PCが重い原因はCPU・メモリ・ディスクの3点で切り分ける——初心者向け整理に感じた「現場での使い方」
「PCが重い＝CPUが弱い」という思い込みを解消するQiita記事を題材に、タスクマネージャーのCPU・メモリ・ディスク使用率の読み方を整理。開発PM目線で、ジュニアエンジニアが実務でどう活かすかを解説する。
NVIDIAのFOXブループリントが示す「工場AIエージェント」の現実解——発注側と開発側それぞれの読み方
NVIDIAがGTC Taipeiで発表したFactory Operations Blueprint（FOX）は、工場全体を管理するAIエージェントの参照設計。Foxconn・Pegatron・Advantech・Wistronが先行導入し、根本原因分析時間80%短縮などの数値を公表。本記事では受託開発・AIエージェント事業を営む徐聖博が、作る側と発注側双方の視点でこのアーキテクチャを読み解く。
Meta AI に頼んだだけで著名 Instagram アカウントが乗っ取られた事例から、AI を業務に乗せる側が学ぶこと
404 Mediaが報じたMeta AIサポート経由のInstagramアカウント乗っ取り事例を、AIエージェントを業務に乗せる立場から読み解く。ReadとActionの権限境界が問題の核心。
Rippling が Deep Agents で半年で全製品に AI を入れた事例から学ぶこと
Rippling が LangChain Deep Agents と LangSmith で約6か月で全製品にエージェントを展開した公式ブログを、AIを顧客現場に乗せる立場から読み解く。評価パイプラインとアクション境界の設計が要点。
GMが開発工程を「15時間→1分」に短縮した、というニュースをどう読むか
GMがAI/MLでCAEシミュレーションを15時間から1分へ短縮した報道を、サロゲートモデル(代理モデル)の本番運用と中小製造業への含意の観点から読み解く。誤差予算・PINNsとの違い・フォールバック設計まで実装目線で整理。
NEC・日立・富士通が一斉にAnthropic連携｜発注側はSIerラップを買うかAPI直接かを再評価する時
国内大手SIer三社が1ヶ月強の間に相次いでAnthropic連携を発表した。発注側にとって「同じClaudeにSIer経由で触れる」選択肢の意味と、直接Anthropic APIを叩く方が安く速く済むケースとの線引きを、受託開発側の視点で整理する。
ゼロデイの攻撃成立は9〜20時間、KEV登録は5日｜中小企業が今すぐ捨てるべきパッチ運用の前提
Claude Mythosが脆弱性を自律発見する時代に、CVSSスコア単独でパッチ優先順位を決める運用はもう成立しない。攻撃側と防御側の時間スケールが構造的に非対称になった現実と、中小企業が取れる現実的な対策を整理する。
Claude Mythos PreviewとOpus 4.8発表をどう読むか｜ベンチ4倍より実運用指標を見たい
AnthropicのClaude Mythos PreviewとOpus 4.8発表(入力5ドル/出力25ドル/100万トークン)を開発支援側の目線で整理。ベンチ4倍より実測すべき運用指標、Project Glasswingの意味、新モデルを採用判断につなげる実務チェックリストとFAQをまとめた。