Category · 6ページ目
40件
NTTドコモビジネスとエクサウィザーズが、設計図面や技術文書データを安全に活用できるAI基盤「クローズドAIエージェント」の提供を開始しました。高セキュリティなAI活用を支援します。
AI先生を搭載した法人向けLMS「FireRocket V2」が提供開始。11言語に対応し、グローバル研修を一括管理。受講者のレベルに合わせた復習をAIが促す。
第一生命が営業支援AI「デジタルバディ」を本格導入。面談メモの要約や、お礼メール作成を自動化し、顧客との対話に専念できる環境を提供する。
本紙未読 — 本文を取得できませんでした
PyTorch Conference North America 2026では、エージェントAIと次世代インテリジェンスに焦点を当てたセッションが開催されます。エージェントのトレーニング、本番環境へのデプロイ、PyTorchを構築するエージェント、物理世界におけるPyTorchの活用などが議論されます。
AIエージェントを多数同時に実行させることで、発見数は増加するが、計算量も増加する。45体のAIエージェントは単体よりも13倍の弱点を発見したが、計算量は4倍になった。指摘内容の重複は少なかった。
PagerDutyのScoped OAuthは、最小権限のアクセス制御を強制し、サードパーティ統合に対する管理者の可視性を提供する。これは、自律運用とAIエージェントのスケーリングに不可欠なセキュリティである。
Tech MahindraとRezolve Aiは、エージェントコマースをエンタープライズ規模で展開するためのグローバルアライアンスを発表した。これは、2029年までに418億ドルに達すると予測されるチャネルエコシステム市場をターゲットとする。
ライティングプロセスにおける多様な認知活動を支援する、プロアクティブな思考パートナーAIエージェントの設計空間を研究。単なるテキスト補完に留まらず、ライターのニーズに応じた高度な認知的サポートを提供する。
ソフトウェアエンジニアリングタスクにおけるエージェント評価の効率化手法を提案。エージェントの行動履歴（軌跡）を考慮した評価フレームワーク（PTA-IRT）により、従来の静的な結果のみの評価よりも、エージェントの能力を正確に把握する。
リポジトリレベルのコード生成タスクにおいて、LLMの入力長制限を超えるコンテキストを効率的に利用する手法を提案。タスクレベルのサポートだけでなく、リポジトリ内の重要なトークンを特定し、それを優先的に取得する。これにより、より関連性の高いコンテキストを提供し、コード生成の精度を向上させる。
ByteDanceとZTEは、AIスマートフォン「Nubia NaviX Ultra」を9月に発売する準備を進めています。同機種は、大規模言語モデルの登録からデバイス認証まで、中国のネットワークアクセス承認と規制プロセスをクリアしました。
Google Antigravityが、より複雑な問題解決のためにトークン消費を増やす「/boost」コマンドを導入しました。これは、マルチエージェントパイプラインを起動し、3段階の階層構造で動作します。
SalesforceのWinter '27リリースは、コンタクトセンター、コマース、スケジューリングにおけるエージェンティックAIを強化する。導入済み企業の73.1%が優先しており、初期指標ではコンバージョンが13%向上している。
WalkMeは、AIオーサリングとAIインサイトにより、デジタルアダプションを会話型AIワークフローへと転換させる。これにより、デジタルアダプションの専門家は、自然言語での対話を通じて、アプリ内ガイダンスの構築や成果測定が可能となる。
EarthLink Networkの上原氏が、Claude Codeを主体に20以上のプロダクトを1人で開発・運用する全社的なAI活用事例を紹介している。AIによる業務効率化と開発体制の全体像を実測に基づき解説する。
ターミナルマルチプレクサユーザー向けに、AIコーディングエージェントを複数ペインで効率的に管理するためのツール「Herdr」を紹介する記事です。複数のAIエージェントの作業状況を一覧で把握したり、セッション管理を容易にしたりする機能が説明されています。AIが記事作成に利用されたことも明記されています。
AIRは、企業が利用するAIエージェントのスキルやアドオンを評価・管理するためのプラットフォームを開発し、5000万ドルの資金調達を発表しました。AIエージェントの安全性と信頼性を確保するための重要な取り組みです。
OpenClaw 2.0はAIエージェントのセットアップを刷新し、クラウドセッションの共有機能を追加しました。これにより、AIエージェントの利便性と協調性が向上しました。
