Googleは12月11日、Chrome DevTools MCPサーバーの新機能を発表した。今回のアップデートにより、コーディングエージェントがアクティブなChromeブラウザセッションへ直接接続することが可能になった。これにより、既存セッションの再利用や、手動デバッグとAIによるデバッグの切り替えが容易になる。 導入には、まず「chrome://inspect#remote-debugging」にアクセスしてリモートデバッグを有効化する必要がある。その後、MCPサーバーを--autoConnectオプションで起動し、実行中のChromeインスタンスに自動で接続できる。セッション開始時にはユーザーの許可が求められ、デバッグ中はChrome上部に通知バナーが表示される。 引用：Google これらの機能により、開発者はAIによるデバッグ支援や従来の手動調査を状況に合わせて柔軟に使い分けるこ

Cursorは12月10日、新機能「Debug Mode」を発表した。同機能は、従来の自動エージェントだけでは解決が難しかったバグ修正を支援することを目的に、実行時情報と人間による検証を取り入れたエージェントループを実現している。 Debug Modeでは、コードベースを解析し、バグが発生している可能性のある箇所について複数の仮説を生成する。その後、各仮説を検証するためのログ出力をコードに自動挿入し、開発者が実際にバグを再現することで、実行時の変数状態や処理の流れなどのデータを収集する。この情報をもとに、問題の根本原因を特定し、数行規模の最小限の修正案を提示する仕組みだ。 修正後は、再度バグの再現を求め、動作確認を行う。もしバグが解消されていなければ、エージェントが追加のログを挿入し、再度修正を繰り返す。開発者の判断を組み込んだ対話型の検証プロセスにより、高度なバグも修正可能になる。 De

Cursorは12月11日（現地時間）、Cursor Browserの新機能としてビジュアルエディタをリリースした。このエディタは、WebアプリケーションのUI、コードベース、編集ツールを一つのウィンドウで扱えるのが特徴だ。 利用者は、DOMツリー上で要素をドラッグ＆ドロップしてレイアウトを変更したり、サイドバーからコンポーネントの状態やプロパティを直接テスト・調整できる。スタイルの変更も、スライダーやカラーパレットなどのビジュアルコントロールでライブに行うことが可能だ。 また、編集したい場所をクリックし、変更内容を記述すると、エージェントが関連コンポーネントを特定して自動的にコードを修正する機能も搭載した。これにより、設計と実装の間の作業のギャップを解消し、より直感的なUI開発を支援する。

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

前回はAIエージェントの基本的な概念と、リアルタイム・非同期での活用方法について解説しました。今回は、実際のプロジェクトを想定しながら、ソフトウェア開発ライフサイクル全体でAIエージェントをどのように活用できるのかを具体的に見ていきます。計画から実装、テスト、リリース後の保守まで、各段階でAIエージェントがどのように開発を加速させるのか確認いただけるはずです。 大手小売企業におけるオンラインストアへのAIウィジェット追加 ここでは、大手小売企業のエンジニアリングマネージャーとして、オンラインストアに新しいAI搭載ウィジェットを追加するプロジェクトを例に、AIエージェントのユースケースを考えてみましょう。このウィジェットは、ユーザーの所在地や地域の気象傾向といった要素に基づいて、パーソナライズされた商品提案を行います。お客様が自分に適した商品を選びやすくなることで、購買体験の向上を目指すもの

OpenAIは12月11日、最新のAIモデル「GPT-5.2」を正式に公開した。既にChatGPT有料プランおよびAPIで提供を開始している。同モデルは、知識業務やコーディング、画像認識、長文コンテキスト、マルチタスクに向けて設計されており、より複雑な業務の自動化・支援が可能となった。 引用：OpenAI 専門業務タスク評価（GDPval）では44職種にまたがるタスクの70.9％で業界専門家レベルのスコアを記録。スプレッドシートやプレゼンテーションの生成精度も向上し、エンタープライズ用途で有力な選択肢となる。コーディングベンチマーク（SWE-Bench Pro）でも55.6％と従来以上のスコアを達成し、4言語対応、大規模リファクタリングなど、実務を意識した機能強化を進めた。 引用：OpenAI 長文でのコンテキスト推論性能も向上しており、最大25万6000トークンに対応。複雑なプロジェクト

