cpython_growth.csvという、36年間にわたるCPythonのコミット履歴から1400件弱を抽出し、その時点でのソースコードの行数を記録したデータセットがあります。今回はこのデータセットを少しばかり眺めてみましょう。
かわさきしんじ()
AIと外部ツールをつなぐ規格「MCP（Model Context Protocol）」の2026年ロードマップは、MCPの役割が「単なるツール接続の仕組み」から「AI同士が連携する基盤」へと広がりつつあることを示している。そのポイントを整理し、「MCP vs. CLI」論争についても触れる。
一色政彦()
気軽に試せるラップトップ環境で、チャットbotを提供するオールインワンの生成AI環境構築から始め、Kubernetesを活用した本格的なGPUクラスタの構築やモデルのファインチューニングまで解説する本連載。今回は、MCPサーバを自作し、日々の作業を効率化、自動化するアプローチを解説します。
編集：石川俊明，岡本隆史（NTTデータグループ），露崎浩太（NTTドコモビジネス）()
MicrosoftはAIエージェントの導入準備態勢に関する調査結果を公開した。準備が整った企業は未整備企業に比べ、約2.5倍の速さでエージェントを導入できるという。
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GitHubが年次レポート「Octoverse 2025」に基づく分析記事を公開した。AIプロジェクトを推進する上で開発者が重視する点とツールの選択方法が変化しつつあるという。
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Visual Studio Codeの安定版が毎週リリースへ移行した。その第1弾となるバージョン1.111では、AIエージェントの自律実行や権限管理、デバッグ支援などが強化されている。
かわさきしんじ()
OpenAIの新モデル「GPT-5.4」が登場した。100万トークンの巨大コンテキストやCodexアプリとの連携により、AIが実務タスクを自律的に完遂する能力が大きく強化されている。本稿では、その特徴と実際の使いどころを整理する。
一色政彦()
AIコーディングが普及する中で注目され始めた「理解負債」と「認知負債」。従来の技術負債と合わせた「AIコーディング時代の三大負債」を整理し、なぜ開発が後から苦しくなるのかを分かりやすく解説する。
一色政彦()
初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第14回。これまで、13回にわたって、主に2群の差や分散などについて検定の考え方やその手順を見てきました。今回は、3群以上の場合にも対応するために、分散分析の考え方や手順を解説します。
羽山博()
Anthropicは、AIエージェント機能「Cowork」にスキルやコネクター、スラッシュコマンド、サブエージェントを組み合わせて、業務に特化した「Claude」をカスタマイズできるプラグイン機能を追加した。
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複数のAIエージェントで問題を解決する場合、単に丸投げするのではなく、AIエージェントが活躍できるような仕組みが必要です。そのために必要な3つのワークフローパターンをAnthropicが公開したブログ記事を基に紹介します。
かわさきしんじ()
Anthropicのオンライン講座「Anthropic Academy」に、Claude Codeの重要機能「エージェントスキル（Agent Skills）」を解説する新コースが追加された。約22分の動画で、AIエージェントの新しい開発スタイルを学べる講座の内容を整理し、技術の背景も含めて紹介する。
一色政彦()
Mistral AIは音声認識AIモデル「Voxtral Transcribe 2」を発表した。高精度で低価格なバッチ処理向けと、超低遅延なリアルタイム対応の2モデルで構成される。
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Chrome拡張機能は便利ですが、安全なのか気になったことはないでしょうか。私はAIエージェント「Claude Cowork」を使い、自分のPCに入っている拡張機能をセキュリティ解析してみました。すると、AIだけで“自分のPCを監査する”新しい使い方が見えてきました。その手順とポイントを紹介します。
一色政彦()
多くのチャットボットサービスにはユーザー情報を要約したメモリと呼ばれるものがあります。そして、Claudeでは他のサービスのメモリをカンタンにインポートできるようになったので、ちょっと試してみましたよ。
かわさきしんじ()
Python install managerはバージョン26.0でパッケージが提供するコマンドやスクリプトへのショートカットも生成するようになりました。その使い勝手や仕組みについて、今回は調べてみました。
かわさきしんじ()
思考力の強化に加え、エージェント実行能力を大きく押し上げたGemini 3.1 Pro。本稿では主要ベンチマークや機能改善を整理しつつ、「考えるAI」から「働くAI」へと進むモデル進化の方向性を、開発者視点のコメントとともに読み解く。
一色政彦()
Googleは、Gemini 3 Flashの新機能として「Agentic Vision」を発表した。画像理解に視覚的推論とコード実行を組み合わせる仕組みだという。
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JAXAは、地球観測データを利用するためのPythonパッケージ「JAXA Earth API for Python」のv.0.1.5を公開した。MCPをサポートし、生成AIツールで地球観測データを表示、分析できるという。
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Windows向けのPython install manager 26.0が公開された。Pythonパッケージが提供するコマンドラインツールを使いやすくする新機能が追加されるなど、着実に進化している本ツールを紹介する。
かわさきしんじ()
最上位モデルOpus 4.6に迫る性能と、従来Sonnet水準の価格を両立したClaude Sonnet 4.6。本稿では主要ベンチマークや新機能を軸にその特徴を整理しつつ、編集長コメントでは巨大コンテキストや実務での活用可能性についても開発者視点から考察する。
一色政彦()
ストライプジャパンは2026年1月28日、米国での法人設立支援プラットフォーム「Stripe Atlas」のデータに基づくスタートアップ動向を発表した。AI分野の急増と、AIエージェントへのシフトが目立っている。
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Microsoftは、AIエージェントの開発を支援する「Microsoft Agent Framework」が「GitHub Copilot SDK」と統合したことを発表した。
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Gartnerは、生成AIを活用したカスタマーサービスの問い合わせ解決コストが2030年までに3ドルを超え、多くのBtoC向け海外有人オペレーターのコストを上回ると予測している。
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Pythonでは仮想環境や依存するパッケージを管理する方法はさまざまだ。各種ツールと連携して、環境管理に統一的なUIをもたらす拡張機能の一般提供がついに開始された。
かわさきしんじ()
初歩から応用までステップアップしながら学んでいく『やさしいデータ分析』シリーズ（仮説検定編）の第13回。前回、前々回と、ノンパラメトリック検定に取り組んでいますが、今回は、順位を基にした相関係数の検定方法について解説します。
羽山博()
Pythonではビット反転演算子の「~」をブール値に適用できます。その結果がどうなるか知っていましたか？ そして、Python 3.16ではこの挙動が廃止される予定という話も知っていましたか？ 今回はこのことについて調べてみました。
かわさきしんじ()
「バイブコーディング」という言葉が生まれてから1年。さらに大きく変化しつつあるAI開発スタイルに、あらためて名前が与えられた。それはどんな考え方で、どんな開発なのか。なぜ今、その言葉が必要とされているのか。
一色政彦()
Gartnerは2028年までの人型ロボット導入予測を発表し、製造・サプライチェーン分野における本番稼働は20社未満にとどまると予想した。
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