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。
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。
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。
MetaがAI学習に従業員のPC操作データを活用か——「MCI」のEUプライバシー規則抵触懸念から考える、社内データ活用の設計作法
Metaが社内ツール「MCI」を通じて従業員のPC操作データをAI学習に活用している可能性があり、EUのプライバシー規則抵触が懸念されている。このニュースを契機に、企業が社内データを活用する際に押さえるべき設計と運用の視点を整理する。
ローカルLLM・Claude Code UI刷新・AIエージェント短期開発——週間ITランキングが示す「AI実装フェーズ」の現在地
＠ITの2026年5月第4週ランキング上位10本を読み解く。ローカルLLM実用化、Claude Code UI刷新、AIエージェント開発の短期化、Linuxカーネル脆弱性など、AI活用と運用セキュリティが同時に読者の関心を集めている構図を、エンジニア兼経営者の視点で論評する。