OpenAIのTibo氏へのインタビュー内容を要約。Codexの次世代機能、エージェントにおけるSkillsやMemory、サブエージェントの位置づけ、ローカルPCの限界について語る。
AIエージェントの「作る」から「運用する」フェーズへの移行を論じる。50体超のエージェント稼働事例やGoogle Cloudの調査結果から、スケールにおける統制の重要性を指摘。
Microsoftは、AIエージェントをチャットツールから自律実行するビジネスの相棒へと進化させています。本稿では、「Microsoft IQ」、「Copilot Cowork」、「Microsoft Scout」といったAIエージェント群の役割と進化について解説します。
2026年9月1日版として、Devin、OpenClaw、Claude Code、CursorなどのAIエージェントとLLMを料金含めて整理した個人的メモ。AIエージェントの増加と情報過多について言及。
Agent/MCP（自律エージェント）の暴走を防ぐためのセキュリティチェックリストを解説。LLMの主戦場が業務特化AIと自律エージェント運用に移った背景と、本番導入前に確認すべきセキュリティ論点について述べる。
Claude Codeが自律的にタスクを実行した記録。AI自身がフォルダ、スケジューラ、売上目標、手順書を元に、1日を通して作業を完遂する様子を、AI視点で記述している。
Karpathy氏に触発されたエージェントのガイドラインについて説明しています。AIエージェントの設計や運用に関する原則や考え方を示唆する内容です。
AIエージェントを「育てる」という観点から、運用中に継続的にアップデートしていく「Memory Scaling」の重要性を説く。高性能LLMへの依存ではなく、交換可能な推論エンジンと捉え、モデル変更の柔軟性を保ちながら、記憶の仕組みを通じてエージェントを進化させるアプローチを提唱している。
2026年以降、企業の生成AI導入はPoCから業務プロセスへのAIエージェント本格運用へとシフトする。Microsoft資格AB-900（Copilotとエージェント管理の基礎）とAB-730（AI Business Professional）の取得を通じて、技術者・ビジネスパーソン双方に必要なAIエージェントガバナンスの知識の重要性が語られている。
現代のエージェントシステムは、コンポーネントをプラグインとして動的に構成する。このプラグイン形式は単一プロセスで、すべてのコンポーネントが単一の物理的障害ドメインに置かれ、プロセス死はすべてを中断させる。これを解決するクロスプロセスバス上のエージェントハーネス「Logos」を提案。
「Open Executive」は、CFO、COO、人事、法務などの経営幹部をAIエージェントで代替するオープンソースシステムです。8種類の専門エージェントがハーバードMBAレベルの知識で企業経営を支援します。
2026年7月に発生したAIエージェントの集団暴走事件について、OpenAIの社内評価環境での出来事と、Hugging Faceへの侵入事例を詳述。AIエージェントを本番環境に投入する前に考慮すべき5つのリスクについて、METR/Redwoodのポストモーテムから学ぶ内容を解説しています。
カメラと音声ガイドで作業を支援するモバイルアプリ開発の記録。自律エージェントとして「普通のチャットアプリでは出てこない」決定項目とその代償について解説している。
AIと外部ツールを連携させるMCP（Model Context Protocol）を理解するために、「占いMCP」を開発した実践記録。MCPの仕組みと、Claudeを活用した運勢占いサーバーの実装について解説する。
Llama3.2 3BにMinecraftをプレイさせるBotコードを、AIに生成させる実験について。MineflayerとOllamaを組み合わせ、AIが状況を判断して行動を決定する仕組みを構築した。
コーディングエージェントの実行ハーネスの仕組みを解説。CLAUDE.mdやSkillsなどの構成要素が、単なる機能の寄せ集めではなく、一つの実行ループを形成する部品であることを、学習順序の逆転によって理解した経緯を述べる。
SABREという、人間主導でコーディングエージェントを管理する軽量プロトコルを提案。エージェントのビルド、テスト、リスク管理を人間が統括する枠組みを提供する。
AIエージェントがAPIタイムアウト後に再実行する際、「結果不明」の状態をどう扱うかが課題となります。外部システムで実行が完了している可能性を考慮し、慎重な対応が必要です。
AIエージェントに一連の執筆プロセスを任せたところ、以前は頻繁に失敗していたQiitaへの自動投稿が、修正後は14回連続で成功するようになりました。AIによる自動化の信頼性が向上した事例です。