AI・MLドメイン特化型言語モデル（DSLM）の台頭 ── 汎用LLMの終焉とエンタープライズAIの次章Gartnerが2026年戦略トレンドの「ライジングスター」に選定したDSLM。汎用LLMとの精度・コスト・コンプライアンス比較、医療・金融・製造の実装事例、SLMとの棲み分けを分析する。2026.02.078分伊東雄歩
セキュリティ自律型攻撃AIの台頭 ── オフェンシブAIエージェントに備えるディフェンス戦略2025年9月に検知された初の大規模AI自律型サイバー攻撃を分析。メモリポイズニングやプロンプトインジェクションなどの新攻撃手法と、AIエージェントにゼロトラストを適用する防御設計を論じる。2026.02.079分伊東雄歩
AI・MLAIソブリンティの実装戦略 ── データ主権・モデルガバナンス・ハイブリッドスタックの設計指針AIソブリンティを具体的なアーキテクチャ設計に落とし込み、データレジデンシー制御、モデルガバナンス、ハイブリッドスタック構築の実装指針を提示する。2026.02.079分伊東雄歩
AI・ML中国オープンソースAIの台頭 ── Qwen・Kimi・DeepSeekが塗り替えるグローバルAI勢力図中国製オープンソースLLMのグローバルシェアが1.2%から30%に急伸。Qwen、DeepSeek、Kimiの3大プレイヤーを軸に、グローバルAI勢力図の変容とエンタープライズが取るべきマルチモデル戦略を分析する。2026.02.079分伊東雄歩
セキュリティShai-Hulud 3.0とサプライチェーンワーム ── npmエコシステム崩壊の教訓と次の標的2025年に500以上のnpmパッケージを汚染した自己複製型ワーム「Shai-Hulud」が2026年に新型亜種として再出現。Dead Man's Switchによるデータ破壊機構やクロスエコシステム拡散のリスクを解説し、CISAガイダンスに基づく防御策を提示する。2026.02.0710分伊東雄歩
AI・MLAIがAIを作る時代 ── GPT-5.3-Codexが示す再帰的自己改善の現在地GPT-5.3-Codexは「自己開発に関与した初のモデル」と発表された。AnthropicのDario Amodei CEOも「Claudeが次のClaudeを設計している」と語る。再帰的自己改善の現状と課題を分析。2026.02.0610分
セキュリティGlassWormが示す開発者サプライチェーン攻撃の新次元 ── IDE拡張機能を狙う自己増殖型マルウェアの脅威VSCode/OpenVSX拡張機能を経由し、Unicode不可視コードやSolanaブロックチェーンC2を活用する自己増殖型ワーム「GlassWorm」が35,800件以上のインストールを侵害。開発者の日常ツールが攻撃ベクトルとなる新たなリスクとその対策を解説する。2026.02.0611分伊東雄歩
セキュリティポスト量子暗号（PQC）移行の現実 ── NIST標準化後のエンタープライズ対応戦略NISTがFIPS 203/204/205を最終化し、2026年1月にはFBI・CISA・NISTが連邦機関向け移行ロードマップを提示。「Harvest Now, Decrypt Later」リスクを踏まえ、エンタープライズが今着手すべき暗号資産棚卸・ハイブリッド移行・2035年期限への具体的アクションを解説する。2026.02.0610分伊東雄歩
AI・MLGPT-5.3-CodexとClaude Opus 4.6同時リリース ── AI開発ツール競争の新局面2026年2月5日、OpenAIとAnthropicが同日にフロンティアモデルを発表。GPT-5.3-Codexは自己開発に関与した初のモデル、Opus 4.6はAgent Teams機能を搭載。両社の技術と戦略を比較分析。2026.02.068分
AI・MLAIエージェント本番運用の壁 ── 実験から本番へのギャップを埋める方法論66%の企業がAIエージェントを実験中だが本番稼働は11%未満。Gartnerは2027年までに40%のプロジェクトが頓挫と予測。統合・品質・セキュリティ・レイテンシの4大障壁と、観測可能性・ガバナンスファーストの実践アプローチを解説する。2026.02.069分伊東雄歩
AI・MLDeepSeek V4とオープンソースAIの逆襲 ── プロプライエタリAIとの差は消えたのかDeepSeek V4の1兆パラメータMoEモデル、V3.2の685Bパラメータなど、中国発オープンソースAIの急進を分析。コスト効率、性能比較、エンタープライズ採用におけるガバナンス・コンプライアンスの壁と、CTO層が検討すべきモデル選定戦略を提示する。2026.02.069分伊東雄歩
インフラFinOps as Code ── クラウドコスト最適化がエンジニアリングの「第一級市民」になる日クラウド支出の30〜35%が無駄という現実に対し、CI/CDパイプラインへのコスト可視化組み込みやFinOps as Codeの実装アプローチを解説。AIワークロードの爆発的コスト増への対策と、プラットフォームエンジニアリングとの統合を論じる。2026.02.067分伊東雄歩
