AIビジネス 「提携」で加速するのは、本当にソリューションなのか
大手IT企業とAI企業の提携発表が、ここ1〜2年で急増している。NTTグループ、富士通、NECといった日本のIT大手がOpenAIやMicrosoftのAzure OpenAI Service、Google CloudのVertex AIと...
AIビジネス AIコーディング 並列 AI セッションの加速は、依存管理で決まる
従来のリファクタリングの制約が解放される大規模リファクタリングが難しい理由は、規模ではなく実行手段の制約にあります。従来は単一エンジニア・単一 AI セッションで全体を串刺しにする必要がありました。しかし複数 AI セッションの並列運用によ...
AIエージェント AIエージェントがインフラを操作する時代に、設計の前提が静かに変わっている
クラウドインフラのコンソールは、長らく人間のための画面だった。GUIでリソースを作成し、ボタンを押してデプロイし、ログをブラウザで確認する。その設計思想は「人間がインフラを操作する」という前提のうえに成り立っている。AIエージェントが実際に...
生成AI 複数視点の統合は、記事品質をどう変えるのか
記事生成AIが直面する構造的な課題がある。単一視点に依存すると、精密なプロンプト調整をしても、一度に一つの角度からしか問題を照らすことができない。特に論争的なテーマや判断が分かれるトレンドでは、この限界が顕著だ。author パイプラインが...
生成AI 複数視点の『自動統合』は、記事品質を高めるか
メディアの品質を高めるには、複数の視点からテーマを検証する必要がある。推進・拡張・批判など異なる立場から同時に論点を分析することで、単一視点では見落とされた論点が浮かぶ。従来、この多角的な検証は手作業による確認を前提としていた。author...
生成AI 「補助ツール」を超えた AIエージェント——協働設計が実務者の差分になる
Claude Code がコードを書き、Devin が Issue を自律的に処理し、Cursor がリファクタリング提案を出す。生成AI は「使えると便利なツール」から、開発フローの構造そのものを変える存在へと移行しつつある。変化のドライ...
生成AI AIエージェント過大評価の正体は“運用軽視”だ──週刊AI懐疑論
AIエージェントは「人手を減らす切り札」として語られがちです。ですが現場の肌感では、期待値だけが先に走っている案件も少なくありません。週刊 AI 懐疑論の今回は、過剰期待の中心にある誤解を1つに絞って扱います。エージェントの失敗はモデル精度...
生成AI AIエージェント実地観察記 #2 ツール呼び出しは“運転設計”で決まる
「AIエージェントは仕事を自律で回してくれる」という説明は、半分だけ正しいです。実地で観察すると、エージェントの本体は“賢い返答”ではなく、ツール呼び出しを何周も安全に回す実行ループにあります。連載第2話では、ツール呼び出しの実像を整理しま...
生成AI AIエージェントは過大評価か──週刊AI懐疑論 #1
AIエージェントの話題は、いま最も熱い領域のひとつです。ですが実務側から見ると、熱量のわりに議論が雑なまま進んでいる場面も少なくありません。「エージェントが業務を自律実行する」という説明は魅力的です。しかし現場で効くのは、派手なデモよりも、...
生成AI AIエージェントは何者か──第1話、実装基盤としての現在地
AIエージェントという言葉は、ここ1年で一気に一般化しました。ですが現場で触ってみると、実態は「魔法の自律AI」ではなく、モデル・ツール・実行ループ・人間の判断をどう設計するかという、かなり工学的な問題です。連載「AIエージェント実地観察記...