AIが書いたコードをそのまま本番に入れていいのか？ 中小企業の現場で起きているリスクを整理する
中小企業でAI活用が急速に広がるなか、ChatGPTが生成したコードを検証なしに組み込む事例が増えている。現場PMとして複数の開発案件を担当してきた立場から、「動くコード」と「運用できるコード」の違い、不具合発生時の責任の空白、そして中小企業が今すぐできる現実的な対策を整理する。
腾讯文档「人机双写」に見る、AIエージェントが"同僚"になる日——業務ドキュメントの編集パラダイムはどう変わるか
テンセントが発表した「人机双写（人間とAIの同時編集）」機能は、AIをチャット補助から"同一ドキュメント上で並走する同僚"へ昇格させる試みだ。WorkBuddy統合やMCP/OpenAPI公開など、企業エコシステムへの組み込みも進む。日本の開発現場・発注企業にとって何を示唆するか考察する。
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。
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。
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。
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。
Claude Mythos PreviewとOpus 4.8発表をどう読むか｜ベンチ4倍より実運用指標を見たい
AnthropicのClaude Mythos PreviewとOpus 4.8発表(入力5ドル/出力25ドル/100万トークン)を開発支援側の目線で整理。ベンチ4倍より実測すべき運用指標、Project Glasswingの意味、新モデルを採用判断につなげる実務チェックリストとFAQをまとめた。
AI音声入力は無料で十分か｜有料Wispr Flowと無料代替を、中小企業の業務効率化目線で考える
年額144ドルのAI音声入力ツールWispr Flowに対し、Spokenlyなど無料代替が複数登場。無料でAI音声入力・文字起こしを始める4つの選択肢、オフライン動作によるプライバシー対策、無料と有料の使い分け基準を中小企業の業務効率化目線で整理し、FAQにまとめました。
AI搭載ブラウザ続々登場をどう見るか｜中小企業は「乗り換え」より情報管理の見直しを
2026年、Chrome・Safari対抗のAI搭載ブラウザが続々登場しています。Comet・Atlas・Diaなどエージェント機能を備える一方、業務データへのアクセス範囲という新たな論点も。発注側・中小企業の視点で、流行に飛びつく前に考えるべき情報管理の観点を整理します。