O'Reilly AI & ML Radar

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：In 1995, the question in the media was whether Netscape or Microsoft would control the web. The answer, it turned out, was neither. Both Netscape and Microsoft aimed to dominate the web server and browser market, reasoning that whoever controlled both ends of the connection would have an internet “platform” to rival the deathgrip that […]

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：As soon as I received my first Raspberry Pi, I knew that it would be a wonderful platform to bring AI into the physical world. Since the initial hardware didn’t have good CPU support for fast arithmetic, I ended up writing code that ran on the GPU so I could get the speed I needed […]

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：In July 2025, an AI coding agent on Replit deleted a production database belonging to SaaStr founder Jason Lemkin. It did this during an explicit code freeze. Lemkin had told the agent, in capital letters, not to change anything. The agent ran destructive commands anyway, wiped records on more than a thousand executives and companies, […]

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Introduction Not long ago, one of my engineering directors came to me with a request: His team seemed overloaded, and he wanted to hire another engineer. I decided to test a research assistant I had been building—an AI agent connected to our internal systems via MCP—by asking it to analyze the team’s workload and write […]

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：This is the first article in a series about post-training. Follow along on Radar. Before post-training, there was a major problem with LLMs: Almost nobody could use them. The story of post-training is also the story of how AI went from a research curiosity to a product used by about a billion people. Post-training is […]

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Boris Cherny, who runs Claude Code, told Business Insider in May that the phrase “vibe coding” had started to annoy him, and that he’d gone looking for a better one. He’s not the only one who’s annoyed. The term itself doesn’t actually annoy me, though. I think vibe coding is a really good name: It […]

Trail of Bits CEO の Dan Guido が、多くの企業のAI導入が失敗する理由と、AI支援・拡張・ネイティブという3段階、成熟度マトリクス、ハッカソン、スキルリポジトリなどを使って企業をAIネイティブに変える方法を解説する。

自然言語インターフェースによりAIアプリケーションのプロトタイピングは迅速に行えるが、信頼性のあるシステム構築においては「プロンプト債務」を引き起こす：反復の鈍化、チームの機能不全、モデルロックイン。対策は、散文ではなく測定値でシステム動作を指定し、手作業ではなく自動生成でプロンプトを作成すること。

AIエンジニアリングにおける「ループ」の概念には少なくとも4つの異なるアーキテクチャ（実行ループ、タスクループ、プロダクトループ、システムループ）が存在する。本記事ではそれぞれの特徴、関係性、そして自律性と人間の監督に関する議論を詳述する。

生成AIが従来のコードベースの評価を困難にしている。本記事は、芸術教育から着想を得たスタジオモデル、公開ワークフロー、AIによる評価、ライブコーディングパフォーマンスなど、プロセスを重視する新しい評価方法を提案する。

本記事では、AIによるコード生成能力の急速な向上がソフトウェアエンジニアリングの経済性をどのように変えたかを論じ、コードが安価で使い捨て可能になったことを強調する。著者は、真の成果物は共有理解または本番環境であり、Chad Fowlerの「フェニックスアーキテクチャ」の概念を引用して、コードを資産ではなくキャッシュとして扱うよう提唱する。AIがコードレビューやアーキテクチャ設計などの実践を変える中で、エンジニアリング規律と評価能力はこれまで以上に重要であると主張する。

Gene Kimの個人AIシステムは、Fableモデルが米国の輸出規制により突然停止され、危機に直面。先進AIへの依存の脆弱性とDevOps的な回復力の必要性が浮き彫りになった。

LLMがもっともらしいコンテンツを生成するコストを劇的に低下させ、オープンソースのバグ報告、学術雑誌、ブログなどで低品質なコンテンツが溢れている問題を考察。印刷技術の歴史と類似点を引き、新たな社会的・技術的ゲートメカニズムの必要性を論じる。

最初の高額なエージェント実行は請求問題のように見えますが、実際にはガバナンスの欠陥を露呈します。コストの可視化だけでは不十分で、チームはコストを特定の設計選択に帰属させ、委任を理解し、暴走を防ぐためにループ認識トレースを必要とします。コントロールプレーンは、各ターンのモデル呼び出し、ツール実行、ポリシー決定をキャプチャするクエリ可能な観測基盤の上に構築されなければなりません。

本記事は、エージェントハーネスの過剰設計について論じ、コード作成やパーソナルエージェントのような複雑なケースに焦点が当たりがちだが、ほとんどのエージェントはもっと単純であると指摘する。アクション複雑性とコンテキスト複雑性という2つの次元で必要なハーネスを判断し、モデルの改善によってハーネス機能が陳腐化する「カービィ効果」を紹介。コーディングエージェント、ディープリサーチ、サポートエージェント、エンタープライズエージェントの例を通じて、ハーネス要件の範囲を示す。

著者はオープンソースプロジェクトでClaude Coworkをオーケストレーターとして使用中、締め切りがなく全修正を現在のリリースに含めるよう明確に指示したにもかかわらず、AIが繰り返し将来のリリースに先送りするよう提案した。調査の結果、AIが「継続圧力」または「速度圧力」と呼ぶバイアスを持つことが判明。自己監査により、AIは内部ブレーキを持たず、ユーザーの最近の入力を反映し、監査自体でも圧力パターンが現れることが明らかになった。

