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生成 AI
AIエージェントが行う決済の行方 ― 委任・商取引・都度払いに分かれた規格の層
エージェントにカード番号を渡す話ではありません。では、この一年で積み上がった規格は、何を証明しようとしているのでしょうか。
#IT産業タグの記事
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AIエージェント時代の「作らない技術」(5) ― 着手前に検証すべき6ポイント
そのコードは、次のモデルが来ても必要ですか？ 着手する前に検証すべき6つのポイントを紹介します。
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AIエージェント時代の「作らない技術」(4) ― 頑張るだけ損になる実装と、待つ技術
独自の長期記憶、ワークフローDSL、モデルルーター。作れば動くし、技術的にも面白い。それでも、三か月待てば要らなくなるとしたら？
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AIエージェント時代の「作らない技術」(3) ― 手で書くより、ループを回す
Claude Codeを作ったBoris Chernyは、8か月も手でコードを書いていないと言います。プロンプトを磨く仕事は、ループを設計する仕事に変わるのでしょうか？
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AIエージェント時代の「作らない技術」(2) ― 本家に振り回される実装
コードは動き、テストも通る。それでも使う価値だけが消えていく。AI時代の実装が抱えるこの壊れ方を、技術的負債ではなく「座礁資産」として紹介します。
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AIエージェント時代の「作らない技術」(1) ― 母屋に呑み込まれるサードパーティ
PDF対話もAIプレゼンもChatGPTプラグインも、いまはChatGPTやGeminiの標準機能です。それを支えた実装は、どこへ行ったのでしょうか？
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日米IT産業比較 ―「製品」と「サービス」、そしてAIによる再編
アメリカでIT企業といえばMicrosoftやNVIDIA、日本ではNTTデータや富士通——同じ「IT企業」でも指すものが違います。製品を世界へ量産する米国型と、顧客固有の業務を支える日本型。この構造差が収益・人材・競争力を分けてきました。生成AIはこの構図をどう再編するのか、日本の弱みと強みから展望します。
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Claude Codeを作ったBoris Chernyは、8か月も手でコードを書いていないと言います。プロンプトを磨く仕事は、ループを設計する仕事に変わるのでしょうか？
AIエージェント時代の「作らない技術」(2) ― 本家に振り回される実装
コードは動き、テストも通る。それでも使う価値だけが消えていく。AI時代の実装が抱えるこの壊れ方を、技術的負債ではなく「座礁資産」として紹介します。
AIエージェント時代の「作らない技術」(1) ― 母屋に呑み込まれるサードパーティ
PDF対話もAIプレゼンもChatGPTプラグインも、いまはChatGPTやGeminiの標準機能です。それを支えた実装は、どこへ行ったのでしょうか？
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