生成 AI、機械学習、エージェント
AIが書くコード「エラー率はJavaがPythonの6.7倍」 150万「会話」データで分かったAIコーディングの盲点
AWSは、AIコーディングエージェント「Kiro」の利用データを基に、モデルが生成するコードの解析結果を分析した。事後の静的解析ではなく「“コード生成の途中で”エージェント自身が解析ツールを呼び出す挙動」に着目しているという。
アイカ工業が「AI活用を阻む“表記揺れ”問題」解消へ データ品質を高める具体策とは？
生成AIやBIの活用を進めたとしても、社内のデータに表記揺れや更新漏れなどが目立つ状況では、期待した成果につながりにくい。データの品質を高めるには、どうすればよいのか。アイカ工業の取り組みを見てみよう。
個人のAIエージェントを、チームの力に変えるまで 〜Yahoo!検索のAX実践〜
こんにちは。Yahoo!検索のフロントエンドエンジニアの山本です。普段は Yahoo!検索の開発と運用を行っています。そのかたわら、Coding Agent を使った開発自動化と AI 活用、チームへ...
Copilot Studioの専用エージェントで見積比較業務を効率化できるか試してみた
PDF・Excel・Wordとバラバラのフォーマットで届く3社分の見積書を、Microsoft 365 Copilotに読み取らせて比較表を自動生成できるか検証してみました。まず素のCopilotで比較させてみて、次に確認観点をまとめた基準ファイルを持たせたCopilot Studioの専用エージェントを作る、という2段階の記録です。SharePointの権限エラーでつまずいた話や、明細のないWord見積書に対してエージェントが内訳を捏造せず「記載なし」と返してきたところまで書きます。
PR： 【Q&Aで解説】AI駆動開発で組織の限界を超える 日本IBMが提唱する「3つの壁」の打破と開発プロセスの再定義
AIを活用した個人レベルのプログラミング（バイブコーディングなど）は急速に広まりました。しかし、企業がAI活用を開発組織全体に展開してビジネス価値を生み出そうとすると、コスト管理やガバナンス、既存資産の継承といった複雑な課題に直面します。アイティメディア統括編集長の内野宏信と、日本IBMの張重陽氏による対談を基に、次世代のAI駆動開発アプローチをQ&A形式で解説します。
PR： 【Q&Aで解説】AIエージェントも「社員」？ 企業が直面するセキュリティの新リスクと解決策
AIエージェントへの移行が進む中、従来の防御壁を突破されるリスクが顕在化している。過剰な権限や誤作動を防ぎ、安全に運用するための新アプローチを、Q&A形式で解説します。
SKILL.md を良くする技術。AIのブレをなくす。
本記事では、AIエージェントの動作を安定させるための新しい手法について、ざっくり理解します。 株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ企業向けに開発しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、AIエージェントが、「昨日と同じように動かない」という問題に関する記事です。新手法の論文[1]について、日本語で簡単にまとめています。また、自分でも独自のレポジトリを実装し、検証しています。 https://arxiv.org/abs/2609.08832 本題 ざっくりサマリー 「Self-Evolving Agents」 は、AIエ...
ChatGPTからAdobeを使ってみた：プラグイン導入から画像・動画編集までを検証
はじめに こんにちは、グループIT推進本部の利宮と申します。 普段はデザイン業務に加え、Adobe製 ...
便利なスラッシュコマンドを使いこなそう
本連載は2026年9月刊行の『Claude Codeで作って学ぶ AI駆動アプリ開発入門』から一部、抜粋・編集してお届けします。第3回目は、Claude Codeの対話モード内で使用する「スラッシュコマンド」の基本とよく使うコマンドを解説します。
今更聞けない、AIエージェント頻出用語20選
AIエージェント系用語は日々増え続けている MCP、HITL、A2A、ハーネスなどなど。 AIエージェント界隈では新しい用語が次々と出てきており、そのすべてを把握して説明できるようになるのは至難の業です。 筆者自身、「これって結局どういう意味だっけ」となる用語がいくつもあ...
Claude Code のサブエージェントにも CLAUDE.md は全部渡る。外す設定ができた
Claude Code 2.1.271（2026-09-14）の changelog に、こう書かれています。 Added omitClaudeMd to agent frontmatter and --agents JSON, letting custom and pl...
