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生成AIキャッチアップ – 2026-03-28の１週間

March 28, 2026
bancom

今週は・・・

Google が量子コンピュータに言及しています。
いよいよ来るのかな・・・と現実味がましてきた感じがします。

`MedGemma Impact Challenge` は、ローカルAIの可能性を感じます。

Anthropic の Dispatch が大きな話題を呼んでいます。

AI Agant として幅広く活用できそうです。

人によっては「OpewnClaw の代替になった！」と絶賛しています。

Google

超伝導型と中性原子型の量子コンピュータを構築する

Google Quantum AIのミッション

Google Quantum AIは「解決不可能な問題を量子コンピュータで解く」というミッションのもと、10年以上にわたって超伝導量子ビット（qubit）の開発をリードしてきた。古典コンピュータを超える性能、エラー訂正、検証可能な量子優位性といったマイルストーンを達成しており、今decade末までに商業的に有用な量子コンピュータの実現に自信を深めている。

2つのアプローチの相補的な強み

Googleは今回、中性原子量子コンピューティング（個々の原子をqubitとして使用）へと取り組みを拡大することを発表した。2つの方式の特徴は以下の通り：

方式強み課題
超伝導qubit深い回路（時間方向のスケール）・高速サイクル（マイクロ秒）数万qubitのアーキテクチャ実証
中性原子大規模qubit数（約1万）・柔軟な接続性多サイクルの深い回路の実証

両アプローチを並行して進めることで、研究・工学の知見を相互に活かし、問題の種類に応じた多様なプラットフォームを提供できる。

中性原子プログラムの3つの柱

  • 量子エラー訂正（QEC）：中性原子アレイの接続性に適したエラー訂正の実装
  • モデリング＆シミュレーション：Googleの計算資源を活用したハードウェアアーキテクチャの最適化
  • 実験的ハードウェア開発：アプリケーション規模での原子qubit操作の実現

新たなリーダーの参加と拠点

量子光学・原子物理学の世界的拠点であるコロラド州ボルダーを本拠地に、Dr. Adam Kaufman（JILA・CUボルダー）がGoogle Quantum AIに参加し、中性原子ハードウェアチームを率いる。またポートフォリオ企業QuEraとの連携も継続する。

今後の展望

CUボルダー、NIST、Elevate Quantumなどの機関との連携を通じ、米国の量子エコシステム全体の強化を図りながら、大規模量子コンピューティングの実現に向けた残課題の解決に取り組んでいく。

日付: 2026/03/25
カテゴリ: Google Research
ソース: Building superconducting and neutral atom quantum computers

GoogleがFast Company「最も革新的な企業」リストで1位に

日付: 2026/03/25
カテゴリ: Inside Google (DEPRECATED)
ソース: Google ranks #1 on Fast Company’s Most Innovative Companies list.

量子のフロンティアは思ったより近いかもしれない

Googleは、ポスト量子暗号（PQC）への移行を2029年までに完了させるという新たなタイムラインを発表した。量子コンピュータの進化により、現在の暗号標準が脅威にさらされる可能性があり、業界全体での迅速な対応が求められている。

量子コンピュータが暗号に与える脅威

量子コンピュータは、現行の暗号標準、特に暗号化とデジタル署名に対して重大な脅威をもたらす。「今盗んで後で復号する（Store-now-decrypt-later）」攻撃はすでに現実の脅威であり、デジタル署名への脅威は将来的なリスクとして、暗号的に有効な量子コンピュータ（CRQC）の登場前にPQCへの移行が必要とされている。

認証サービスのPQC移行を優先

Googleは脅威モデルを見直し、オンラインセキュリティの重要な要素である認証サービスのPQC移行を優先事項とした。他のエンジニアリングチームにも同様の対応を推奨している。

具体的な取り組み

  • Android 17：NISTの標準に準拠したML-DSAを用いたPQCデジタル署名保護を統合
  • Google Chrome：PQCサポートを提供
  • Google Cloud：PQCソリューションの提供と移行ガイダンスを公開

日付: 2026/03/25
カテゴリ: Google Research, Safety & Security
ソース: Quantum frontiers may be closer than they appear

Ads Decoded 第5回：効果的なリードジェネレーション広告の課題と影響を探る

日付: 2026/03/25
カテゴリ: Google Ads
ソース: Ads Decoded episode 5 navigates the challenges and impact of effective lead gen advertising.

