Deep Dive

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AIを導入しただけで終わらせない　Copilotの「利用人数」だけでなく「活用の深さ」を可視化

GitHubは2026年7月22日、企業向けに「Copilot metrics impact dashboard」を公開しました。新しいダッシュボードでは、GitHub Copilotを利用している社員の人数だけでなく、AIを業務へどの程度

生成AI時代だからこそ肝に銘じたい："All models are wrong; but some are useful"

tjo.hatenablog.com

電通デジタル調査、生成AIを使う購買意向者の旅行57%・金融56%がAIに相談─別設問の最終決定意向は49.6%

複数のAIモデルを1つのAPIで束ねる「AIゲートウェイ」 — コスト爆発・障害・モデル切り替えをコード変更なしに制御する

AIエージェントの「記憶はどこに置くか」— ステートレスvsステートフル設計がスケーリング戦略全体を左右する理由

金融規制・PII対応を内包したまま自然言語分析を実現 — 米投資銀行JefferiesがAIエージェントでIT依存を断ち切った方法

AIエージェントの「サイレント障害」をAWSが検出する仕組み — エラーゼロのダッシュボードでも実際の処理は壊れている

AIの性能より「つなぎ方」が問題だった — コンテキストエンジニアリングという新たな設計課題

GoogleがAI利用実態を100ページで分析——「仕事を奪う」より「仕事を速くする」補助ツールとして使われている現実

AIエージェントが「内部の共犯者」になる — Microsoft 365やSlack AIに潜伏し偵察・データ窃取・なりすましを自律実行する攻撃フレームワーク「AgentForger」が実証される

週末で動くAIエージェントが本番で崩れる理由 — 金融システム実務者が語る「評価・ガバナンス・可観測性・レジリエンス」の現実

ChatGPT・Copilot・Geminiが生成したスクリプト全件に脆弱性 — 「どのAIを選んでも同じ」、問題はツールではなくタスクにある

AIに「仕事」をさせるか「ジム」にするか — ハーバード公共政策講師Schneierが提唱する、使うべき場面・避けるべき場面の判断軸

AIで74%が収益拡大を期待、実現できているのは20%だけ — 効率化の恩恵が収益に結びつかない構造的な理由

「指定したAIモデルが実際には動いていない」問題 — ルーティングによる無断代替が契約・証拠法上の未解決問題になりつつある

AIが書いたインフラコードの55%はセキュリティ不合格 — 「誰が承認したか」わからない時代のガバナンス

AIエージェントはドキュメントの「途中切れ」に気づけない — PrismaがAgent Readiness 85点→100点にした5つの修正

AIエージェントの「自律ループ」がセキュリティの死角になる — 被害範囲を決めるのはモデルではなくアーキテクチャだ

翻訳量35%増・予算据え置きの詰み局面を、85ステージのAIパイプラインでコスト90%削減に変えたSalesforceのローカライゼーション再設計

AIは「古さ」でしか記憶を捨てられない — 140年前の忘却曲線をエージェントのメモリ管理に応用した使用頻度強化型減衰エンジンの設計と実装

AIが「存在しないパッケージ名」を85%の確率で同じ名前でハルシネーションする — 攻撃者が先回りして登録するだけでコード実行が成立する