AIがソフトウェア開発の上流へ：PRDレビューから始まるガバナンス層という考え方
UberのPRD事前審査、DoorDashのコンテキスト認識型コードレビュー、Cloudflareのマルチエージェント方式——大手3社の事例から、AIが「コーディング補助」を超えて開発ライフサイクル全体のガバナンス層へ拡張しつつある現状を、実装・運用視点で読み解く。
AI開発も「Ops」が本質——アルゴリズム自動化時代にエンジニアが問われること
アイシア=ソリッド氏がDevSummit 2026で語ったAI開発の論点を、受託開発・AIエージェント事業を手がける徐聖博が読み解く。「アルゴリズムのコストがほぼゼロ」になった今、エンジニアが担うべき役割と、評価・運用基盤の重要性について論じる。
GitHub CopilotのOpus 4.6モデル廃止が示す、AIツール依存の運用リスク
GitHubは2026年6月29日にCopilotで利用されているOpus 4.6（fast）モデルを廃止し、Opus 4.8への移行を推奨。徐聖博が「モデル世代交代の速さ」と開発現場への運用影響について論じる。
16人でHuawei鴻蒙に入った「码上飞」——AI Codingを超えようとするスタートアップの実像
元Tencent幹部と00後世代が混成する中国スタートアップ「码上飞」が、Huawei HDC 2026で鴻蒙エコシステムに技術提供したことで注目を集めた。16人・ARR千万元超・月次25%成長という数字の背景にある、チーム設計と技術積み上げの実態を読む。
AIエージェント導入の「期待と現実のギャップ」──ハーネス設計とデータ基盤が本番の壁になる
Oracle Developer Day 2026の基調講演レポートを読んで。AIエージェントがコモディティ化した2025年、多くの企業がPoCから本番へ踏み込んだが「期待と現実のギャップ」に直面した。ハーネス設計・データリネージ・合意形成コストという3つの課題を、実装・運用視点から掘り下げる。
ドメイン知識がAI時代の開発力になる──「非エンジニアが上位独占」が示す本質的な変化
Anthropicのイベント「Code with Claude」で紹介されたハッカソン事例は、上位5組中4組が非エンジニアという結果だった。この事実が意味するのは、「コードを書けるか」から「課題を言語化できるか」への制約の移動だ。受託開発とAIエージェント事業を手がける立場から、この変化が開発現場と組織にどう効くかを論じる。
Google DeepMindが公開した「DiffusionGemma」——拡散モデルによるテキスト生成高速化を現場目線で読む
Google DeepMindが拡散モデルを用いてテキスト生成を最大4倍高速化したオープンモデル「DiffusionGemma」を公開した。高畑拓海がPM・現場開発の視点から、この技術が実務導入にどう影響するかを論じる。
仕様駆動開発（Spec-driven Development）は「作る側」の目線で何が変わるか
仕様駆動開発（Spec-driven Development）とVibe Coding・Planモードの違いを整理したCodeZine記事への見解。コーディングエージェントを実際に使う開発現場の視点から、「仕様を書くコスト」と「曖昧さを後回しにするリスク」のトレードオフを論じる。
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。