Deep Dive

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Cursorなどの生成AIコーディングツールで企画をするときに気を付けたいこと - techtekt（テックテクト）

※本記事は筆者個人の業務経験に基づくものであり、特定ツールの推奨を意図するものではありません。 Cursorで企画をすると便利なこと企画が早く作れるようになると、サイクルが小さく、速く回るようになる Cursorへの正しい任せ方企画者が持っていないといけないものとは？工数見積もり概算にも注意しようあくまでも自分が主・生成AIコーディングツールは従ですこんにちは。リードストラテジストの當瀬です。2026年4月に職名変更があり、2記事目で自己紹介の職名が変わりましたが、職務内容は大きく変わっていません。生成AIを仕事で使う場面が増えてきた方も多いかと思います。私自身も、Cursorを…

国際決済銀行とOracleが示したAI投資ブームの信用リスク

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AIエージェントの「質問1件あたりコスト」はなぜ見えないのか — ツール呼び出しが会話履歴を複利で膨らませる構造とAWSの計測・削減手法

AIエージェントにOSSのメジャーバージョンを大部分委託したら$149でリリース候補が完成した — データ消失バグも自ら発見・修正

「大きいモデルほど良いエージェントになる」は本当か — コスト10分の1・レイテンシ3割減を実現する小型モデル分業設計の実態

AIコードが本番環境の44.7%を占める今、「出荷できない」35%の組織が直面する可視性ギャップ — スキャンツールでは解決しない構造的問題とは

Rustを一行も読めない開発者が、AIと2万2千件のテストだけを頼りにRust製PHPエンジンを完成させた

AIが脆弱性を自律発見する時代、深刻なセキュリティ欠陥の開示件数が3.5倍に急増 — パッチ管理の前提を見直す時が来た

Claude CodeがDNSレコードに隠した攻撃コードを「親切心」で自動実行 — 静的スキャンを完全に素通りするプロンプトインジェクションの手口

Qwen元テックリードが語る「推論するAI」の設計トレードオフ — 次の主戦場はモデル単体ではなく「環境と行動するエージェント」だ

AI誤決裁の責任は誰が取る？　自動化していい業務／ダメな業務の境界線

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AIエージェントの「自律性レベル」を2軸6段階で整理 — 「高い自律性＝優秀」という勘違いをどう防ぐか

AIサーチエージェントの全モデル平均正答率はわずか28.6%——「検索力不足」ではなく「曖昧なクエリに質問を返せないから」と新ベンチマークが示す

GitHub Copilot・Claude Code・Cursor・Windsurf——4大AIコーディングツールを実践比較、あなたのプロジェクトに合うのはどれか

「very valid and very verified email」でAIが返金処理を開始した——Salesforceが辿り着いた「プロンプトでは防げない」問題への設計解

AIエージェントが別のエージェントに仕事を丸投げするたびに権限が膨らむ問題 — AWSが3層ポリシーモデルで抑える手法を公開

AIエージェントの「無法地帯」を制御する新レイヤー「エージェントゲートウェイ」— PaloAltoによる買収、Linux Foundation寄贈で市場が本格形成へ

「AIで仕事がなくなる」と言っていたCEOたちが相次いで発言を撤回 — 実際の雇用データも「大量消滅」シナリオを支持せず

データサイエンティストは「モデルを作る人」から「AIを管理する人」へ — Kaggleのノートブックより評価ハーネスが評価される時代に

AIを使うほど専門スキルが落ちる — 医師の検出率が3ヶ月で6ポイント低下、エンジニアの正答率も50% vs 67%という初期研究データが示す現実

AIエージェントは通常のAIより136倍の電力を消費する — GoogleのトラフィックをAIエージェントで処理した場合「米国の電力消費の半分」が必要になるというKAISTの試算