[初心者] AIコーディングが遅くなった？「読む量」を減らして速さを取り戻すIRV
「このバグを直して」とAIに頼んだだけなのに、なかなか修正が始まらない。 気づけばAIは、たくさんのファイルを開き、同じ場所を何度も検索し、最後には「影響範囲が広いため確認が必要です」と答えている。 皆さんも、こんな経験はありませんか？ AIコーディングを始めたばかりの頃...
NL2SQL: Oracle AI Database の COMMENT・ANNOTATIONS・Domainの違いを整理して Select AIで動作検証してみてみた
本記事は、Select AIとAI Ready Dataを扱う2部構成の第2部です。 第1部：Select AIがMetadataからSQLを生成する仕組みとAI Ready Dataを整理してみてみた 第2部：COMMENT・ANNOTATIONS・Domainの...
【実録】「規約により返金不可」と言われたダークパターン型サブスクサービスからAIの力を借りて返金を勝ち取るまでの一部始終
PDFを1ファイル編集したかった……ただそれだけだったのに、7日後、私（耕平）のクレジットカードから7800円が引き落とされていた。 結論から先に言おう。とある海外のPDF編集サイトで「150円」のプランに申し込んだとこ […]
自動推論に立ちはだかる 3 つの難題
自動推論の分野に 30 年以上携わってきた著者が、生成 AI で正しい推論を実現するうえで最も厄介だと考える 3 つの難題を紹介します。あいまいな自然言語から構造化された論理への変換、絶えず変化し、時には矛盾するルールのもとでの真理の定義、そして SAT (充足可能性問題) ソルバーでも越えられない計算量の壁やゲーデルの不完全性定理が示す確定的な推論の限界です。これらは単なる技術的ハードルにとどまらず、技術の限界と人間が作る仕組みの複雑さの両方に根ざした問題です。Amazon Bedrock Guardrails の自動推論チェックがこれらにどのように取り組んでいるかを解説します。
かつて数学を学んでいたエンジニアがAIと数学について思うこと
数学における有名な賞であるフィールズ賞を受賞した人々が連名でAIの濫用についての懸念を表明している。私は個人としてこの内容を支持するが、しかし数学者たちとその学生など、いわゆる数学コミュニティが主題の一つとなっているため、「自分たちの都合で問題提起をしているだけじゃないか」という見方もできてしまう。そこで、数学者やコミュニティというよりは、数学自体の今後の発展や知的生産において、AIの濫用がどう影響を与え得るか？ということを説明したい。 私は数学者ではないし、また数学者にもいろいろな考えの人がいると思うが、意見交換が行われるとよいと思っている。なお、私はシステム開発目的で毎月数十万円分ぐ...
Claudeは計画、Antigravityは実行。AIを2つ使い分けたら開発が回りはじめた
Claudeの計画力とAntigravityの実行力を組み合わせた次世代のAI開発ワークフローを解説。AIをチームとして使いこなし、開発効率を最大化する方法を紹介します。
情報大氾濫時代の「インプット術」。AIを武器に、知識を血肉にする8ステップ
ここ最近、情報が多すぎてインプットがとても追いつかない。 XやYouTubeで毎日たくさんの情報を見ているはずなのに、週末に「今週、何を学んだっけ」と思い返しても何も出てこない。 続きをみる
人間介入ゼロで「Jiraの認証情報」が流出 Copilotが見逃した1行の改修
Wizは、同社のセキュリティ研究特化型AIエージェントが、Snowflakeが公開しているGitHubリポジトリで脆弱性を発見し、Snowflake社内の「Jira」の認証情報アクセスに至った事例を公表した。脆弱性が顕在化してから5日後の出来事で、人間の介入はなかったという。
生成AIを「別画面」で使い続けて本当によいのか？ 300人調査で見えた活用定着の“壁”
生成AIの活用が広がる一方、最も定着している業務でも、7割は業務システムとは別の画面で生成AIを利用していた。こうした状況は、生成AI活用にどのような影響を及ぼしているのか。調査結果から実態を探る。
1億5,000万ステップの勘定系をどう変えるか？ 三菱UFJ、40年物メインフレームのモダナイゼーション
