで、失敗しないための進め方をガイドします。
Agentic RAGと従来型RAGの本質的な差異を整理し、LangGraphを用いた設計の考え方を解説します。実装技術よりも「なぜその設計にするのか」という概念の理解と、陥りがちな設計ミスを防ぐための指針を提示します。
脆弱性管理システム「SIDfm」開発の知見から、AIエージェントの精度を高めるファイル構造案を紹介。「変わらないものを前、変わるものを後」に配置する具体的な設計思想を解説します。
脆弱性管理システム「SIDfm」開発チームによる、AIエージェント向けファイル構造設計シリーズの後編。事実・長期記憶・短期記憶を分類する構造案を実例を交えて解説します。
AIによる過度なDRY（共通化）が招く技術的負債を防ぐための原則を解説。単一責任の原則（SRP）をDRYよりも優先すべき理由を論じ、AIに適切なコードを書かせるためのルール設定とレビューチェックリストを提案しています。
AI活用業務を4つの象限に分類。決定論的か意味判断か、定義可能か探索的かという軸で整理することで、各タスクに最適なAIの導入方法やワークフロー構築のフレームワークを提示しています。
自然言語でコードの生成から修正、構成までを自動化するAIエージェント「Codex CLI」の解説。npmでのインストール方法から、日々の開発を効率化する基本コマンドや動作モードについて紹介します。
CloudflareとStripeの統合によるAIエージェントの自動化機能を紹介。人間が介在せずともアカウント作成から本番デプロイまでをAIが完結させる環境構築について、その仕組みを解説。
Android CLIが公開。LLM開発エージェント向け公式ツールで、トークン削減と高速化を実現。クラシルでのClaude Codeと組み合わせた計画立案・コード分析の実践事例を紹介します。
AIアプリ特有のレスポンス遅延問題を、Next.jsのPPR（部分的プリレンダリング）で解決する方法を解説。従来のレンダリング手法との比較を交え、UXを改善する最新トレンドを伝えます。
GoogleがAIエージェント開発で注目される主要6プロトコル（MCP、A2A、UCP、AP2、A2UI、AG-UI）の解説を公開しました。各プロトコルの役割と、開発者が理解しておくべき技術的背景をサンプルコードとともに整理しています。
システム間通信の基盤であるAPIと、新興のMCP（Model Context Protocol）の違いや目的を解説します。開発者やユーザーがそれぞれの技術をどのように理解し、活用すべきかについて、設計思想の違いからアプローチの方法までを網羅的に紹介する技術解説記事です。
AnthropicのBarry Zhang氏による「Agents at Work」の講演内容を要約。効果的なエージェント開発に不可欠な3つの原則と、エージェントを構築する際の実践的な知見を解説します。
IBMが2026年4月30日に小型言語モデル「Granite 4.1」を発表。学習データの品質向上により同規模モデルより高効率を実現した。併せて視覚モデル、音声モデル、安全評価モデルも公開された。
OpenAIが公開した新たなベンチマーク「GDPval」を解説。HumanEvalやMMLUとの違いを明確にし、実務規模のシステム開発能力を測定するための新たな評価指標の考え方に迫ります。
オーストラリアの金融規制当局が、金融機関におけるAIエージェントのガバナンスと保証体制の不備を指摘しました。銀行等でのAI導入拡大に伴い、制御のギャップが懸念されています。本記事は当局の調査結果に基づき、AI利用におけるリスク管理の重要性を説いています。
マツリカのマーケティングAI「Mazrica Engage」に、閲覧履歴から顧客の購買意欲を可視化する「AIスコアリング機能」が新たに追加されました。
Brain、investigate、context-keeperを用いたAI開発支援手法を、個人開発と業務アプリという異なる二つのリポジトリで運用した際の総評。共通の歪みと性格ごとの特性を分析する。