最新の音楽生成モデル Lyria 3 で開発しよう

GoogleのAI音楽生成モデル「Lyria 3」および「Lyria 3 Pro」が、Gemini APIとGoogle AI Studioを通じて開発者向けにパブリックプレビューとして公開された。

スタジオ品質と速度

2つのモデルバリアントが提供されている。

  • Lyria 3 Pro：最大約3分のフルレングス楽曲を生成。プロ品質のスタジオ向け出力に対応
  • Lyria 3 Clip：高速・大量リクエスト向けに最適化された30秒クリップを生成。ラピッドプロトタイピングやSNS素材に最適

両モデルとも表現豊かなボーカル、多言語対応、ポップ・ファンク・モータウンなど多様なジャンルに対応している。

日付: 2026/03/26
カテゴリ: Developer tools, AI
ソース: Build with Lyria 3, our newest music generation model

Lyria 3 Pro：より多くのGoogle製品でより長いトラックを作成

日付: 2026/03/26
カテゴリ: Gemini App, Google Labs, Developer tools, AI
ソース: Lyria 3 Pro: Create longer tracks in more Google products

エージェント型アドバイザーと連携する5つの方法

GoogleのAds AdvisorとAnalytics Advisorは、単なるチャットインターフェースではなく、データと意思決定の橋渡しをするエージェント型コラボレーターです。以下に、これらのツールを最大限に活用するためのベストプラクティスを紹介します。

  1. 自然な言葉で質問する
  2. 気づかなかったデータを発見する
  3. ダウンタイムを最小化し、パフォーマンスを最大化する
  4. クリエイティブのインスピレーションを引き出す
  5. AIと人間の専門知識を組み合わせる

日付: 2026/03/26
カテゴリ: Google Ads, Analytics
ソース: 5 ways to collaborate with our agentic advisors

Search Liveがグローバルに拡大

新モデル「Gemini 3.1 Flash Live」

今回の拡大を支えるのは、新しい音声・音声モデルGemini 3.1 Flash Live。より自然で直感的な会話を実現し、多言語にネイティブ対応しているため、ユーザーは自分の好みの言語でSearchと会話できる。

Search Liveの使い方

  • AndroidまたはiOSのGoogleアプリを開き、検索バー下のLiveアイコンをタップ
  • 声で質問すると音声で回答が返ってきて、フォローアップの質問も可能
  • カメラを有効にすると、目の前のものについて視覚的な文脈を加えた質問ができる（例：棚の組み立て方など）
  • Google Lensでカメラを使用中の場合も、画面下の「Live」オプションをタップするだけでリアルタイム会話に切り替え可能

日付: 2026/03/27
カテゴリ: Search, AI
ソース: Search Live is expanding globally

Gemini 3.1 Flash Liveでリアルタイム会話エージェントを構築しよう

Googleは、Google AI StudioのLive API経由でGemini 3.1 Flash Liveを公開した。開発者がリアルタイムの音声・ビジョンエージェントを構築できるモデルで、次世代の音声ファーストAIに必要な品質を実現している。

低遅延・高信頼性・高品質な対話

リアルタイムインタラクションにおける主な改善点は以下の通り。

  • ノイズ環境でのタスク完了率向上： 交通音やテレビ音などの環境音から音声を識別し、外部ツールの呼び出しや情報提供をより確実に実行
  • 複雑な指示への追従強化： 会話が予期せぬ方向に進んでも、エージェントが設定された動作範囲を維持
  • より自然で低遅延な対話： ピッチやペースなどの音響的ニュアンスを従来モデルより精度高く認識し、会話の流れが自然に
  • 多言語対応： 90以上の言語でリアルタイムのマルチモーダル会話をサポート

実際の活用事例

GoogleのデザインツールStitchでは、Live APIを活用して音声によるバイブデザインが可能になった。エージェントがキャンバスや選択中の画面を「見て」、デザインの批評・バリエーション生成などを行う。

日付: 2026/03/27
カテゴリ: Developer tools
ソース: Build real-time conversational agents with Gemini 3.1 Flash Live

Gemini 3.1 Flash Live：音声AIをより自然で信頼性の高いものに

日付: 2026/03/27
カテゴリ: Gemini models, AI
ソース: Gemini 3.1 Flash Live: Making audio AI more natural and reliable

iOSでヘッドホンをライブ翻訳機に変えよう

日付: 2026/03/27
カテゴリ: Translate, AI
ソース: Transform your headphones into a live personal translator on iOS.

