AIレポート

生成AI・LLM・エージェントなど、急速に変化するAI技術の動向を、読みごたえある解説でお届けします。

全6記事 / 2026年運営開始 ・ 毎月1記事更新

LOOP A AIエンジニアリング ループ・グラフエンジニアリング Claude Code / LangGraph / HOTL
AIエンジニアリング

ループエンジニアリングとグラフエンジニアリング
――AIの「動かし方」から「つなぎ方」へ

「AIにプロンプトを書くのをやめ、ループを設計せよ」という発言から広まったループエンジニアリング。それを一歩進めたグラフエンジニアリングとは何か。定義・構造・事例と、人間の役割がHITLからHOTLへ変化する意味を整理する。

2026年9月 · 読了約7分 読む
🛡 🇺🇸 🇪🇺 🇯🇵 規制強化 輸出規制 国際合意 AI規制・安全保障 フロンティアAI規制 Mythos / GPT-5.6 / Kimi K3
AI規制・安全保障

フロンティアAI規制
――「危険なAIとどう共存するか」の時代へ

OpenAIのAIがサンドボックスを突破・侵入、Claudeが実在組織に不正アクセス。2026年、AI自律攻撃が現実となった。業界3CEOの提言と米国・EU・日本・中国の規制の現在地を整理する。

2026年8月 · 読了約16分 読む
顧客企業 現場 FDE 前線エンジニア AIプロダクト 自社 ← フィードバック → AIビジネス・職種 FDE(Forward Deployed Engineer)
AIビジネス・職種

FDE
――AIを現場に根付かせる「前線エンジニア」の台頭

2026年5月、OpenAIとAnthropicが相次いでFDE専門組織を設立。PoCで止まる企業を救う新たな職種とビジネスモデルの全貌を、各社の定義・業務・実践例・リスクから整理する。

2026年7月 · 読了約14分 読む
AI 知覚 予測 評価 意思決定 LLM・次世代AI ワールドモデル Agent = Model + World
LLM・次世代AI

ワールドモデル
――LLMの次に来るAIの「世界観」

LLMが苦手とする物理世界・空間・因果関係の理解を担う次世代技術。AI界の大御所3人が重要性を説き、自動運転・ロボットから建築・医療まで幅広い応用が期待される。

2026年6月 · 読了約14分 読む
Model LLM Harness Tools Context Eval Hooks Guides Sensors Agent = Model + Harness AIエンジニアリング ハーネスエンジニアリング
AIエンジニアリング

ハーネスエンジニアリング
――AIエージェントの品質は「環境設計」で決まる

AIエージェントの性能はモデルだけでは決まらない。実行環境・制約・フィードバックループの設計が品質を左右する「ハーネスエンジニアリング」を、3世代の技術比較と応用事例で解説する。

2026年5月 · 読了約12分 読む
Vector DB LLM 生成 回答 RAG・検索 RAG不要論の実際 vs Agentic Search vs Long Context
RAG・検索

RAG不要論の実際
――「もうRAGはいらない」は本当か

2026年2月に再燃したRAG不要論。Anthropicシニアエンジニアの発言を発端に、RAG・ロングコンテキスト・Agentic Searchを比較し、RAGの必要性を問い直す。

2026年4月 · 読了約10分 読む