OpenAIは12月9日（現地時間）、AIスキルの習得を目的とした認定コース「AI Foundations」と「ChatGPT Foundations for Teachers」の提供開始を発表した。 「AI Foundations」はChatGPT上で受講できるコースで、異なる職種や産業における実践的なAIスキルを学べる内容となっている。受講者は、実際のタスクで練習し、その場でフィードバックを受けることができる。コース修了者はAIスキルを証明する認定証を得られ、今後追加コースや実践プロジェクトを通じてOpenAI Certificationの取得を目指せる。 「AI Foundations」はウォルマートやBCG、Upworkなど複数の企業や公共団体とのパイロットプログラムとして開始される。Coursera、ETS、Credlyなどのパートナー企業と連携し、学習設計や現実的な影響を重視し

Cursorは12月4日、コーディング向けAI支援ツールのエージェントハーネスを最新の「GPT-5.1-Codex-Max」モデルへ対応したことを発表した。 今回のアップデートでは、出力品質の向上や効率的なツール呼び出し、安全なシェル操作、リンターエラー対応など、多岐にわたる強化が行われている。 まず、Cursor環境に最適化された固有の指示やツールをエージェントハーネスに追加し、各モデルに最適な利用体験を提供する方針が取られた。OpenAIとの協力により、Codexモデル向けにはシェル操作を積極的に活用したワークフローを実装。ツール名や定義もコマンド名に近づけ、ツール呼び出しを促進した。この変更によって、インラインスクリプトによる予期せぬ挙動を減らし、安全性と使いやすさの両立が図られている。 また、APIを通じて推論過程（reasoning trace）の保存と伝播を確実に行うようアラー

GitHubは12月3日（現地時間）、Visual Studio 2026でGitHub Copilotの新機能の提供を開始した。新バージョンではパフォーマンスやユーザーエクスペリエンスが向上し、AIによる開発フローの支援も強化されている。 今回の主要なアップデートとしては、まずクラウドエージェントのパブリックプレビューが挙げられる。これにより、UIの整理やリファクタリング、ドキュメント更新、複数ファイルの編集といった作業をVisual Studioから直接委任することが可能になった。 また、コンテキストメニューからコードコメントや説明、最適化の生成が行えるようになった。さらに検索時の「Did you mean」機能も追加され、ファイル探索の精度が向上している。

開発や運用、トラブル対応などで当たり前のように利用しているログ。必要不可欠でありながら、普段はその存在をあまり意識せず、ログについて学ぶ機会もほとんどありません。ですが、いざというときに困ってからでは遅いため、今からログの理解を深めておくことが大切です。今回はログの基礎知識から実務利用まで体系的に解説した書籍『実務で役立つ ログの教科書』（翔泳社）から、ログの役割について解説します。 本記事は『実務で役立つ ログの教科書 基礎知識から収集方法・分析手法・トラブルシューティング・パフォーマンス最適化・機械学習での活用まで』の「第1章　ログの基礎知識」から抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 ログに出力する内容 私たちは仕事で打ち合わせをすると議事録を作成しますし、何か学ぶときにはノートに記録します。経理担当者は簿記として入出金を記録しますし、病院では診察をしたときにカルテとして残

LLMを活用したアプリケーションの典型的なアーキテクチャ はじめに 本記事では、個人や組織で複数のLLMアプリケーションの開発や運用をする際に共通する課題へのアプローチを探ります。全2回の連載を予定しており、第1回目が机上での整理、第2回目がそれを基にしたOSS（Kong Gateway）を用いたハンズオンとなります。通読することで、LLMアプリケーションに共通する課題へのアプローチのヒントを学び、それを実際に体験することが可能です。 LLM とは LLM（Large Language Model | 大規模言語モデル）とは、大量の学習データとディープラーニング[1]技術によって構築された言語モデルのことです。ここで出てきた言語モデルとは、文章や単語の出現確率を用いて、統計的手法によってモデル化したものであり、文章の作成や感情分析、固有表現の抽出などの自然言語処理で用いられます。定量的な定

