Terraform MCPサーバが示す「インフラのエージェント化」——自動化とガバナンスの両立が本題だ
TerraformがMCPサーバを活用したAIエージェントの4つのインフラ運用パターンを公開した。ノーコードワークフロー、プライベートモジュールレジストリ、ガバナンス強化、大規模オーケストレーションという構成を、実装・運用視点で読み解く。
バイブコーディングの「動く≠安全」問題——AIにセキュリティ要件を伝えない限り、リスクは静かに積み上がる
バイブコーディングの普及でAI生成コードが急増する中、セキュリティレビューを行う開発者は約1割にとどまるという実態が明らかになった。Developers Summit 2026でKyohei氏が語った「反脆弱」な開発組織への実践と、AIが防御的コードを書かない構造的原因を解説する。
AIがPRを壊す——ヘッドレスエージェント時代のSDLC再設計を考える
AIエージェントが生成する巨大プルリクエストがSDLCのボトルネックになっている実態を、CircleCIのプリンシパルエンジニアが報告。1,500行のコードを10分で生成できる一方、人間がレビューできるのは1時間あたり約500行。受託開発・AI活用支援を手がける私の視点から、この「生産速度とレビュー速度の乖離」が現場にどう効くかを論じる。
「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。
「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。
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。
AIエージェントにも「安全証明書」が必要な時代へ——钉钉・悟空のISO/IEC 42001認証が示すもの
DingTalk（钉钉）のAIエージェント「悟空」が、ISO/IEC 42001:2023のAI管理体系国際認証を取得。AIコンプライアンスが「加点項目」から「参入条件」へと変わりつつある今、企業向けAIエージェント開発・導入に何を意味するかを考察します。
Claude Codeを企業配布するなら「3層設計」で考える——Starter KitとManaged Settingsの使い分け
AnthropicのClaude Codeを組織展開する際の公式管理機能とStarter Kitの役割分担を解説した記事を読んだ。プロビジョニング・ポリシー強制・標準環境配布の3層で整理するアプローチは、AIエージェントを業務に乗せようとしている開発会社として非常に参考になる内容だった。
科大訊飛のClawプラットフォームが示す「AI調達の自動化」——中小企業への波及を現実的に考える
科大訊飛が発表した企業向けAIサービスプラットフォーム「Claw」は、要件入力から方案生成・見積もり・ベンダー推薦まで多Agentで自動完結する仕組み。Gartnerが指摘する「85%のAIプロジェクトが期待未達」という課題への一つの回答として、AIサービス調達プロセス自体を自動化するアプローチを読み解く。