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危険コマンド停止率「AIが89％、人間は14％」：

「11回止めたのに本番DBが消えた」　AIエージェント“6つの暴走”と、人間の承認を増やしても防げない理由

AIコーディングエージェントの自律性が高まる一方、本番データベースの削除といった事故も起こっています。では、「人間の承認」を増やせば事故は防げるのでしょうか。事例と対策から、事故を起こさないAIエージェントの設計について考えます。（2026年10月18日）

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iOSアプリ開発入門
～iPhone iPad iPod touch

盛り上がるiOS（iPhone・iPad・iPod touch）アプリ開発。そのハウツーや魅力に関する＠IT記事一覧です

HTML5 + UX

HTML5に代表される、オープンなWebプラットフォームに関する総合技術フォーラム。HTML5やAPI、ブラウザのアップデート情報。アプリ開発者／制作者向けに、UX観点からのWebアプリ作成のノウハウ記事を提供していく

Java Agile

Java技術者とアジャイル開発者のための総合情報提供フォーラム

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プログラマであることに誇りを感じるヒトのための技術情報フォーラム。プロフェッショナルなプログラマの知的好奇心を刺激し、現場で抱える問題をすっきり解決します

TOP STORIES

Agent時代の必須知識　APIから読み解くAIの裏側（6）：

「APIを呼ぶのは、もう人間ではない」　進化するMCPとOpenAPIとの“新しい関係”

2026年7月の仕様改訂によって、「MCP」は既存のWeb技術との親和性を高めました。これが意味するのは、企業の既存のAPIをAIエージェントから利用するための仕組みが整いつつあるということです。AIエージェントが自らAPIを選び、呼び出す時代に、API設計の何を見直す必要があるのかを考えます。（2026年11月12日）

必要な情報をすぐに見つけられるようにするには？：

「“できる人”ばかり質問されがち」から脱却し、年4400時間削減――紀陽銀行の「社内知識」集約術とは

マニュアルがあっても、必要な情報が見つからなければ社内の問い合わせは減らない。従業員が自力で疑問を解消できるようにするために、情報を見つける仕組みをどう見直せばよいのか。紀陽銀行の取り組みに学ぶ。（2026年11月11日）

Agent時代の必須知識　APIから読み解くAIの裏側（5）：

「MCPはもう特別な存在ではない」――その普及と“仕様改訂”がもたらした転換点

AIエージェントと外部のツールをつなぐ「MCP」が、大きな転換点を迎えています。2026年7月の仕様改訂では、サーバ側で通信の状態を保持しない「ステートレス化」が進められました。この変更は、企業がMCPを導入、運用する上で何を意味するのか。まずはMCPの普及状況を振り返りながら、仕様改訂の背景や影響を整理します。（2026年11月10日）

AIエージェントの「暴走」を防ぐ6つの基本原則も：

【図解あり】マルチエージェント設計「15のパターン」　GitHub、Google、Siemensの知見を一気に整理

AIエージェントの一般化に伴い、複数のAIエージェントを連携させるマルチエージェントシステムが注目されています。GitHub、Google、Siemensが紹介した15のデザインパターンを、設計上の課題や具体的な活用場面とともに解説します。（2026年11月8日）

MCP開発者は「2026年」を何の“元年”とした？：

「48ドルの返金が4800ドルに」　AIエージェントの暴走を止める、本番運用の勘所

Linux Foundation傘下のAgentic AI Foundation（AAIF）が「AGNTCon + MCPCon Japan 2026」を東京・渋谷で開催した。同イベントとしては日本初開催となる。MCPの共同開発者らの講演から、AIエージェントの現在地と今後を読み解く。（2026年11月6日）

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「それは“FDE”ではない、ラベルの貼り替えだ」　結局、割高なベンダー依存から抜け出せない企業の共通点（2026/10/24）

Newオンプレミス、RAG、SREはもう“幻滅期”　2026年、「過度な期待」のピークにある5項目とは？（2026/10/19）

「11回止めたのに本番DBが消えた」　AIエージェント“6つの暴走”と、人間の承認を増やしても防げない理由（2026/10/18）

「そもそも親にAIなんて必要ない」　65歳以上の生成AI利用、子世代の7割が拒否する理由（2026/10/17）

AIエージェントに「何を指示するか」より「何をさせないか」――NVIDIAが示す設計の原則（2026/10/16）

「年4200時間の入力」「経験と勘」からの脱却　旧マルハニチロは「販売計画」をどう自動化した？（2026/10/16）

AIエージェントで「約7人に1人が法令違反リスク」　古いルールを参照させた代償とは（2026/10/13）

企業が使うAIモデル、1年半で6割超が「中国製」に　「最高性能のオープンモデルはほぼ中国発」の理由（2026/10/9）

富士通では「Copilot」10万ライセンスの利用率が“9割超え”　「導入したけど使われない」をどう防いだ？（2026/10/8）

社内9部門、62体のエージェントをどう運用？　「AI社員」が働く企業の実例（2026/10/8）

AIの「トークン浪費」を減らす5つの打ち手――AI請求額が“また増えた”をどう抑制？（2026/10/8）

現場データだけあってもダメ　フィジカルAIにありがちな“10の誤解”（2026/10/6）

「ベンチマーク高得点」AIでも“本番”で障害頻発　GitHubがLLMの誤検知を「95％削減」した7つの教訓（2026/10/6）

「トークン単価は8割下がった。なのに請求額は増えた」――その“見えないAI浪費”の正体（2026/10/6）

ITエンジニアの8割超「AIは人間より優れた判断をする」と認める　“でも任せられない”業務とは（2026/10/5）

「DMに逃げる理由は秘密保持ではない」　人とAIエージェントの“最強チーム”を作るベストプラクティス（2026/10/2）

「AIを使えば早くできるでしょ」と言われがち――エンジニアを困らせる"勘違い"の正体とは？（2026/10/1）

「システムプロンプト陳腐化」をどう防ぐか　AWSの試行錯誤に見る「自社AIエージェント」運用のポイント（2026/10/1）

「マルチエージェント」を名乗るだけの作品が続出　Googleが数千の応募から見つけた“勝てる設計”4つのパターン（2026/9/30）

マニュアルのないファイルを「だましだまし」運用　6割超が「前任者の謎マクロ・関数」に苦労（2026/9/29）

「10年ぶり刷新」　Android向けサードパーティーストアアプリ「F-Droid 2.0」公開（2026/9/29）

AIエージェントに頼るだけでは失敗する　「あと5年」で打つべき次の一手（2026/9/29）

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