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「データの最小価値単位は意思決定」——グローバル企業リーダーが語るデータ・AI活用の5つの教訓
AI開発・生成AI活用2026年6月29日

「データの最小価値単位は意思決定」——グローバル企業リーダーが語るデータ・AI活用の5つの教訓

UTA、Dasa、Kotakなどグローバル企業のデータ・AIリーダーが語った5つの教訓を整理。「上下文債務(コンテキスト債務)」「ガバナンスはデフォルト機能」など、現場で実際に機能する考え方を徐聖博の視点で読み解く。

徐 聖博
「使われないシステム」が生まれる構造——要件定義の失敗を受託開発の現場から読み解く
要件定義・業務整理2026年6月29日

「使われないシステム」が生まれる構造——要件定義の失敗を受託開発の現場から読み解く

技術的に正しく動いても現場で使われないシステムはなぜ生まれるのか。松本均氏の著書をもとに「沈黙とすれ違い」「担い手の不足」「判断の複雑化」という3つの構造的課題を解説。受託開発を長年手がける徐聖博が、発注側・開発側双方の視点からこの問題の根深さと処方箋を論じる。

徐 聖博
「またこの作業か」と思ったらチャンス。繰り返し業務がDX化の第一歩になる理由
開発tips2026年6月28日

「またこの作業か」と思ったらチャンス。繰り返し業務がDX化の第一歩になる理由

「この作業、前にもやったな」という気づきは、業務改善・DX化の始まりです。繰り返し作業を自分以外でもできると感じたら、それは課題発見のサイン。エンジニアへの相談方法と、最初の一歩の踏み出し方をわかりやすく解説します。

徐 聖博
「静的なページを出荷するのをやめろ」— ループエンジニアリングという考え方を受託開発の文脈で読む
AI開発・生成AI活用2026年6月28日

「静的なページを出荷するのをやめろ」— ループエンジニアリングという考え方を受託開発の文脈で読む

AIエージェントがUIを自律的に改善し続ける「ループエンジニアリング」の概念を解説した記事を起点に、受託開発・自社プロダクト運用の現場でこのアーキテクチャ思想がどう機能するか、徐聖博が実装・運用視点から論じる。

徐 聖博
レガシー×Claude Codeで露わになった「人間の主体性」の本質——4ステージパイプラインから学ぶ
AI開発・生成AI活用2026年6月28日

レガシー×Claude Codeで露わになった「人間の主体性」の本質——4ステージパイプラインから学ぶ

未知のレガシーシステムにClaude Codeを持ち込んだ実践報告。理解が浅いままAIに任せると手戻りが増える、チケット要件を鵜呑みにすると本質を外す——という失敗から設計書ベースの4ステージパイプラインと人間チェックポイントを構築した経緯を徐聖博が論評する。

徐 聖博
DeepSeek V4がDSparkで推理速度80%向上——投機的デコードの「工学的成熟」が意味すること
AI開発・生成AI活用2026年6月28日

DeepSeek V4がDSparkで推理速度80%向上——投機的デコードの「工学的成熟」が意味すること

DeepSeekがV4向けに投機的デコードフレームワーク「DSpark」を発表。半自己回帰生成と信頼度スケジューリングにより、推論速度を最大85%向上させた。同時にフルスタックOSSライブラリ「DeepSpec」も公開。その技術的含意を実装・運用視点から読む。

徐 聖博
生成AI利用率が1年で27%→51%に倍増【2026年調査】——「使いこなし」への壁を現場PM視点で読む
AI開発・生成AI活用2026年6月27日

生成AI利用率が1年で27%→51%に倍増【2026年調査】——「使いこなし」への壁を現場PM視点で読む

NTTドコモ モバイル社会研究所の調査で、生成AI利用率は2025年2月の27%から2026年2月には51%へほぼ倍増。「利用率」と「業務定着率」の間にある溝と、企業が「使いこなす」段階へ進むための実務ポイントを現場PM視点で読み解きます。

高畑 拓海
日本のAI利用率51%超え——「どう使うか」を競う時代に現場PM目線で考えること
AI開発・生成AI活用2026年6月27日

日本のAI利用率51%超え——「どう使うか」を競う時代に現場PM目線で考えること

日本の生成AI利用率が2026年6月に51%を突破。1年余りで約27%から倍増したこの構造変化を、現場PM・開発組織運営の視点から読み解く。ツール導入で終わらせず「運用に乗せる」ために何が必要かを整理した。

高畑 拓海
Dapr 1.18「Verifiable Execution」—AIエージェント時代に「実行の証明」が求められる理由
AI開発・生成AI活用2026年6月27日

Dapr 1.18「Verifiable Execution」—AIエージェント時代に「実行の証明」が求められる理由

Dapr 1.18がWorkflow History Signing・Propagation・Attestationを導入し、AIエージェントの実行履歴を暗号学的に検証可能にする「Verifiable Execution」を発表。徐聖博が運用視点と発注側への含意を論じる。

徐 聖博