三菱UFJ銀行の勘定系システムは、1987年の第3次オンライン以来、約40年にわたって同じアーキテクチャの上で機能追加を重ねてきた。内製システムだけで約1億5,000万ステップという巨大さは、もはや「刷新するか延命するか」の二択では語れない。三菱UFJインフォメーションテクノロジー（MUIT）の鈴木重統氏は、Developers Summit 2026 Summerで、エンタープライズアーキテクチャ（EA）の視点からこの巨大システムを分解し、変わる領域と変わらない領域を切り分けたうえで、メインフレームとコンテナ基盤のハイブリッド戦略に至った経緯を語った。生成AIエージェントで実際にPL/Iコー
「iOS 27」公開 AI機能など大幅アップデート Siri AIは10月
アップルは15日、最新のiOS「iOS 27」を公開した。新しいAIアシスタント「Siri AI」に対応するほか、Apple Intelligenceによる大幅な機能強化やカレンダーの強化、新たな子どもの安全性のための機能などが追加されている。
Google Chat × Claude Agent SDK × AWS Lambdaで「事業部向けのAIエージェント」を作った話
はじめに こんにちは、塚本です。 弊社では、自社で管理しているコンテンツ（商品データ）を、提携先の企業（クライアント）へ届ける業務を「納品」と呼んでいます。この納品という、商材を外部へ届けて売上を上げるビジネスは、会社の設立当初から続いている歴史の深いものです。その分、蓄積されてきた業務知識は幅広く複雑で、しかも新しい施策も頻繁に発生するため、人がすべてを吸収しきるのは簡単ではありません。 社内には、この納品業務まわりのシステムを日々使っている事業部の方（非エンジニア）がいます。事業部の方から「この処理どうなっていますか？」「こういった施策をしたいのですが、どのくらい工数がかかりそう...
わが子の写真をもう上げられない。メタのAIが親たちに突きつけた「不気味な提案」
Meta AIが提案した質問をめぐる動画が拡散し、親たちが不安を募らせています。メタは、このAIの提案は誤りであり、すでに修正したと説明しています。
「AIは人類を殺しうる」と信じながら、なぜ彼らは作り続けるのか。AI研究者4つの本音
人類を滅ぼすと信じている技術を、AI研究者たちはなぜ作り続けるのでしょうか。終末論者たちを突き動かす商業的・倫理的・心理的な力を掘り下げます。
DevOpsはもう古いのか? ーAI時代で「変わるもの」と「変わらないもの」
はじめに 本連載 では全28回にわたり、オープンソースソフトウェア(OSS)や主要なクラウドサービスを題材に、ツールにフォーカスした実践的なDevOps環境の構築法を解説してきました。 ここでいったん立ち止まり、これまでの歩みを振り返るとともに「DevOpsはもう古いのか?」という問いを軸に、AI時代におけるDevOpsの立ち位置やエンジニアのこれからの姿について考えていきましょう。 振り返り： 私たちが手に入れたDevOps開発サイクル 本連載は、DevOpsの構成要素を一つひとつ手作業で構築し、開発から運用／フィードバックに至るイテレーションのサイクルを回すための実践的なツールを解説してき
「Difyを入れたのはいいが、誰が育てるのか」――開発元LangGeniusら3社がDifyエンジニア100名の育成に乗り出す
「Difyを入れたのはいいが、誰が育てるのか」――開発元LangGeniusら3社がDifyエンジニア100名の育成に乗り出す itoh 2026年9月15日 シェア ポスト はてブ 優先するニュース提供元に追加 📌 このニュース、3行で押さえるなら 📌 Difyの開発元であるLangGeniusの日本法人、パーソルクロステクノロジー、JTPの3社が、Difyエンジニアの育成と企業現場でのAIエージェント導入・内製化支援を共同で開始。今後100名のDifyエンジニア育成を目指す パーソルクロステクノロジーが保有する人材基盤からDifyエンジニア候補者を選出し、JTPがDify導入・運用に関
中国 アンソロピックCEOの主張に反発
アメリカのAI新興企業アンソロピックのCEOがAIの開発で中国がリードすれば「重大な国家安全保障上のリスクが生じる」と主張したことについて、中国外務省の報道官は「対立をあおることは誰の利益にもならない…