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2026年1月16日

アルフレッド・ワールフォルスは選択肢がなくなってきていた。彼のスタートアップ Listen Labs は100人以上のエンジニアを雇う必要があったが、マーク・ザッカーバーグと競争していた。

VentureBeat AI

2026年2月12日

皆さん、こんにちは。エンジニアのいもす (@imos) です。 今日は、Kubernetes 上の Pod に対して 普段使っている OpenSSH クライアント（ssh / scp）からそのまま接続できるようにする C […] 投稿 Kubernetes Pod に手元の ssh/scp で接続できるツール「sshpod」を OSS で公開しました は Preferred Netwo…

Preferred Networks

2026年3月10日

はじめに こんにちは、Preferred Networksの森穂高です。普段はMaterials&DrugDiscovery事業本部のマテリアルリサーチグループでエンジニアリングマネージャをやっています。

Preferred Networks

2026年5月11日

防衛技術開発の新展開、AI企業が取り組む現状 AI開発企業のSakana AIは、防衛分野における技術革新の役割について言及している。同社のソフトウェアエンジニアによるインタビューでは、AI技術が防衛産業で直面する課題解決に向けた取り組みが紹介された。 防衛分野での技術導入は、システムの信頼性と安全性が最優先される領域である。Sakana AIは、こうした厳格な要件を満たしながら、効率化や精度向上を実現する技術開発に携わっているとみられる。インタビューでは、民間のAI技術と防衛ニーズのマッチング、開発プロセスにおける課題などが具体的に語られている。 同分野では、急速に進む国際的な技術競争の中で、国内産業の競争力維持が重要な課題となっている。民間企業の技術力を活用した防衛産業との連携は、今後の発展において注目される取り組みとなる見込みである。 （引用元：Sakana AI）

2026年5月13日

試行錯誤を通じて学習するAIシステムである強化学習エージェントは、計算を新しい知識に変換することができます。これがNVIDIAとIneffable Intelligenceの新しいエンジニアリングレベルの協業の焦点です。

NVIDIA Blog

2026年5月15日

Sea Limitedのチーフプロダクトオフィサーが、アジアのAIネイティブなソフトウェア開発を加速化させるため、エンジニアリングチーム全体にCodexを展開している理由を説明している。

OpenAI

2026年5月20日

RampのエンジニアはCodexとGPT-5.5を使用してコードレビューを行い、改善を実装することで、数時間ではなく数分で実質的なフィードバックを得ることができている。

OpenAI

2026年5月22日

OpenAIは2026年のGartner Magic QuadrantフォーエンタープライズAIコーディングエージェント部門でリーダーに選定され、Codexはイノベーションとエンタープライズ規模のデプロイメントで認識されている。

OpenAI

2026年5月26日

イーロン・マスク氏が設立したAI企業のxAIが、コーディングに特化したAIエージェント「Grok Build」早期ベータ版を公開しました。 Grok Buildはプロフェッショナルなソフトウェアエンジニアリングおよび複雑なコーディングに対応...

Publickey

2026年5月27日

シスコとOpenAIは、Codexを活用してエンタープライズエンジニアリングを再定義し、AI-native開発の拡大、AI防御業務の加速化、および欠陥修復の自動化を実現している。

OpenAI

2026年5月29日

この投稿では、Opus 4.8の改善点と、Amazon Bedrockでのエージェントシステムと本番推論ワークロードへのモデル統合に関するAIエンジニア向けの実践的なガイダンスについて説明します。

AWS Machine Learning Blog

2026年5月29日

BraintrustのエンジニアがCodexとGPT-5.5を使用して実験を実行し、より高速にコーディングする方法。

OpenAI

2026年6月1日

Sakana AIは、金融業界における業務効率化を目的としたAIエージェント技術の導入事例を公開した。同社のソフトウェアエンジニアへのインタビューによると、AIエージェントを活用することで、従来は人間が手作業で行っていた複雑な金融業務を自動化できるという。 具体的には、データ分析や書類作成、顧客対応といった定型業務の大幅な効率化が期待できるとのこと。AIエージェントは人間のプロセスを学習し、繰り返し発生する業務をより迅速かつ正確に処理することが可能になるとしている。 同社は、この技術が金融機関の生産性向上につながるだけでなく、職員の業務負荷軽減にも貢献すると指摘。今後、金融領域以外の業界にも適用される可能性があるとみられている。 （引用元：Sakana AI）

Sakana AI

2026年6月1日

大規模言語モデル（LLM）は一般的なタスクで優れたパフォーマンスを発揮していますが、高品質なドメイン固有のデータなしに特殊なドメインに適応するのに苦労しています。既存の LLM ベースのデータキュレーション方法は主に人間が設計したワークフローに依存しており、LLM が自動的に適応できるかどうかはまだ検証されていません。

arXiv cs.CL

2026年6月1日

arXiv:2605.30621v1 発表型：新規 要旨：LLMエージェントは、プロンプト、スキル、メモリ、ツールを含む編集可能な外部ハーネスの周辺に構築されたシステムとしてますますデプロイされており、これらはモデルパラメータを変更することなくタスク実行を形作る。ハーネス自己進化は実行証拠からこれらのハーネスを更新することによってそのようなエージェントを適応させる。しかし...

arXiv cs.AI

2026年6月2日

AWS GPUインスタンスへの大規模言語モデル(LLM)のデプロイを繰り返している場合、GPUのHigh Bandwidth Memory(HBM)にロードするモデルが大きいほど、長い時間がかかることに気付いているでしょう。