MedGemma Impact Challengeの受賞者を発表

bancom

MedGemma: Google が公開している医療向けの Gemma 系 open model

Gemma 3 をベースに、医療テキスト理解と医療画像理解に向けて追加学習・調整されたモデル

1位：EpiCast は、以下のような取り組みのようです。

MedGemma 4B/27B、MedGemma SigLIP、Google HeAR、FastAPI、RunPod Serverless を使い、咳音による呼吸器疾患検出、臨床画像トリアージ、多言語NLP を組み合わせた

どうしても、高性能なクラウドAIで済ませたくなりますが、こういう事例を見ると、もっと頑張らねばと思いますね。

Googleの「Health AI Developer Foundations（HAI-DEF）」プログラムは2024年末に開始され、医療分野の複雑な課題を解決するためのオープンウェイトモデルを世界中の開発者に提供している。MedGemma 1.5の追加を受け、Kaggleと共同で「MedGemmaインパクトチャレンジ」を開催。850以上のチームが参加し、医療AIの可能性を示した。

1位：EpiCast

西アフリカ経済共同体（ECOWAS）内の医療格差を解消するモバイルファーストのソリューション。ファインチューニングされたMedGemmaモデルにMedSigLIPとHeARを組み合わせ、地域の言語で記録された非構造化の臨床観察データをWHOの疾病サーベイランス（IDSR）シグナルに変換し、感染症アウトブレイクの早期発見を支援する。

日付: 2026/03/27
カテゴリ: Health
ソース: Announcing the winners of the MedGemma Impact Challenge

3月のDemand Gen Dropでクリエイティブパフォーマンスをアップグレード

日付: 2026/03/27
カテゴリ: Google Ads, YouTube
ソース: Upgrade your creative performance with March’s Demand Gen Drop.

James ManyikaがLL COOL JとAIとクリエイティビティについて語る

日付: 2026/03/27
カテゴリ: AI
ソース: Watch James Manyika talk AI and creativity with LL COOL J.

Googleスクリーンセーバーの写真を撮った意外な写真家たち

日付: 2026/03/27
カテゴリ: Google TV, Life at Google, Google Nest
ソース: The surprising photographers behind Google screensavers

乗り換えよう：AIメモリーとチャット履歴をGeminiに引き継ぎ

Googleは、他のAIチャットアプリからGeminiへの乗り換えを容易にする新しいツールを発表した。これにより、これまで別のAIアプリに蓄積してきたメモリやチャット履歴をGeminiにインポートできるようになる。

メモリのインポート

他のAIアプリに登録した好みや人間関係、個人的な情報をGeminiに引き継げる新機能が本日より順次提供開始される。設定画面から「インポート」を選択し、表示されたプロンプトを現在使用中のAIアプリに貼り付けるだけで、そのアプリが生成した要約をGeminiに取り込むことができる。Geminiはその情報を即座に分析し、次回以降の会話で活用できるよう安全に保存する。

チャット履歴の持ち込み

メモリのインポートに加え、他のAIプロバイダーからのチャット履歴をZIPファイルとしてアップロードする機能も導入される。過去の会話スレッドを検索したり、Gemini上でそのまま会話を続けたりすることが可能になる。また、これに合わせて「過去のチャット」機能は「メモリ」へと名称変更される予定だ。

日付: 2026/03/27
カテゴリ: Gemini App
ソース: Make the switch: Bring your AI memories and chat history to Gemini

サッカー最大の世界決戦を前に複数の代表チームと提携

日付: 2026/03/27
カテゴリ: Search, AI Products, Gemini
ソース: We’re partnering with multiple national teams ahead of soccer’s biggest global showdown.

