Deep Dive

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そのAIエージェント、いつから本番を任せますか？

定型業務を前捌きするAIエージェント「MOAI」を本番投入するまでの記録。人間と約350件並走する「フォワードテスト」で完全一致率は38%から66%へ。修正の行き先はコードではなく、ほぼ手順書でした。

【アゴラ】東慎太郎：政府が10兆円を投じる「フィジカルAI」は製造業の救世主になるか？

AI利用料がエンジニアの人件費を超える？　マーケティング代理店の誤算

AIと外部ツールをつなぐ共通規格「MCP」が過去最大のアップデート、セッション廃止で何が変わったのか？

生成AIの認知・利用はどこまで広がっている？～「全国メディア意識世論調査・2025」の結果から～ #704

「AI対策」の前に「AI計測」、4段階で考えよう

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Amazonでの成功はAI対策がポイントに。28％の消費者が使う生成AI の影響力

DatabricksがAIコーディングエージェントの青天井コストを解決した方法 — 日次・月次の2段階管理に切り替えたら承認チケットがほぼゼロになった

最新AIモデルへの課金、ほとんどの用途では不要 — ベンチマーク改善はコーディング寄りで、日常的な質問・調査は旧モデルで十分なケースが多いという現実

AIの本番運用で「8,432行目のクラッシュ」にどう対処するか — Salesforceが語る、失敗しないワークフロー設計の原則

AIエージェントは「コンテキストなし」だと推測するだけ — Databricks・AWS・Snowflakeら主要ベンダーが相次いでコンテキスト層の整備へ

AIがLinuxカーネルのゼロデイ解析を「既知の脆弱性と同じ難度」に下げた — root権限奪取エクスプロイトの開発過程を研究者が公開

「困ったらググる」から「AIに聞く」へ　LIXILがFAQを「AIの一次情報データベース」に作り替える理由

AIがコールセンターを代替、数万人規模の雇用削減が現実に — Microsoft・Uber・Hyattが「コスト削減ツール」として本格活用

AIが生成したコードは「セキュリティ機能だけ作って、認可チェックを忘れた」 — 金融システムで全ユーザーデータが筒抜けになった実例

UberがAIコストに月1,500ドルの上限設定、7万CPUコア削減も実現した「ハードウェアを増やさずにスケールする」戦略とは

AIエージェントがHugging Faceに侵入したインシデントが示す現実——「暴走するAIへの備え」に今年だけで8億5,500万ドルが流入している

スターバックスのAI在庫管理ツールが全米1万1,300店舗展開後に廃止 — 失敗のコストを払ったのは社員30人のスタートアップだった

社員が勝手に作ったAIエージェントが「ITの管理外」で動き続けている — シャドーAIエージェントの発見と統制をどう実現するか

AIがコードを書く時代に「コーディングを教える」とはどういうことか — UT Austinが試みる3つのアプローチ

3人チームの40倍の問い合わせをさばく — LangChainが「エージェントファーストなデータ基盤」を作るためにやったこと