AWSインフラ構築をコーディングエージェントで自動化する「Agent Plugins for AWS」——deploy-on-awsが変える開発現場
AWSが2026年2月に公開したオープンソースの「Agent Plugins for AWS」のうち、汎用プラグイン「deploy-on-aws」の仕組みと検証結果をCodeZineが紹介。5段階ワークフローとMCPサーバーを組み合わせた構造化アプローチは、単発プロンプトによる自動化との本質的な違いを持つ。徐聖博がAWSを主力クラウドに持つ受託開発者の視点から、実運用上の期待と留意点を論じる。
AIエージェント、2026年はいよいよ「スケール生産性」の年か——シリコンバレー調査500社が示す現実
AnthropicとMaterialが米国500社超の技術リーダーを対象に実施した調査を読み解く。80%が可測ROIを報告し、81%が2026年により複雑なエージェント展開を計画。徐聖博（Xincere代表）がAIエージェント普及の実態と、日本の中小企業が直面する課題を論評。
AIコーディングで生産性が上がらない本当の理由——AWS「AI-DLC」が示す処方箋
AWSが提唱する「AI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）」は、バイブコーディングと部分活用の二極が抱える10〜15%止まりの生産性問題を打破するフレームワーク。受託開発・AIエージェント事業を手がけるXincere代表の徐 聖博が、現場視点で何が本質的な問いかを読み解く。
AnthropicがAIによる「再帰的自己改善」に警鐘——開発の減速・一時停止メカニズムをどう現場で捉えるか
AnthropicがAIによる「再帰的自己改善」にリスクを警告し、開発の減速・一時停止メカニズムを提言。Claudeが自社コードの8割超を生成する現状をふまえ、企業の開発現場でAI生成物をどう検証・統制すべきかを現場PM目線で考えます。
LangGraphの障害耐性設計——RetryPolicy・TimeoutPolicy・error_handlerが本番エージェントに必要な理由
LangGraphが提供するRetryPolicy・TimeoutPolicy・error_handlerの3つのプリミティブを解説。著者・徐聖博が実装・運用視点から「デモと本番の差」「SAGAパターンとの対応」を論評する。AIエージェント開発に関わる開発者・発注側担当者向け。
AIがサイバー攻撃をどう変えたか——Anthropicの1年間分析から読む「AIエージェント脅威」の本質
AnthropicがMITRE ATT&CKフレームワークとAI悪用サイバー脅威の関係を分析した報告書を公開。832件の禁止アカウントを分析した結果、AIは攻撃の後段階（侵入後）に集中しており、既存の脅威評価指標が機能しなくなりつつあることが明らかになった。徐聖博がAIエージェント事業を推進する立場から、作る側の視点で本質を読み解く。
IntelがCPUでAI算力密度の新境地を開く――エージェント時代の「GPU一択」に待った
IntelがCPUによってAIエージェント向け算力密度を大幅に引き上げる取り組みを発表。GPUが当然視される昨今、CPUの再評価がなぜ今起きているのか。受託開発・AIエージェント事業を手がける徐聖博が、実装・運用とコスト目線で読み解く。
Laravel 13のBoostとLaravel AI SDKが示す「AIエージェント特化」の現実味
Laravel 13（2026年3月17日リリース）に組み込まれたAI機能「Boost」とLaravel AI SDKをCodeZineが解説。Laravelに特化したMCPサーバーやガイドライン・エージェントスキルを束ねた構成は、汎用AIエージェントとどう使い分けるべきか。受託開発・AI導入支援を手がける現役エンジニア経営者の視点で読み解く。
AIが書いたコードをそのまま本番に入れていいのか？ 中小企業の現場で起きているリスクを整理する
中小企業でAI活用が急速に広がるなか、ChatGPTが生成したコードを検証なしに組み込む事例が増えている。現場PMとして複数の開発案件を担当してきた立場から、「動くコード」と「運用できるコード」の違い、不具合発生時の責任の空白、そして中小企業が今すぐできる現実的な対策を整理する。