MLBがプレイバイプレイアプリにAI搭載の解説を導入

2026年3月、MLBシーズンが開幕し、数百万人のファンがMLBアプリや MLB.com の「Gameday」フィードでリアルタイムのピッチごとのスコアやハイライトを確認している。

MLB Scout Insightsとは

Gameday フィードに新たに追加された「MLB Scout Insights」は、GeminiとGoogle Cloud AIを活用した解説機能。ストライクやホームランなどのプレー情報に加え、AIが生成したコメンタリーがリアルタイムで表示される。

仕組みと特徴

Google Cloudと共同開発されたこの機能は、Geminiモデルが数百ペタバイトに及ぶリーグデータと試合状況を解析し、各イニングの重要な場面で的確な解説を届ける。まるでアナウンサーを手のひらに持つような体験を実現している。

実例

ベータテストでの実例として、「先週の金曜日、Jordan Walkerはアメリカン・ファミリー・フィールド史上9番目に強烈なシングルヒット（114.3 mph）を放った」といった詳細なインサイトが提供された。

日付: 2026/03/28
カテゴリ: Google Cloud
ソース: MLB pitches AI-powered commentary in its play-by-play app

3月のGemini Dropで、Geminiアプリの最新情報をチェック

日付: 2026/03/28
カテゴリ: Gemini App
ソース: Find out what’s new in the Gemini app in March’s Gemini Drop.

Google流セキュリティ：サイバーセキュリティの内側を覗く

  1. How Google approaches critical security topics from fundamentals to AI
    Google が、基礎的なセキュリティ原則から AI 時代の課題まで、重要なサイバーセキュリティ課題にどう向き合っているかを総論として扱う回です。
  2. Modernizing threat detection
    脅威検知と対応を、Google がどのように現代化しているかを紹介する内容です。検知精度や運用体制の改善が主題です。
  3. How we secure our own cloud
    Google 自身のクラウド環境を、どのように利用し、どのように保護しているかを解説する回です。自社利用の実践例に近い位置づけです。
  4. Finding, tracking and fixing vulnerabilities
    脆弱性をどのように発見し、追跡し、修正していくかという、Google の脆弱性管理プログラムの中核実務を扱います。
  5. Using threat intelligence to uncover and track cybercrime
    脅威インテリジェンスを活用して、サイバー犯罪を発見し、追跡する方法を説明する内容です。外部脅威の把握と分析に重心があります。
  6. Red teaming at scale
    Google 規模でのレッドチーム運用を扱う回です。防御側の弱点を探る「創造的な模擬攻撃」を大規模にどう回しているかがテーマです。
  7. Security programs at global scale
    Google のセキュリティ文化や、Secure by Design を使って大規模組織全体でセキュリティを成長させる考え方を紹介します。
  8. Building AI agents for cybersecurity and defense
    サイバー防御のための AI エージェント構築について、Google が実践から得た 4 つの重要な教訓をまとめた内容です。
  9. Threat modeling, from basics to AI
    脅威モデリングの基本から AI までを扱い、Google が脅威検知・対応やパブリッククラウド保護でどう活用しているかを説明します。
  10. Network security in a nutshell
    Google のネットワーク境界防御を、defense in depth（多層防御） の考え方でどう実現しているかを要約した回です。
  11. Using Binary Authorization to boost supply chain security
    Binary Authorization を使って、ソフトウェアサプライチェーンがセキュリティ標準やベストプラクティスを満たすよう保証する方法を扱います。
  12. Securing production services, servers and workloads
    本番サービス、サーバー、ワークロードを守るための 3 つの中核的な柱を説明する回です。運用中の本番環境保護が主題です。
  13. Collecting and analyzing cloud forensics
    インシデント対応とデジタルフォレンジックのチームが、どのように証拠を収集・分析しているかを解説します。
  14. Applying SRE to cybersecurity
    SRE（Site Reliability Engineering） の考え方をセキュリティ運用へ適用し、速く・安全に価値を届ける方法を説明する内容です。
  15. Building an effective AI red team
    AI 向けのレッドチームをどう構築したかを扱います。従来型の攻撃だけでなく、AI 特有の脅威を模倣するための体制づくりがテーマです。

日付: 2026/03/28
カテゴリ: Google Cloud, Safety & Security
ソース: How Google Does It: An inside look at cybersecurity

Google Workspace

タイトル: Google Meetのゲスト入室フローを安全に保護
日付: 2026/03/25
カテゴリ:
ソース: Safeguarded guest admit flow in Google Meet

タイトル: Lyria 3 ProでGeminiアプリからより長い音楽トラックを作成
日付: 2026/03/26
カテゴリ:
ソース: Create longer musical tracks in the Gemini app with Lyria 3 Pro

タイトル: Lyria 3とLyria 3 Proを活用してGoogle Vidsでカスタム音楽を生成
日付: 2026/03/26
カテゴリ:
ソース: Generate custom music in Google Vids, powered by Lyria 3 and Lyria 3 Pro

