Deep Dive

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「AIの暴走を止められない」　CISO座談会で見えたAIセキュリティの限界

企業がAI活用を急ぐ中、従来型の防御モデルでは対応しきれないリスクが浮上している。Darktraceが実施したCISOらとの座談会から見えてきた、AIエージェントの暴走やシャドーAIのまん延など5つの主要課題とは。

OpenAIが自社AIチップ「ハラペーニョ」を急いだ本当の理由

AIコーディングの「ループ」4種類を完全入門　Anthropic公式が分かりやすく整理して解説

atmarkit.itmedia.co.jp

ベンチマーク結果をうのみにするとLLMの実力を見落とす

ai-data-base.com

Pydantic AI v2、エージェントの拡張を「capability」1個に畳んだ設計

AIエージェントは通常の生成AIよりも最大136倍エネルギーを消費する

【AWS Summit Japan 2026】参加レポート ― エージェント AI の実装戦線で見えた「次のステージ」（6/26）

IoTやフィジカルAIに"2つ目のエッジ" — Cloudflare Dynamic WorkersでAI生成したIoTパーサを安全に実行する案

手書き帳票OCRをGeminiとChatGPTで比較、Geminiが圧勝 ― Flash-Lite vs GPT-5.4 nano、ほぼ同コストで精度53pt差【2026年7月】

Amazon Qのmcp.json自動実行、Claude Codeにも同じ穴があった

AI推進にブレーキ？　AWS「コスト抑制の動きある」　“トークン消費問題”への有効策は

「AIは依然として古い性能法則に従っている」 Tenstorrent Jim Keller氏

eetimes.itmedia.co.jp

Claude Code はリグレッションテスト作成プロセスの何を変え、何を変えなかったか？ - Cybozu Inside Out

レガシープロジェクトからAI主導型プロジェクトへの転換、AXロードマップ

techblog.lycorp.co.jp

KAIST研究：AIエージェントは従来型チャットボットの136.5倍の電力を消費

Dify vs LangChain 2026

ai-heartland.com

【MCP やコネクタだけじゃない！】ファイルシステム化による AI 連携の可能性【JIRAFS を作った話】

SFから持ち帰ったAIエンジニアリングの現在地〜AI Engineer World's Fair 2026 参加レポート〜

Ollamaとllama.cppの違い2026

ai-heartland.com

AIエージェントにOSSのメジャーバージョンをほぼ丸ごと開発させたら約149ドルかかった — データが黙って消えるバグも自力で発見

LLM自動化ワークフロー実例の解剖でわかった、現場の使われ方と設計の穴

ai-data-base.com