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特集： その「AIコーディング」は本当に必要か？（2）：

AIコーディングで現場が疲弊するのはツールのせいではない　KDDIアジャイル開発センターに聞く、AIコーディングの誤解と「本当の生産性」

AIエージェントの普及により、コードの生成コストは極限まで低下した。しかし現場では、中身を理解せぬままAIにコードを実装させる「バイブコーディング」の課題も顕在化している。開発現場と開発者はAIコーディングとどう向き合うべきなのか。KDDIアジャイル開発センターでAIコーディングを実践する面々との対談を通じて、AIコーディングを使いこなしながら「本当の生産性」をつかむための方策を探る。（2026年3月24日）

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特定の関数で99％のパフォーマンス改善：

「AIが書いたコードはAIにレビューさせる」　GitHub Copilot コーディングエージェントがアップデート

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外出先でもClaudeに指示できる：

「Claude Code」に追加されたリモート接続機能は安全？　注意点は？

Anthropicは、AIコーディングツール「Claude Code」に「Remote Control」機能を追加した。スマートフォンやブラウザから、ローカルマシンで実行中のセッションに接続して作業を継続できる。（2026年4月3日）
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なぜAIエージェント同士の連携は難しいのか：

GitHubが明かす、「マルチエージェントシステム」失敗の要因と設計のプラクティス

GitHubは、マルチエージェントによるワークフローが失敗しやすい要因と、信頼性を高める3つの設計パターンを解説した。（2026年4月2日）
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AWS発IDE「Kiro」の開発チーム解説：

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Kiroの開発チームは、ベンチマークの数値だけでは見逃されるAIコーディングエージェントの非効率性を発見、改善する取り組みを解説した。無駄なやりとりを削減することで、開発者体験を継続的に向上させるという。（2026年4月1日）
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「COBOL」技術者はもういない、レガシーコードの読み解き方をAnthropicが解説

Anthropicは、COBOLのモダナイゼーションで障壁となる理解コストをAIで下げる手法を公開した。従来は数年かかっていた移行作業を、数カ月単位で実現できる可能性があるという。（2026年3月26日）

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