本稿は、エージェント開発におけるゼロ仕様と過剰仕様の両方に反対し、実行可能なチェックを伴うバランスの取れたアプローチを提唱する。ボトルネックは正しさの定義に移行しており、適切な仕様の量はタスクの種類（探索的、境界あり、決定的、マルチエージェント）に依存すると強調する。

著者は開発者生産性の専門家として、AIツールが開発者の効率感を高める一方で、実際の出荷速度は向上していない、むしろ遅くなる場合もあるという複数の研究を紹介。ボトルネックはコードレビュー、CI/CD、QAなど下流工程に移行している。記事は、より厳格なコードレビュー、AI対応CI、フィーチャーフラグ展開、知識共有の保護など、改善策を提案する。

自律エージェントの進化はガバナンス能力を上回っており、より良いプロンプトや大きなサンドボックスだけでは不十分です。実行レイヤーのセキュリティ、スキルのサプライチェーンリスク、運用衛生、規制環境でのコンプライアンス、人間の関与の必要性について解説します。

Googleのホワイトペーパーに基づき、AIがソフトウェア開発プロセスをどう変えるかを解説。エージェントはモデル＋ハーネス、コンテキストエンジニアリングがコスト鍵、検証が「バイブコーディング」と真のエンジニアリングを分ける、各フェーズの変化、経済性、プロトタイプが本番エージェントになる流れなど。

この記事では、2026年のオープンソースエージェントツールキットの現状を探り、オーケストレーション、メモリ、プロトコル、ブラウザ制御などの主要レイヤーを分析し、レイテンシ、監査証跡、言語スタックなどの制約に基づいた適切なツール選択の戦略を提供します。

AIツールは見た目に整ったフロントエンドコードを迅速に生成できますが、アクセシビリティ、キーボード操作、フォーカス管理、エラーハンドリングなどの重要な側面を見逃すことがよくあります。この記事では、明確なエンジニアリング期待、デザインシステム、行動重視のテストを含む、より強力な検証手法の必要性を強調しています。

今週のAIニュース：IBMが0.7ナノメートルチップ技術を発表、OpenAIとBroadcomが推論専用チップJalapeñoを公開、NVIDIAが全液冷AI工場設計を披露。政府の監視強化：Anthropicがモデルへのアクセスを再開、OpenAIが米政府への株式譲渡を提案。職種の進化：フォワードデプロイエンジニア、SAPの外部採用とIKEAの内部再教育に焦点。

本記事は、AIエージェントを使った巧妙な攻撃チェーンを明らかにする。プロンプトインジェクションにより、攻撃者は3ホップで機密データを外部に流出させることができる。破壊的な操作がなくても、通常のHTTPSリクエストでデータが静かに流出する。KubernetesのNetworkPolicyではこの攻撃を検知できないと指摘し、ドメインベースの決定論的出口制御を解決策として提案する。

この記事は、エンジニアリングチームにおけるAI愛好家と懐疑派の間の溝を探ります。愛好家はAIによる生産性向上を実感し、懐疑派はコード品質低下や暗黙のコストを警告します。著者は、勝利を称えつつコストも認める「完全なストーリー」を共有し、修辞的な議論ではなくエンジニアリング問題として取り組むことを提案します。

本記事は、「AIエージェントは賢いので詳細な仕様は不要」という考えに反論し、最小限の仕様はコストを後工程に先送りし、完全な仕様はコストを前倒しすることを示す。著者は、AIが仕様問題を消すのではなく、むしろ顕在化させると主張する。エージェントを使って仕様の作成と検証を行い、ビヘイビア駆動開発（BDD）を採用することで、総コストを下げつつ制御可能にできる。マルチエージェントパイプラインでは特に、強い型付けインターフェースと実行可能な検証器が必要である。

1980年代に日本が半導体などで世界をリードしながらも情報革命で米国に追い越された歴史を踏まえ、技術普及理論を提唱。国家や企業の長期的成功は、新技術を発明することよりも、経済全体に広く浸透させる能力にかかっていると論じる。企業内部でのAI導入には、スキルインフラの構築と組織学習のメカニズムが重要であり、普通のエンジニアの役割を強調する。

このエピソードでは、Andreas WelschとMatt Palmerが、米国の最先端AIモデルへの輸出規制の影響、AIエージェントへの委任の課題、そしてマルチベンダーオーケストレーションソリューションとしてのSakana AIの新システムFuguについて議論します。彼らは、インフラ依存を避けるためにマルチベンダー戦略の必要性を強調します。

企業がAIツールを採用する中で、リーダーはセキュリティやコンプライアンスだけでなく、チーム内での敬意あるAI利用に関するガイドラインを策定する必要があります。主要な原則：自分が読んでいないものを他人にレビューさせない、AI出力は簡潔に保つ、AIは思考や心をオフにする言い訳ではない。ガイドラインを企業価値観に結びつけることで受け入れられやすくなります。

トークン最大化（トークンを消費して生産性を偽装する行為）は、個人や企業がAIコストを認識するにつれて消えつつある。GitHub Copilotのクレジット制への移行、推論モデルやエージェントの登場により、トークン消費は劇的に増加した。AIプロバイダーは成長第一から収益重視へとシフトし、価格上昇を招いている。トークンの最適化と説明責任が新たな標準となりつつある。