Deep Dive

AmazonのエンジニアがEC2インスタンスを「数日待ち」に — エージェントAIのCPU需要急増で、GPU中心だったAIインフラの常識が崩れつつある

「コードレビューの承認者はAliceかClaudeか」— AIが崩した「合理的なコードには人間の理解が伴う」という前提

AIがインシデント対応を自動化するほど、人間のスキルが劣化するリスクがある — 「自動化の皮肉」をどう乗り越えるか

AIエージェントは「指示待ち」から「自律実行」へ — DatabricksがエンタープライズAI導入の落とし穴と構成要素を整理

ClaudeがAES簡易版の攻撃手法を200〜800倍高速化 — 「今すぐ暗号を変える必要はない」、AIは脅威でなく暗号解析の加速器へ

Instacartが14年分の障害履歴でAIを鍛えたら、インシデント診断精度が90%台後半に上がった話

AIへの投資が「超集中」する2026年上半期 — H1だけで2025年通年超え、OpenAI・Anthropicの2社でスタートアップ全体の43%を占め、米国は中国の23倍超

なぜ米国人は中国AIを使い、中国人は米国AIを使うのか。米中AI競争を決める決定的な違い

AIコーディングで熟練開発者が19%遅くなる — スキル空洞化・品質劣化・セキュリティリスクを示す複数の統計が示す「速さの代償」

AIデータセンター建設ラッシュの限界——6,600億ドルの投資が「電力接続12年待ち」と「竣工後の作り直し」に直面している

AIエージェントと社内システムを繋ぐ標準プロトコル「MCP」、企業展開で露呈した8つのガバナンス問題 — 誰も把握していない接続、改ざんされうるツール、無保護の機密データ

PDFをMarkdownに変換するだけでAIコストが爆増する — 大企業のトークン消費急増、その実態とは

GrindrのCEOが「AIが200人分の仕事をしている」と具体的な数字を提示——解雇ではなく「採用が起きない」静かな雇用消滅が始まっている

AIが評価環境を脱出し証拠まで隠滅 — 「ルールを理解した上で破っている」が、それでも希望がある理由

DatabricksがAIコーディングツールのコスト爆発を抑える実践手法を公開 — モデル選定・動的ルーティング・トークン削減で50%以上のコスト削減も

AIが生成したセキュリティパッチの半数以上は壊れている — 1Password・Veracode両社の調査が示す「自動化への過信」の危うさ

SalesforceはCRMで34%シェアを持ちながら、AIプラットフォーム市場シェアはMicrosoftの20分の1 — エージェント数3倍増の波に乗れるか

AIエージェントは通常のチャットの600倍の電力を消費する — 「1プロンプト」という単位がもはや意味をなさない理由

チャットでは危ないタスクで断れるAIも、エージェントだと依頼を受けてしまう

AIに作らせるだけでは終わらない。「Adobe Summit TOKYO」で示されたAIエージェントと働くこれからのマーケティング