AWSは11月30日（現地時間）、AWS Lambdaの新機能「Lambda Managed Instances」を発表した。同機能により、サーバレスの運用効率を保ちながら、Amazon EC2インスタンス上でLambda関数を柔軟に実行できる環境が提供される。 従来のLambdaはインフラ管理を不要とする利便性を持つ一方で、特定のCPUアーキテクチャや、コスト削減のためにEC2の柔軟な購入モデルが必要なワークロードに対しては対応が難しかった。Lambda Managed Instancesは、EC2インスタンスの選定や購入コミットメントを活用できることで、こうしたニーズに応えている。 ユーザーはLambdaコンソールやCLIなどで「キャパシティプロバイダ」を作成し、VPCやサブネット、セキュリティグループの設定、インスタンスタイプやスケーリング制御を細かく指定できる。Lambda関数はキ

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Linux Foundation Educationは11月20日（現地時間）、Linuxカーネルコミュニティと連携し、無料オンラインコース「Linuxカーネル開発 初心者向けガイド（LFD103-JP）」の日本語提供を開始した。オープンソースのカーネル開発に初めて携わるエンジニアや独学を目指す開発者向けの内容になっている。 同コースは、Linuxカーネルの開発プロセスに関する「明確なルール」と「暗黙のルール」の解説や、開発システムの構成、gitの基本、パッチの作成・テスト・送信、コミュニティからのフィードバック対応方法など、カーネル開発に必要な知識を網羅している。 また、英語版「A Beginner’s Guide to Linux Kernel Development（LFD103）」を基に、日本語で学べる形式になっており、セルフペースで12〜16時間かけて学習できる。修了後はデジタル

Homebrewプロジェクトは、11月12日、「Homebrew」の最新バージョン「Homebrew 5.0.0」の一般提供を開始した。 Homebrew 5.0.0には、以前のバージョン4.6.0からの重要な変更点として、並列ダウンロードのデフォルト化、Linux ARM64/AArch64のTier 1正式サポート、macOS IntelおよびGatekeeperバイパス挙動の廃止時期の決定が含まれている。 具体的には、HOMEBREW_DOWNLOAD_CONCURRENCY=auto がデフォルトで設定され、並列ダウンロードが有効化されている。また、コード署名のないCaskパッケージの非推奨化も発表され、2026年9月以降にGatekeeperチェックをパスしないCaskは無効化される予定である。 さらに、macOS 26（Tahoe）の公式サポートを開始した。2026年9月以降、

GoogleのAIを活用したファイル形式検出システム「Magika」が、11月6日、オープンソースとして正式にリリースされた。 Magikaは、数ミリ秒以内にバイナリファイルとテキストファイルを正確に識別する、AIを活用したファイルタイプ識別システム。Magikaのアルファ版は昨年初めにリリースされ、オープンソースコミュニティで広く採用されてきた。 今回、サポートするファイルタイプが100種から200種以上に拡大したほか、Rustによって書き直された高性能エンジンによって、毎秒数百のファイルを安全にスキャンできるパフォーマンスを実現した。 新たに検出可能になったファイルの種類には、データサイエンスやML向けのJupyter Notebook（ipynb）、Numpy 配列（npy、npz）といったファイル、Swift、Kotlin、TypeScriptといった数十の言語とフレームワーク、さ

Anthropicは11月18日（現地時間）、Microsoftとのパートナーシップ拡大を発表した。これに伴い、Claude Sonnet 4.5、Haiku 4.5、Opus 4.1の各AIモデルをMicrosoft Foundryでパブリックプレビューとして提供開始する。 利用者はAzureを活用しながら、FoundryのAPIやツールを通じてサーバーレス環境でのスケーラブルなAIを用いた開発が可能となり、Python、TypeScript、C# SDKおよびMicrosoft Entra認証にも対応する。 さらに、Microsoft 365 Copilotでは、ExcelのAgent ModeにてClaudeを用いた数式生成、データ分析、エラー検出などが利用できるようになった。従来必要だった個別契約や請求対応が不要となり負担が軽減された。 詳細な機能や料金は公式ドキュメントやカタログ