タイトル: Google Meetの自動言語検出で正確な会議記録を確保
日付: 2026/03/27
カテゴリ:
ソース: Ensure accurate meeting records with automatic language detection in Google Meet

タイトル: Google Workspace Updates 週次まとめ – 2026年3月27日
日付: 2026/03/28
カテゴリ:
ソース: Google Workspace Updates Weekly Recap – March 27, 2026

OpenAI

Soraで安全にクリエイションする

日付: 2026/03/23
カテゴリ: Safety
ソース: Creating with Sora Safely

ChatGPTでの商品発見を強化する

日付: 2026/03/24
カテゴリ: Product
ソース: Powering product discovery in ChatGPT

OpenAI Foundationに関するアップデート

日付: 2026/03/24
カテゴリ: Company
ソース: Update on the OpenAI Foundation

開発者が10代向けのより安全なAI体験を構築できるよう支援

OpenAIは、開発者が10代のユーザーに適した保護機能を実装できるよう、プロンプトベースの安全ポリシーを公開した。これらはオープンウェイトの安全性モデル「gpt-oss-safeguard」と連携して動作し、安全要件を実運用可能な分類器へ変換するプロセスを簡素化する。

日付: 2026/03/24
カテゴリ: Safety
ソース: Helping developers build safer AI experiences for teens

OpenAI Safety Bug Bountyプログラムを導入

日付: 2026/03/25
カテゴリ: Safety
ソース: Introducing the OpenAI Safety Bug Bounty program

Model Specへの私たちのアプローチの内側

日付: 2026/03/25
カテゴリ: Research
ソース: Inside our approach to the Model Spec

STADLERが創業230年の企業でナレッジワークを変革

日付: 2026/03/28
カテゴリ: B2B Story
ソース: STADLER reshapes knowledge work at a 230-year-old company

Anthropic

Claude on Mars（火星上のClaude）

史上初のAI計画による惑星探査走行

2025年12月8日と10日、AnthropicのAIモデル「Claude」が、NASAの火星探査車「パーサヴィアランス」の走行ルートを初めてAIが計画するという歴史的な偉業を達成した。JPL（ジェット推進研究所）のエンジニアたちがClaudeを活用し、火星表面の岩石地帯を約400メートル走行するルートを策定した。

火星探査の難しさ

地球から火星への信号到達には約20分かかるため、リアルタイムでの操作は不可能。これまで人間の専門家が慎重にウェイポイント（経由地点）を設定する「パンくずリスト」方式でルートを計画してきた。この作業は非常に手間がかかり、2009年にはスピリット探査車が砂地にはまり動けなくなった事例もある。

日付: Jan 30, 2026
カテゴリ: Announcements
ソース: Claude on Mars

Claude Codeのオートモード

Anthropicは、Claude Codeに新しい権限モード「自動モード（Auto mode）」を導入した。このモードでは、Claudeがユーザーに代わって権限の判断を行い、実行前にセーフガードが各アクションを監視する。現在、Teamプラン向けにリサーチプレビューとして提供されており、EnterpriseプランおよびAPIユーザーへの展開も近日予定されている。

仕組み

  • デフォルトの権限設定では、ファイルの書き込みやbashコマンドのたびに承認が必要で、長時間タスクの放置が難しい
  • --dangerously-skip-permissions で承認をスキップする方法もあるが、危険な結果を招くリスクがある
  • 自動モードはその中間的な選択肢として機能し、各ツール呼び出しの前にクラシファイアが以下をチェックする：
    • ファイルの大量削除
    • 機密データの流出
    • 悪意あるコードの実行
  • 安全と判断されたアクションは自動実行、リスクありと判断されたアクションはブロックされ、Claudeは別のアプローチを取る
  • ブロックが繰り返される場合は、最終的にユーザーへの承認プロンプトが表示される

日付: Mar 24, 2026
カテゴリ: Claude Code
ソース: Auto mode for Claude Code

Claudeにコンピュータ上で作業させよう

Claude CoworkおよびClaude Codeで、ClaudeがPCを直接操作してタスクを完了できる新機能が研究プレビューとして公開された。専用ツールがない場合でも、Claudeが画面上でポイント・クリック・ナビゲーションを行い、ファイルを開いたり、ブラウザを操作したり、開発ツールを実行したりすることが可能。セットアップ不要で利用できる。

