インフラKubernetes AI覇権の確立 ── 66%がGenAIワークロードをK8s上で運用する2026年のインフラ標準CNCF 2026調査の66%データとKubernetes 1.34/1.35の新機能を基に、GenAI運用とエッジ配備がK8s標準化を加速させる構造を分析する。2026.02.197分伊東雄歩
セキュリティÆSIR/Claude Opus 4.6が書き換えるゼロデイ発見の産業構造 ── OpenSSL 12件全件検出とAnthropicの500件超CVE発見が示すAI駆動脆弱性研究の臨界点AISLEのOpenSSL 12件全件検出とAnthropic Claude Opus 4.6の500件超ゼロデイ発見を基に、AI駆動の脆弱性研究が「発見産業」から「発見-検証-修復の供給網」へ移行する構造転換を分析する。CVE-2025-15467の技術的意味、30以上のプロジェクト横断実績、Claude Code Securityの製品化が示すエンタープライズ展開の展望と防御側の設計指針を解説。2026.02.1813分伊東雄歩
セキュリティOpenAI「プロンプトインジェクションは完全に防げない」宣言の衝撃 ── AIブラウザの根本的脆弱性と確率的システムの限界OpenAIが2025年11月・12月に示した「プロンプトインジェクションは長期継続リスク」という立場を起点に、OWASP LLM01の意味、AIブラウザの構造的弱点、そして確率的システムにおける現実的防御設計を整理する。2026.02.186分伊東雄歩
セキュリティRAG Poisoningの脅威 ── わずか5文書で90%のAI応答操作が可能になった2026年の構造的脆弱性と多層防御設計PoisonedRAG論文が実証した「5文書で90%操作」の技術的メカニズムから、The Lethal Trifecta脅威モデル、6レイヤー多層防御アーキテクチャまで、RAGシステムの構造的脆弱性を技術者視点で徹底分析する。2026.02.188分伊東雄歩
Web開発Rust製フロントエンドツールチェーンの統一 ── Rolldown・Oxc・Biomeが終わらせるJavaScript開発の「ビルド待機時間」Vite 8のRolldown統一、Oxcの全工程カバー、Biomeの高速Lint/Formatを一次情報で検証。Rolldown 1.0 RCの本番導入事例（Linear 87%削減等）と段階的移行プロトコルを技術分析する。2026.02.1811分伊東雄歩
AI・MLWorld Labs「Marble」が定義する空間知能の実用化 ── Fei-Fei Liの3D世界生成AIと50億ドル評価の技術基盤スタンフォードのFei-Fei Liが創業したWorld Labsの世界モデル「Marble」は、テキスト・画像から永続的な3D環境を生成する。2026年1月のWorld API公開でロボティクス・創作ツールへの展開が本格化。空間知能の技術詳細と50億ドル評価の意味を解説。2026.02.1812分伊東雄歩
AI・MLDeepSeek R1が開く推論モデルのオープンソース革命 ── MoE 671Bパラメータ×RL訓練が変えるAI民主化の構造DeepSeek-R1はMITライセンス、MoE 671B設計、RL主導訓練、1.5B〜70B蒸留モデル公開を組み合わせ、推論AIの供給構造をAPI専有から重み公開へ再編した。本稿は一次情報に基づき、技術的到達点と経済的含意を分析する。2026.02.1810分伊東雄歩
ロボティクスBoston Dynamics×Google DeepMind提携の技術的意味 ── Gemini Roboticsが実現する「あらゆる形状」のロボットAI統合CES 2026で発表されたBoston Dynamics×Google DeepMind戦略提携を技術解析。Gemini Robotics基盤モデルのVLAアーキテクチャ、クロスエンボディメント学習、産業応用ロードマップを解説する。2026.02.188分伊東雄歩
セキュリティAIエージェント攻撃の産業化 ── プロンプトインジェクションとツール悪用がバックドア削除・DB全量流出を自動実行する2026年の脅威モデル2026年のサイバー攻撃は人間からAIエージェントへシフトしている。プロンプトインジェクションとツール悪用を連鎖させた攻撃チェーンの技術分析と、AIファイアウォールによる実行時防御の設計思想を解説する。2026.02.188分伊東雄歩
インフラKubernetes 1.35 DRAベータ昇格の衝撃 ── GPU時代のリソース管理が書き換えるCPU/メモリ中心設計の終焉Kubernetes 1.34でGA到達、1.35でフィーチャーゲートがロックされたDynamic Resource Allocation（DRA）。GPU中心のAI/MLワークロードが要求する属性ベースのリソース管理モデルは、従来のCPU/メモリ中心設計をどう書き換えるのか。技術的背景、4つのAPIオブジェクト、ベンダー実装状況、移行戦略を解析する。2026.02.1810分伊東雄歩
AI・MLAGI 2030年到達予測の収束 ── Google Brin/Hassabis、OpenAI/Anthropic CEOが一致する「5年以内」タイムラインと技術的実現可能性Google共同創業者ブリン、DeepMindハサビス、OpenAIアルトマン、Anthropicアモデイが相次いで「2030年前後」のAGI到達を示唆。Metaculus予測の劇的縮小、Epoch AIのコンピュート分析、AI研究者調査との17年ギャップを検証し、2030年AGI予測の構造と不確実性を分析する。2026.02.1811分伊東雄歩
AI・MLVLAモデルを現場投入するためのデータフライホイール ── ログ収集・失敗学習・継続学習パイプラインの設計指針Vision-Language-Action（VLA）モデルを実環境で継続的に改善するデータフライホイールの設計指針を解説。ログ収集基盤・失敗学習・継続学習パイプラインの3本柱と、Physical Intelligence、Figure AI、1X Technologies等の主要プレイヤーの戦略を分析する。2026.02.1712分伊東雄歩