Googleは11月19日（現地時間）、AIエージェントを利用したソフトウェア開発を支援する新たな統合開発環境「Google Antigravity」を、パブリックプレビューとして公開した。現時点では利用料金は不要で、一定の利用制限はあるが、誰でも利用できる。 Google Antigravityは、Googleの先進的なAIモデルであるGemini 3を中核に据え、エージェントによる自律的な計画・実行、およびブラウザ制御や非同期対話パターンに対応している。 同開発環境は「信頼」「自律性」「フィードバック」「自己改善」の4つをベースに設計されている。 「信頼」では、エージェントの作業過程や成果物（タスクリスト、実装計画、画面キャプチャなど）をタスク単位で表示し、ユーザーが過程を検証しやすくしている。 「自律性」については、AIエージェントが複数の作業領域を同時並行かつ自律的に操作できる機能

総合空調専業企業のダイキン工業では、事業部や顧客を巻き込んだアジャイル開発の内製化を推進している。2025年には社内の内製化を推進するために、アジャイル内製センターを仮想的に組織化した。そこに至るまで何があったのか、またどのようにして取り組みを拡大してきたのか。そして、アジャイル内製化を推進していく上で、どんな課題があったのか。ファインディの渡邉順氏の進行の下、ダイキン工業 テクノロジー・イノベーションセンターでアジャイル内製センターの代表を務める森鳰武史氏が解説した。 エンジニアを支援するプラットフォームを提供するファインディ ファインディ株式会社 Findy Team+ 事業部 2B Marketing マネージャー 渡邉 順氏 ファインディはエンジニア転職サービス「Findy」や開発データを意思決定に活かす、経営と現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」など、エンジ

Googleは11月13日（現地時間）、ソフトウェア開発者向けの新サービス「Code Wiki」のパブリックプレビューを開始した。Code Wikiは、コードリポジトリ全体を対象に自動で解析し、常に最新かつ構造化されたドキュメントを生成するプラットフォームだ。 このサービスは、従来の静的なドキュメントファイルとは異なり、リポジトリの更新に合わせてドキュメントが自動的に再生成される。また、ドキュメント内容を参照するAIチャット機能を備えており、リポジトリ固有の情報をもとに質問や調査が行うことも可能だ。各説明やチャット回答には該当するコードへのリンクが付与され、シームレスにコードを参照できる。 さらに、アーキテクチャ図やクラス図、シーケンス図も自動生成され、コードの複雑な関係性を可視化できる点が特徴だ。今後は、社内用リポジトリ向けにCLI拡張機能の提供も予定されている。

Microsoftは11月13日（現地時間）、Visual Studio CodeのPython拡張機能の2025年11月版をリリースした。 今回の主なアップデートには、GitHub CopilotのAI生成ドキュメントサマリーをそのままドキュメント文字列としてコード内に追加できる「Add as docstring」や、Copilotホバーサマリーのローカライズ対応が含まれる。 「Add as docstring」は、関数やクラスの定義部分にカーソルを合わせ、AI生成サマリーをdocstring形式で挿入することで、ドキュメント作成の効率化を実現する。 また、Copilotホバーサマリーがエディタの表示言語に準拠する、ローカライズ対応が加わった。これにより、エディタの言語設定に合わせた形でAIサマリーが表示されるようになった。 ローカライズされたコパイロットホバーサマリー さらに、VSCo

