AI推進担当が最初の30日でやるべきこと——ツール選定より先に「順番」を作れ
note記事「AI推進担当になったら最初の30日でやること」を読んで。AI社内導入が止まる本質はツール選定ではなく「誰が・何の業務で・どこまで使ってよいか」の順番づくりにある。Xincereで実際にAIエージェント導入を支援している立場から、この構造をどう実務に落とすかを論じる。
Holo3.1が示す「ローカルで動くコンピューターUseエージェント」の現在地
HCompanyがHolo3.1ファミリーを公開。0.8B〜35B-A3Bの4サイズ、FP8/NVFP4/Q4 GGUFの量子化対応で、クラウドから消費者向けハードまでローカル推論を実現。AndroidWorldでは67%→79.3%に改善。受託開発・AI活用支援を手がける筆者がプロダクション投入の観点から読み解く。
LangChainの「カスタムエージェントハーネス」設計思想——ミドルウェアという切り口が実装者に刺さる理由
LangChainが公開した create_agent とミドルウェアによるエージェントハーネス設計論を読んだ。「モデル＋ハーネス＝エージェント」という整理は実装者目線で腑に落ちる。本稿では研究・受託開発・自社AIエージェント事業の現場から、この設計思想の何が本質的で、何に注意すべきかを論じる。
中国AI智能体領航者100選が示すもの——「使えるAI」から「業務に乗るAI」への転換点
2026年6月、北京ネットワーク安全大会（BCS 2026）で「2026中国AI智能体領航者」榜単が発表された。20以上の業種・100社超が申請し、政務・金融・製造・医療など全産業をカバーする100強が選出。評審基準は技術指標よりも「応用価値と安全可制御性」の並立を重視した点が特徴的だ。本記事では、この選出結果が日本の開発・AI活用現場にどう映るかを論評する。
MicrosoftがMAI-Thinking-1と自律型エージェントScoutを発表——現場PM目線で気になる「運用できるか」という問い
Microsoftが自社初の推論モデル「MAI-Thinking-1」含む7つのMAIモデルと、OpenClawベースの自律型エージェント「Scout」を発表。現場PM目線で運用・責任設計・PoCの始め方を整理し、新発表のAIエージェントを自社で評価する実務チェックリストとFAQをまとめた。
OpenAIフロンティアモデルとCodexがAWSで正式提供開始——企業導入の「最後の壁」が崩れる
OpenAIのフロンティアモデルとCodexがAmazon Bedrock経由でGA（一般提供）となった。セキュリティ・ガバナンス・調達といった企業側の既存フローに乗る形でOpenAI能力を使えるようになり、評価から本番投入までの摩擦を大幅に下げる動きだ。Amgen・Autodesk等の採用事例も明らかになった。
OpenAI Codexがすべてのロールとワークフローへ拡張——作る側から見た非エンジニア向けAIエージェントの現実
OpenAIがCodexを全職種向けに拡張。62アプリ・110スキル統合、ロール別プラグイン、Sitesプレビューの要点を整理し、非エンジニアが業務で使いこなすための導入ステップやChatGPTとの違い・料金の考え方まで、AIエージェントを作る側の視点で解説する。
LLMだけではスケールしない——IBMリサーチが示すエンタープライズAIの「エージェントロジック」という答え
IBMリサーチが発表した論考では、エンタープライズAIの大規模導入に不可欠なのはLLMの性能向上だけでなく、知識グラフやプログラム解析ライブラリ等の「エージェントロジック」だと主張。COBOL解析で約30倍、テスト生成で最大15倍のトークン削減を実証した4つのユースケースを解説。受託開発・AIエージェント事業を展開する視点から、その実装的含意を読み解く。
デジタル庁「源内」の国産LLM公募——行政実務向け評価テストの事前公表が現場運用の鍵を握る
デジタル庁がガバメントAI「源内」に用いる国産LLMを2026年11月に公募し、2027年度から有償調達する方針を発表。行政実務向けの評価テストを事前公表する点は透明性として評価できる一方、現場運用・保守体制・属人化リスクへの目配りが今後の課題になると見る。