Googleは社内のエージェントを「脅威」と見なす――なぜ「AIを信じない」のか？

AIエージェントチームの運用例から、調査依頼から試作までを1日で進める進め方が参考にできる。朝に依頼した調査が深夜にはMVP（試作品）として動いていた状況を示しており、自律的なタスク進行の目安になる。

モデル比較の結果と、企業が採用をためらう理由をセットで確認できる。Claudeの性能が高いとされている一方、企業側の選定条件や運用リスクの面で採用しにくい点があるとみられる。

Claude Codeの質問形式を自由記述から選択式に変えるプロンプトの書き方が分かる。候補を列挙して選ばせるよう形式を限定することで、回答のぶれを抑え、操作を簡潔にできる。

AIエージェントが復旧を誤って報告し続ける問題を防ぐ観測設計が分かる。同じ「復旧しました」を繰り返した事例から、復旧判定の条件と観測項目を分けて設計する必要が読み取れる。

ClaudeとCodexに同じコードベース知識を持たせ、エージェント間の認識を揃える連携方法が分かる。JetBrains Contextを経由して共有コンテキストを参照させることで、両ツールの回答前提を統一しやすくなる。

自然界にないウイルスをAIで作った米スタンフォードの研究結果を、日本経済新聞の報道から把握できる。バイオ分野でのAI利用がもたらすリスクと、規制や安全管理の必要性を検討する材料になる。