操作の仕組みと安全対策

ClaudeはまずSlackやGoogle Calendarなどのコネクタを優先的に使用し、それがない場合にブラウザやマウス・キーボードを直接制御する。操作前には必ずユーザーの明示的な許可を求め、プロンプトインジェクション対策としてモデル内の活性化を自動スキャンする仕組みも搭載。ユーザーはいつでも操作を停止できる。ただし、まだ発展途上の機能であるため、信頼できるアプリから試し始め、機密データの取り扱いは避けることが推奨されている。

Dispatchでどこからでもタスクを指示

先週リリースされた「Dispatch」機能により、スマートフォンからClaudeにタスクを割り当て、デスクトップで完了した作業を確認するといったシームレスな連携が可能になった。毎朝のメールチェックや週次レポートの自動生成、PRの作成なども指示できる。コンピュータ操作機能との組み合わせにより、外出中でもClaudeがPC上で作業を進めることができる。

日付: Mar 23, 2026
カテゴリ: Product announcements
ソース: Put Claude to work on your computer

AI指数関数時代のプロダクトマネジメント

Claude Sonnet 3.5（2024年10月）以降、新モデルが出るたびにExcalidrawへのテーブル機能追加をClaude Codeでテストし続けた。Opus 4.6では数千人の開発者の前でライブデモができるほど信頼性が向上。METRの調査によると、Opus 4.6は人間が約12時間かかるタスクを半分の確率で完了でき、16ヶ月で約41倍の能力向上を達成している。

従来のPMの前提が崩れた

従来のプロダクトマネジメントは「プロジェクト開始時と終了時の技術的制約は変わらない」という前提に基づいていた。しかし指数関数的に進化するモデルはその前提を破壊する。設計時の制約がプロジェクト途中で消えてしまうことがある。新しいPMのリズムは「迅速な実験・継続的なリリース・成功の倍増」だ。

著者のワークフロー

3つのツールを使い分けている：

  • Claude.ai：戦略ドキュメントのアイデア出しや思考パートナーとして
  • Claude Code：プロトタイプ・評価・スクリプトの構築（コードが必要な場合）
  • Cowork：メール処理・タスク管理・スライド作成など、その他すべての業務

日付: Mar 19, 2026
カテゴリ: Claude Code
ソース: Product management on the AI exponential

Code with Claudeがサンフランシスコ、ロンドン、東京に上陸

日付: Mar 18, 2026
カテゴリ: Claude Code
ソース: Code with Claude comes to San Francisco, London, and Tokyo

Opus 4.6とSonnet 4.6で100万トークンコンテキストが一般提供開始

日付: Mar 13, 2026
カテゴリ: Product announcements
ソース: 1M context is now generally available for Opus 4.6 and Sonnet 4.6

Claudeがインタラクティブなチャート、ダイアグラム、ビジュアライゼーションを作成可能に

bancom

「これをやりたかった！」というやつですね。

ClaudeがすべてのオープンファイルにわたってExcelとPowerPointの会話コンテキストを共有できるようになった。セル値の読み取り・数式の記述・データセットの統合・スライド編集などを一連の会話の中で実行でき、ステップごとに説明し直す必要がなくなった。たとえば財務アナリストは、ワークブックからデータを取得してExcelでトレーディングコンプ表を作成し、そのままピッチデックに転記してメール下書きまで完結させることができる。

日付: Mar 12, 2026
カテゴリ: Product announcements
ソース: Claude now creates interactive charts, diagrams and visualizations

Claude for ExcelとPowerPointの機能強化

日付: Mar 11, 2026
カテゴリ: Enterprise AI
ソース: Advancing Claude for Excel and PowerPoint

Claude Codeにコードレビュー機能を導入

日付: Mar 9, 2026
カテゴリ: Claude Code
ソース: Bringing Code Review to Claude Code

AIエージェントの一般的なワークフローパターンとその使い分け

AIエージェントは自律的に意思決定を行い、ワークフローはその自律性に構造をもたらす仕組みです。製造業の組み立てラインのように、各ステップでエージェントが動的な判断を行いながらも、全体の流れはあらかじめ設計されています。

