プロダクト開発エンタープライズAI投資78%実装・20%収益化の構造的ギャップ ── 2026年、37億ドル投資と「スキル不足46%」が示すAI戦略の致命的欠陥2026年のエンタープライズAI導入率78%・生成AI投資370億ドルの裏で、収益成長実現はわずか20%。Deloitte・Gartner調査が明かす「生産性66%・収益化20%」の非対称性と、最大障壁「AIスキル不足46%」の構造を経済学的に分析し、AI CoE・ガバナンス成熟度・人材戦略の3軸フレームワークによる実装設計を提示する。2026.02.24伊東雄歩
プロダクト開発AI投資2兆ドル時代のバブル懸念 ── 2026年、生成AIがもたらす4.4兆ドル経済効果予測と「ファイバーバブル再来」シナリオの構造分析グローバルAI投資2兆ドル、McKinsey予測4.4兆ドル経済効果の一方で、VC投資61%集中と循環融資が示すファイバーバブルとの構造的類似性を経済学的に検証。「崩壊」ではなく「選別」フェーズへ移行するAI投資の実像と判断基準を提示する。2026.02.2312分伊東雄歩
セキュリティエージェンティックAI攻撃面の産業化 ── 2026年に48%が予測する自律エージェント侵害と特権昇格の構造的脆弱性セキュリティリーダーの48%が「エージェンティックAIが2026年最大の攻撃ベクトル」と予測。Gartnerの40%統合予測、Ciscoの83%対29%準備ギャップ、Fortinetのサイバー犯罪産業化シナリオを経済の視点から分析し、ゴールハイジャック・特権昇格・ツール悪用の損失構造と防御投資の非対称性を解剖する。2026.02.218分伊東雄歩
インフラKubernetes 1.34/1.35のAIワークロード専用機能 ── バッチポッド一括スケジューリングとeBPF統合がLLM推論基盤を変えるKubernetes 1.34でDRAがGA昇格、1.35でGang Schedulingがアルファ導入。GPU利用率30%→70%への改善、分散学習デッドロックの排除、eBPF/Ciliumによるネットワーク限界費用削減など、AIワークロードの経済構造を変える技術進化を分析する。2026.02.2010分伊東雄歩
プロダクト開発AI補助学習の生産性パラドックス ── Anthropic研究「タスク完了速度向上・習熟度50%低下」が突きつける組織学習設計の課題Anthropicの2026年1月RCTで、AI支援グループのテスト習熟度が67%→50%に低下した。ソロー・パラドックスの現代版として、人的資本の減価償却・労働市場のシグナリング問題・組織学習設計の経済学的含意を分析し、「二層学習モデル」を提案する。2026.02.208分伊東雄歩
プロダクト開発AI市場二極化の2030年予測 ── 生成AI活用企業2.5倍成長と「勝者総取り」構造が生む産業再編シナリオ生成AI活用に成功した企業は収益成長率2.5倍・生産性2.4倍を実現し、AI非導入企業との格差が加速度的に拡大する「勝者総取り」の二極化構造が顕在化している。2030年までの産業再編シナリオと日本企業の生存戦略を経済の視点から分析。2026.02.198分伊東雄歩
