AI・MLContext Engineering vs Prompt Engineering ── AIエージェント最適化手法の技術的差異と組織導入の経済性プロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリングの技術的差異を、トークン注意予算・ツール設計・メモリアーキテクチャの3層で比較分析。エンタープライズ導入時の初期コスト、APIコスト40-60%削減効果、ROI損益分岐点を定量評価する。2026.03.0412分伊東雄歩
AI・MLHonor Robot Phoneとエッジ推論の実用化 ── MWC 2026で見えた「ローカルLLM」スマートフォンの技術仕様と経済性MWC 2026で注目を集めたHonorのRobot Phoneを起点に、スマートフォン上のローカルLLM実装を技術面と経済面から分析する。公開仕様と推定を分離しつつ、3B級モデルの実装可能域、量子化、RAMフットプリント、クラウドAPI費とのTCO逆転条件を整理する。2026.03.03伊東雄歩
AI・MLLinkedIn Verified AI Skills認証プログラムの実装設計 ── ハンズオン検証で「AI使える人材」を可視化する採用市場の構造転換LinkedInのVerified on LinkedInとMicrosoft Learn連携を起点に、AIスキル認証を自己申告から実技検証へ移す実装設計と採用ROIを分析する。2026.03.03伊東雄歩
AI・MLChatGPT→Claude大規模移行の技術的要因 ── Apple App Store首位交代が示すLLM選定基準の構造転換2026年3月、ClaudeがApp Store首位を獲得しChatGPTを逆転。Pentagon契約問題、GPT-4o引退、コンテキスト精度の差異など、LLM選定基準の構造転換をテクノロジー視点で定量分析する。2026.03.0312分伊東雄歩
AI・MLClaude Agent SDK vs Cursor/Windsurf ── エージェントオーケストレーション実装の選択基準とアーキテクチャ差分Claude Agent SDK、Cursor、Windsurfを、ファイルシステムベース設定、並列エージェント実行、マルチLLM統合、組み込みアーキテクチャの4軸で比較する。Anthropicが2025年9月29日に旧Claude Code SDKをClaude Agent SDKへ改名した意味を整理し、2026年3月1日時点の公式ドキュメントに基づいて、どのチームがどの層に責任を持つべきかという観点から選択基準を提示する。2026.03.0115分伊東雄歩
AI・MLGoogle Gemini 3.1 ProのARC-AGI-2 77.1%達成 ── OpenAI「2028年自律研究者」宣言と推論モデル競争の経済的インパクトGemini 3.1 ProのARC-AGI-2 77.1%達成を起点に、OpenAIの自律研究者タイムライン報道、30GW・1.4兆ドル級インフラ、テスト時間計算の経済性を分析する。2026.02.25伊東雄歩
AI・MLAnthropic Claude Cowork 10大エンタープライズプラグインの衝撃 ── 投資銀行・HR・法務統合がSaaS市場に突きつける「AIネイティブワークフロー」への構造転換Anthropicが2026年2月24日に発表した10大エンタープライズプラグインと主要統合（Google Drive、Gmail、DocuSign、FactSet等）を起点に、SaaS市場の主導権が画面中心からエージェント中心へ移る構造変化を技術実装・市場競争・ガバナンス設計の観点で分析する。2026.02.2518分伊東雄歩
AI・MLエンタープライズAI投資の80%実装・35%ROI問題 ── 2026年、技術ではなくガバナンス・測定設計の失敗が引き起こす収益性ギャップDeloitte調査の実装86%・有意ROI39%・ROI測定可能26%を起点に、2026年のAI収益性ギャップをガバナンスと測定設計の失敗として3層分解し、NIST AI RMF準拠の90日ガバナンス最小構成と三層ROI指標で埋める実務設計を提示する。2026.02.2123分伊東雄歩
AI・MLマルチエージェントオーケストレーションの経済学 ── Plan-and-Execute パターンが実現する90%コスト削減と異種モデル協調アーキテクチャGartnerが報告した1,445%の問い合わせ急増が示すエージェンティックAI時代。Plan-and-ExecuteパターンによるフロンティアモデルとSLMの階層化で90%コスト削減を実現する設計戦略を、米中欧の技術主権争いという地政学的視座から分析する。2026.02.219分伊東雄歩
AI・ML2030年AGI到達の現実性 ── Google幹部・Metaculus予測が収束する「5年以内50%」シナリオの技術的根拠Google DeepMind CEOのHassabisは50%の確率で2030年AGI到達、Brinは2030年前、Metaculus中央値は2028年。予測が収束する中、2e29 FLOPsまでのスケーリング可能性と電力・チップ・データ・レイテンシの4大制約、アルゴリズム革新の必要性を技術的に分析する。2026.02.2110分伊東雄歩
AI・ML2030年AI経済圏の構造予測 ── 1.8兆ドル市場・GDP寄与15.7兆ドル・労働支出26%転換が定義する産業基盤の根本的再編2030年に向けたAI経済圏は、市場規模の拡大だけではなく、IT支出配分・労働支出の再配分・ロボティクス実装・科学R&D生産性の同時進行で再編される。本稿は公開統計とシナリオ分析を分離し、AGI未達を前提にした産業基盤転換の実務的な見取り図を提示する。2026.02.21伊東雄歩
AI・MLAI ROI測定の2026年転換点 ── 「95%失敗率」と「Vibe-Based予算」を終わらせるGartner ROE/ROF フレームワークの実装設計2025年に顕在化した「生成AI実装は進むが企業損益に乗らない」という構造問題を、GartnerのROE/ROF/ROI三層で再設計する。6か月以内ペイバック圧力に耐えるKPI体系、測定設計、意思決定ゲートを実装レベルで提示する。2026.02.21伊東雄歩
