AI開発・生成AI活用

AIシステム開発・生成AIの業務活用・PoCを、中小企業が成果に結びつけるための実務を解説する

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DiffusionGemmaが示す「並列テキスト生成」の可能性と現場導入の現実
AI開発・生成AI活用2026年6月11日

DiffusionGemmaが示す「並列テキスト生成」の可能性と現場導入の現実

GoogleがオープンモデルDiffusionGemmaを発表。26B MoEアーキテクチャで推論時アクティブパラメータ3.8B、H100で1000トークン/秒以上という最大4倍の高速化を主張する。研究者・エンジニア出身の徐 聖博が、技術的な新規性と本番投入のリアルなギャップを論評。

徐 聖博
MassMutualの「12カ月AI契約」戦略から学ぶ、ベンダーロックイン回避の実装論
AI開発・生成AI活用2026年6月11日

MassMutualの「12カ月AI契約」戦略から学ぶ、ベンダーロックイン回避の実装論

米大手生命保険MassMutualがAIベンダー契約を最長12カ月に制限し、開発者生産性30%向上・問い合わせ対応を10分から1分に短縮した事例を解説。Xincere代表・徐聖博が「信頼スコア」設計と自社AIインフラへの含意を論評する。

徐 聖博
AnthropicがClaude Fable 5を一般公開——Mythosシリーズの意味を「作る側」の目線で読む
AI開発・生成AI活用2026年6月10日

AnthropicがClaude Fable 5を一般公開——Mythosシリーズの意味を「作る側」の目線で読む

AnthropicがMythosシリーズ初の一般向けモデル「Claude Fable 5」を6月9日に公開。6月22日まで追加料金なしで試用可能。徐 聖博(Xincere代表)が研究者・実装者の目線からこのリリースの意義と実務への含意を論評する。

徐 聖博
GitHub Copilotアプリが示す「複数AIエージェント管理」時代——現場PMとして感じる期待とリスク
AI開発・生成AI活用2026年6月10日

GitHub Copilotアプリが示す「複数AIエージェント管理」時代——現場PMとして感じる期待とリスク

2026年6月、GitHubが発表した「GitHub Copilotアプリ」は、複数のAIエージェントを一元管理できるデスクトップ環境。開発速度向上への期待がある一方、品質管理・運用体制の整備が急務になるという高畑拓海の現場PM目線での見解。

高畑 拓海
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
AI開発・生成AI活用2026年6月10日

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。

徐 聖博
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
AI開発・生成AI活用2026年6月9日

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。

徐 聖博
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
AI開発・生成AI活用2026年6月9日

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。

徐 聖博
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
AI開発・生成AI活用2026年6月8日

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。

高畑 拓海
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
AI開発・生成AI活用2026年6月8日

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。

徐 聖博