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。
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。
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。