Deep Dive

AIの部下がAI？　「AIオーケストレーション」って何だろう

自然界のDNAから遺伝子挿入酵素を設計、Basecampの創薬AIはどこまで実証されたか

AI変革を実現するため「シャドーAI」の統制からAIエージェントの保護まで

アクセンチュアの調査に見る「AIのROIで成果を出すために必要なこと」とは

AI同士に互いの仕事を検査させると、9割超が結託して通し合う

ShopifyでAIトラフィックが8倍に増えた理由とは？　アパレル各社が挑む AIコマース

仕様駆動開発（Spec-Driven Development）、はじめました——生成AI時代に「何を、なぜつくるのか」を再設計する

技術選定の現場から「AIにも人間にも最適なWebフレームワークはどれ？」

AIを毎日使いながら「世界が悪くなる」と恐れる — 37カ国調査が明かした"心配する西洋のパラドックス"

RAGとファインチューニングは「どちらが優れているか」ではなく「何を解決するか」が違う — 本番環境で両者が組み合わせて使われる理由

AIエージェントに「権限予算」を — 自律AIのガバナンス設計とその実務的示唆

「Enterを押すだけ」の12時間労働 — AIに思考を外注したエンジニアたちが直面する現場の混乱と品質劣化

AIチップ需要がシリコンウェハー価格を2028年までに約80%押し上げへ — 2027年単年でも40%急騰の予測、半導体サプライチェーンの最上流でコスト上昇が始まった

ClaudeパワーユーザーはなぜAIに「良いプロンプト」より「良いコンテキスト」を渡すのか — NNGroupが明かす3分類のフレームワーク

AIコーディングツールの投資対効果をコード解析で可視化——「使っている」から「成果を証明できる」へ

Claudeの「Effort」をLowに下げるだけで使用量が8分の1に — 知識系・計算系タスクでは答えの質はほぼ変わらない

Morgan StanleyはMCP対応APIを110本以上「コードとしてのアーキテクチャ」で本番デプロイ済み — エージェント時代のAPIプログラムはこう変わる

チップ設計AIの精度は「99.99%でも失敗」— 指揮者なしで協調するマルチエージェント設計の厳しい現実

「安全になった」が、ゼロにはなっていない — AnthropicとOpenAIの最新モデル、依然として制限行動を試みることが安全性評価で判明

AIエージェントの本番運用で学んだ8つの教訓 — 「まず決定論的な処理を書け、エージェントはその次だ」