3つの主要パターン

  1. シーケンシャル
  2. パラレル
  3. 評価-最適化

日付: Mar 5, 2026
カテゴリ: Agents
ソース: Common workflow patterns for AI agents—and when to use them

skill-creatorの改善：エージェントスキルのテスト・測定・改良

日付: Mar 3, 2026
カテゴリ: Claude Code
ソース: Improving skill-creator: Test, measure, and refine Agent Skills

金融向けCoworkとプラグイン

日付: Feb 24, 2026
カテゴリ: Enterprise AI
ソース: Cowork and plugins for finance

エンタープライズ全体のチーム向けCoworkとプラグイン

日付: Feb 24, 2026
カテゴリ: Agents
ソース: Cowork and plugins for teams across the enterprise

AIがCOBOLモダナイゼーションのコスト障壁を打破する方法

bancom

新しく学ぶ人が極めて少なく、将来の展開が見込めないということで、習得者が減りつつ有る COBOL は、
逆に、抑えておけば確実に仕事が有ると言われてきました。

習得が難しいだけのデジタル技術は、もう、AIがぱぱっとやっちゃうようになりました・・・。

COBOLの現状と課題

COBOLは米国のATM取引の推定95%を処理しており、金融・航空・政府の重要システムで今も稼働している。しかし、開発者の高齢化・引退により知識の継承が途絶え、COBOLを教える大学もほとんどない。ドキュメントも不十分なまま数十年にわたって改修が重ねられてきた。

COBOLモダナイゼーションが難しい理由

通常のレガシーコードのリファクタリングとは根本的に異なり、数十年前に構築されたシステムからビジネスロジックをリバースエンジニアリングする必要がある。かつては大勢のコンサルタントが何年もかけて対応しており、コストと期間の大きさから着手を避ける組織が多かった。

AIによる変革

Claude Codeのようなツールは、以下の作業を自動化できる。

  • 数千行にわたる依存関係のマッピング
  • 誰も覚えていないワークフローのドキュメント化
  • 人間のアナリストが数ヶ月かけて発見するリスクの特定
  • 意思決定に必要な深いインサイトの提供

これにより、モダナイゼーションを「数年」から「数四半期」に短縮できる。

日付: Feb 23, 2026
カテゴリ: Claude Code
ソース: How AI helps break the cost barrier to COBOL modernization

デスクトップ版Claude Codeに自動プレビュー・レビュー・マージ機能を導入

日付: Feb 20, 2026
カテゴリ: Claude Code
ソース: Bringing automated preview, review, and merge to Claude Code on desktop

ダイナミックフィルタリングでWeb検索の精度と効率を向上

日付: Feb 17, 2026
カテゴリ: Product announcements
ソース: Increase web search accuracy and efficiency with dynamic filtering

Figma

エージェント、Figmaキャンバスへようこそ

FigmaがMCPサーバーを通じてAIエージェントによるキャンバスへの直接書き込みを可能にした。現在はベータ期間中のため無料で利用でき、将来的には使用量ベースの有料機能となる予定。

AIエージェントがFigmaキャンバスに対応

use_figma ツールを使うことで、Claude Code・Codex・その他のMCPクライアントがFigmaファイルに直接書き込み、デザインシステムに連携したアセットの生成・編集が可能になった。コードとキャンバスを行き来しながら、エージェントが同じ共有コンテキストで作業できる。

既存ツールとの連携

  • generate_figma_design：ライブアプリやWebサイトのHTMLをFigmaレイヤーに変換
  • use_figma：デザインシステムを活用してキャンバス上で操作・編集

日付: 2026/03/24
カテゴリ:
ソース: Agents, meet the Figma canvas

Figmaの次世代データキャッシュプラットフォーム

Figmaの急成長に伴い、RedisはシンプルなキャッシュからサイトAvailabilityに直結するクリティカルな依存コンポーネントへと変化した。接続数の増大、サンダリングハード（接続の爆発的増加）、クライアントライブラリの断片化、可観測性の欠如などの問題が顕在化していた。

設計目標

  • Redisをクライアント接続の変動から切り離す
  • 一貫した多層的な可観測性の提供
  • クラスタトポロジ変更を透過的に処理する水平スケーラビリティ
  • 複数バックエンド・クラスターを単一エンドポイントに集約
  • 代替ストレージバックエンドへのプラグイン対応
  • 暗号化・バックプレッシャーなどの拡張性

日付: 2026/03/26
カテゴリ:
ソース: Figma’s next-generation data caching platform

bancom

株式会社バンコム 代表 山口清秀