AWS Machine Learning Blog

2026年6月2日

Model Context Protocol（MCP）サーバーを本番環境にデプロイする際、企業はサーバー全体にきめ細かいアクセス制御が必要であり、どのチームがどのツールを使用しているかの可視化とセキュリティ保証が必要となります。

AWS Machine Learning Blog

2026年6月2日

AIの助けを信じ過ぎた新人エンジニアが､修正不能なミスを量産してしまう――。今､多くの現場が直面しているのは､AI依存による｢スキルなき効率化｣の危うさです。

東洋経済オンライン

2026年6月2日

GPT-5.5、GPT-5.4、CodexがAmazon Bedrockで一般利用可能になった。Bedrockの高性能推論エンジン上で、本番アプリケーションとエージェントをデプロイできる。

AWS Machine Learning Blog

2026年6月2日

「このモジュール、リファクタしていいですか」 送り主はバックエンドのエンジニアで、メッセージに続いて「設計が複雑で、新機能を追加するたびに工数が読めなくなっています」とあった。 承認すべきか、止めるべきか。 ! 「リファクタすべきか否か」を開発者視点で論じる記事ではない。

Zenn

2026年6月2日

こんにちは。Dress Code株式会社でプロダクトエンジニアをしているぽこひで（@pokohide）です。 弊社の提供する「DRESS CODE」のBackend APIのデプロイパイプラインを見直し、デプロイ時間を40~50%ほど高速化した話をご紹介します。

Zenn

2026年6月2日

AI システムはユーザーが人間とAIのどちらと対話しているか不確実な場合がある会話設定にますますデプロイされています。このよく知られた安全リスクに対する規制上の関心が高まっているにもかかわらず、AI開示の既存の評価は通常英語のみであり、機械生成される質問に基づいています。

arXiv cs.CL

2026年6月2日

学習後量子化（PTQ）は大規模言語モデルを効率的にデプロイするために広く使用されていますが、推論モデルへの影響はまだ十分に理解されていません。数学、コーディング、科学QAにおいて、積極的なPTQは精度を低下させながら思考の連鎖（CoT）の長さを増加させることが分かりました。驚くことに、より長いCoTは必ずしも必要ではないことが判明しました。

arXiv cs.LG

2026年6月2日

推測デコーディングは、ドラフタが複数のトークンを提案し、検証者が並列で検証することによって、自己回帰デコーディングを高速化します。リソース制約のあるデプロイメントでは、ドラフタはスパースKVキャッシュを使用して、固定KV予算下でのピークGPUメモリとエンドツーエンドレイテンシを制限し、検証者が検証します。

arXiv cs.LG

2026年6月2日

大規模言語モデルはモデル技術からシステム技術への転換期を迎えています。開発者がCodex、Claude Code、AutoGPTおよび関連エージェントを使用してコードを作成し、プロジェクトを管理し、複数ステップのタスクを実行する際に、キャッシュの再利用、コンテキスト管理、エージェントスケーリングなどの反復的なエンジニアリング課題が発生します。

arXiv cs.AI

2026年6月2日

水道業界は5〜6社に集約されるーー。再編の波が押し寄せる業界の未来図を、水事業に30年以上携わるJFEエンジニアリングの福田社長はこう見る。同社は月島HDとの統合会社を設立し、いち早く布石を打った。水メジャーを見据えた戦略を追う。

日経ビジネス

2026年6月2日

はじめに こんにちは。アカウント基盤開発部でエンジニアをしている ishikawa-pro です。 今回は、Go の型システムを活用したバクラクの権限管理の仕組みについて紹介します。 この記事は、 Layerx.go#4 で登壇した内容をベースにしています。

Zenn

2026年6月3日

この投稿では、Amazon Nova 2 Liteを使用した物体検出の実装について説明します。Amazon Bedrock、AWS Lambda、およびAmazon API Gatewayを使用して物体検出アプリケーションをデプロイする方法を学べます。

AWS Machine Learning Blog

2026年6月3日

産業用ソフトウェア大手がNVIDIAと共同で、同社の大規模言語モデル「NemoClaw」を活用した自律型のAIエンジニア開発を進めている。 このプロジェクトでは、複雑なシミュレーション業務を自動化する取り組みが進捗。従来は数週間を要していたシミュレーション処理が数時間に短縮される見通しとなっており、計算効率の大幅な改善を実現している。 一方で新たな課題も浮上している。シミュレーション前後の周辺業務である設計データ（CAD）の処理、モデルのメッシング生成、シミュレーション環境の設定など、複数の工程をどのように自動化するかが焦点となっている。これらの段階でも人手を最小化し、全体的なワークフロー効率を向上させることが次の開発目標と位置づけられている。 NVIDIAの高性能なAI基盤を活用することで、産業向けエンジニアリング業務の革新を目指す両社の協力関係が、今後の製造業やシミュレーション産業に大きな影響を与える可能性がある。 （引用元：NVIDIA Blog）

NVIDIA Blog

2026年6月3日

加速コンピューティングは産業エンジニアリングに革命をもたらし、シミュレーション時間を数週間から数時間に短縮しました。今日の残された課題は、シミュレーションを取り巻くエンドツーエンドワークフロー、すなわちコンピュータ支援設計、メッシング、シミュレーションのセットアップとデバッグ、および後処理とこれらのプロセスの概要レポート生成にあります。GTC Taipeiのコンputexで、NVIDIAおよび12…

NVIDIA Blog