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。
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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。
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NTTとNTTドコモビジネス、早稲田大学がCI/CD基盤「GitHub Actions」のセキュリティ対策におけるユーザーの実施状況を調査した。
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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。
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NECはAIを活用したコードレビューサービス「Metabob」の正式導入と運用開始を発表した。社内のAI専門チームにおける実証ではコード保守・修正工数を最大66％削減したという。
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Anthropicが新機能「Claude Code Security」の限定プレビュー版の提供を開始した。人間のセキュリティ研究者と同じ手法でコードの脆弱性を解析し、人間によるレビュー用の修正パッチを提案するという。
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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。
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AIコードエディタ「Cursor」の開発チームは、プラグインによる拡張に対応したと発表した。プラグインにより、エージェントによる外部ツールへの接続や新しい知識の利用が可能になる。
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AIコーディングは、開発者から「書く苦労」を奪う代わりに「判断と責任」を課そうとしている。ベテランエンジニアのI氏に、AIが開発者個人にもたらす変化と、この先の向き合い方について尋ねた。
高橋睦美，編集：平田修()
Java×Spring AIで始めるAIプログラミングの入門連載。前回までは、基本的な実装からMCPの活用まで、できるだけ「マニュアル」に沿って、問題が生じにくい標準的な使い方を解説してきました。最終回となる今回は、「マニュアルの先」にある泥臭くもはまりやすい部分について、皆さんが自走するための支援となるようなトピックを解説します。
小林昌弘（著）山田祥寛（監修）()
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。
齋藤公二，編集：石川俊明()
Tricentis JapanはエンがAI駆動型テスト自動化ソリューション「Tricentis Testim」を導入し、テスト自動化の大幅な範囲拡大と効率化を実現したと発表した。
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GitHubは、リポジトリ自動化機能「GitHub Agentic Workflows」のテクニカルプレビュー版を公開した。開発者がMarkdownで期待する成果を記述するだけで、コーディングエージェントがIssueのトリアージやドキュメント更新などを自動で実行するという。
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Cloudflareは、AI向けにHTMLコンテンツをMarkdown形式に自動変換して配信する「Markdown for Agents」を発表した。AIクローラーやエージェントの増加で構造化データの需要が高まっているという。
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Microsoftは「Microsoft Store」の開発者向けツールを強化した。アプリのパフォーマンス分析機能の改善、Webインストーラーの機能拡張、新しいCLIの提供が主な内容となる。
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OpenAIのソフトウェア開発チームは「ハーネスエンジニアリング」を実践し、同社のAIコーディングエージェント「Codex」を活用して、手作業のコーディングなしで社内向けソフトウェアを開発したという。公式ブログで取り組みの成果と課題を共有した。
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ノーコード／ローコードでAIアプリを構築できるオープンソースプラットフォーム「Dify」を活用して、AIワークフローを構築する本連載。第3回は、より高度なチャットフロー設計に挑戦します。質問分類器やイテレーションなどのブロックを活用し、複数のWebページの要約結果をまとめてユーザー指定の形式（PDF、Wordなど）で返す自動化フローを作成します。
山田研二（著）／山田祥寛（監修）()
元GitHubのCEOが新会社Entireを設立した。AIエージェントと人間が協働する次世代開発プラットフォームの構築を目指すという。
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生成AIの台頭以降、ソフトウェア開発の現場では「AIコーディング」が急速に広がっている。人材不足や開発スピード向上への圧力を背景に、効率化への期待は高い。だが、コーディングが速くなっても開発は必ずしも楽になっていないという声もある。作業の効率化と、開発全体の生産性は必ずしもイコールではない。生成AI技術の進化が著しい今、開発者はAIコーディングにどう向き合うべきか。
遠藤文康()
Anthropicはエージェント型コーディングツール「Claude Code」に「Code Review」機能を導入し、「Team」および「Enterprise」プラン向けにβ版のリサーチプレビューとして提供開始した。
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対話型AI（人工知能）にアドバイスを受けながら進めるJavaプログラミングの入門連載。今回は、クラスをまとめる方法としてパッケージとモジュールを学習します。基本となるパッケージと、パッケージの問題点を解決する仕組みとされるモジュールを理解しましょう。
山内直（著）／山田祥寛（監修）()
Devographicsは、JavaScriptの年次利用動向調査「State of JavaScript 2025」の結果を発表した。フレームワークやツールのユーザー数、人気、満足度、評価度などを明らかにしている。
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Googleは「Antigravity」と「Gemini CLI」の選び方を解説するブログ記事を公開した。IDE型の統合環境を重視するか、CLIベースの自動化を重視するかで選択が分かれるという。
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GitHubは、AI支援開発ツールの「断片化」を解決する統合プラットフォームを紹介した。成功ビルドが84％増加し、「後で修正」の手戻り作業が大幅に減少するなどの成果を確認しているという。
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Cognitionは、コードベースにおけるAI貢献を記録するためのオープン仕様「Agent Trace」への支持を表明した。Agent Traceを活用した内部ツールの例を幾つか紹介し、その効果を解説している。
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The Guardianのエンジニアリングチームは、ワークフロー自動化サービス「GitHub Actions」のセルフホステッドランナー（自社環境で用意する実行環境）への移行経験をブログで公開した。
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Dockerは、自律的に動作するAIエージェントを前提とした新たなセキュリティフレームワーク「3C」を提唱した。エージェント実行層でのガバナンスを実現する新たな指針になるという。
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Googleは、Gemini in Chromeのアップデートを発表した。「Gemini 3」を基盤とし、サイドパネルでのマルチタスクや連携機能などが強化されているという。
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OpenAIは、コーディングエージェント「Codex」のデスクトップアプリケーションを提供開始した。複数のAIエージェントを同時に管理し、並列で作業を実行できる「エージェントのコマンドセンター」として設計されているという。
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Anthropicは、AIアシスタントが開発者のスキル習得に与える影響を検証した結果を発表した。実験ではAI支援を使用したグループの理解度が手作業グループより17％低かった。
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