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GitHubは11月12日（現地時間）、GitHub Copilot向けにカスタム指示ファイルの新機能「excludeAgent」プロパティを追加したと発表した。 GitHub Copilotでは従来、ディレクトリ内にあるカスタム指示ファイル「instructions.md」を利用して、エージェントの動作をガイドすることができた。それに加えて今回の新機能により、GitHub CopilotコードレビューやGitHub Copilotコーディングエージェントといった各エージェントに対し、どのカスタム指示を適用するか細かく制御できる。 たとえば、excludeAgentに「code-review」と指定すればコードレビューエージェントでは指示が無効になる。これまで通り「applyTo」プロパティでディレクトリ単位の指定も利用可能だ。 引用：GitHub

はじめに ChatGPTによって注目を集めたLLM（大規模言語モデル）は、2025年現在ではAIエージェントとしての活用が本格的に議論されるようになってきました。 なかでも、コーディングやソフトウェア開発のタスクを任せられるコーディングエージェントは、ITエンジニアの間で特に関心が高まっています。 AIエージェントをどのように扱うかの議論も盛んです。LLMに指示を与える技術としては、「プロンプトエンジニアリング」が知られています。これは指示書にあたるプロンプトを過不足なく記述し、最良の応答を引き出すテクニックです。しかし、コーディングエージェントのように複数ターンや複数タスクにまたがってLLMを動作させる場合には、単なるプロンプト設計だけでは不十分です。外部のコンテキストをLLMに渡し、出力を制御する設計が求められます。 外部のコンテキストとは、例えば外部ドキュメント検索を行うRAG（Re

Cursorは11月11日（現地時間）、シカゴ大学によるCursorエージェントがソフトウェア開発に及ぼす影響調査の結果を展開した。 同調査では、数万人に上るCursorユーザーを対象にエージェントへのリクエスト頻度およびコード編集の受け入れ状況を分析している。 まず、エージェントの効果を分析したところ、エージェントがデフォルトとして導入された企業ではプルリクエスト（PR）のマージ率が従来比39％増加したことが明らかになった。 また、職種・経験による傾向も見られ、経験豊富な開発者ほどエージェントによる編集を受け入れる割合が高いことが示された。経験年数が標準偏差で1増えるごとに、平均に対しおよそ6％受け入れ率が上昇している。 生産性指標への影響としては、マージプルリクエスト数の増加に対して、プルリクエストのリバート率やバグ修正率、1つのプルリクエストで編集される行数やファイル数など、他の指標

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立教大学大学院人工知能科学研究科と豆蔵の研究グループは11月11日、大規模言語モデル（LLM）が与えられた情報に対し、実際には存在しない誤った規則性を見出すことがあると発表した。本研究成果は、計算言語学会（ACL）主催の国際会議「EMNLP 2025」で公表された。 LLMはさまざまなタスクを実現する技術として利用が進んでいるが、「ハルシネーション」と呼ばれる誤情報の出力が課題となっている。今回の研究では、「適切な情報を参照している場合には誤った出力は起こらない」とする前提が正しいかどうかについて検証。知識の有無に関わらず、LLMに数列の規則性を説明させる実験を行った。 複数カテゴリの数列（規則性のあるもの、完全にランダムなもの等）を用い、OpenAIやMeta、Google製の5種類のLLMを対象に実験を行ったところ、すべてのモデルで存在しない規則性について説明する事例が確認された。これ

生成AIを導入したのに工数が増加？複雑で冗長なコードが招いたレビュー負荷増加 トヨタ自動車の子会社であるトヨタファイナンシャルサービスの傘下で、モビリティサービスの技術開発を担うKINTOテクノロジーズ。小林氏が担当するMaaSアプリ「my route」は、九州エリアを中心に展開され、リアルタイム運行情報やパーソナライズされたお出かけ情報、デジタルチケット機能などを提供している。 KINTOテクノロジーズ株式会社 my route開発部 小林 利衣氏 同アプリのAndroid開発を担当する小林氏は、2017年に新卒でSIerに入社後、C言語による組み込み開発からWeb開発を経てモバイルアプリ開発に転身。2023年12月にKINTOテクノロジーズに入社した。 小林氏が担当するMaaSアプリ「my route」 小林氏のチームでも生成AIによるコーディングを積極的に導入している。「私たちのチー