AIコーディングエージェントに潜むリスク：プロンプト注入攻撃の脅威とミス発生時の責任の所在
AIコーディングエージェントの普及に伴い、プロンプト注入攻撃によるセキュリティリスクと、AIのミスに対する「責任の所在」が大きな議論を呼んでいます。Amazonの事例や最新の脆弱性から、エンジニアが直面する新たな課題を深掘りします。
デジタル社会の「信頼」と「権利」の境界線：身元確認の代償から情報の永続性まで
2026年、デジタル空間における「信頼」の構築が、個人のプライバシーや表現の自由と激しく衝突しています。LinkedInの生体認証要求、Wikipediaによるアーカイブサイトの排除、そして規制当局によるメディアへの圧力。私たちが「安全」と「利便性」の代償に何を差し出しているのか、その境界線を深掘りします。
AWSがModel Context Protocol (MCP) を採用。SageMakerの進化から読み解くAIインフラの標準化と最適化
AWSがModel Context Protocol (MCP) の正式採用を発表。Amazon Quick Agentsとの統合や、Amazon SageMaker AIの劇的なコスト・パフォーマンス改善から、2026年のAI開発における「標準化」と「最適化」の最前線を読み解きます。
次世代モデル「Gemini 3.1 Pro」登場！複雑な開発タスクを突破する圧倒的な推論能力とその衝撃
Google DeepMindが発表した最新モデル「Gemini 3.1 Pro」。推論能力の劇的な向上（ARC-AGI-2で77.1%）、100万トークンのコンテキスト、そして自律的なエージェント機能。エンジニアのワークフローを根本から変えるこの新星の技術的深淵に迫ります。
AIエージェント時代のソフトウェア開発：エンジニアは「コードを書く人」から「AIを指揮する人」へ
2026年、AIエージェントはソフトウェア開発の現場に革命をもたらし、エンジニアの役割は大きく変化しています。本稿では、AIエージェントがもたらす変化と、エンジニアが「AIを指揮する人」へと進化するために必要なスキルについて解説します。
LLMの「推論時コンピュート」設計：開発者が考慮すべき性能とコストの最適化
LLM推論における性能とコストの最適化は、開発者にとって重要な課題です。この記事では、推論時のコンピュート設計における主要な考慮事項、最新の最適化手法、および将来の展望について解説します。
AI Watch 開設！AI技術の「今」を追い続ける新メディア始動
AI Watchの設立趣旨と今後の展開についてのご挨拶。