AI・MLエージェント協調型開発の実測データ ── Anthropic「8つのトレンド」レポートが示す開発者60%AI統合とRakuten 1250万行自律実装の衝撃Anthropicが2026年1月21日に公開した「8つのトレンド」レポートを精読し、AI利用60%でも完全委任が0〜20%に留まる実態、Rakutenの12.5百万行コードベースでの7時間自律実装事例などの実測を起点に、マルチエージェント協調の標準化とエンタープライズ導入の設計指針を整理する。2026.02.15伊東雄歩
AI・MLAnthropicエージェンティックコーディングレポートの実態 ── 開発者の60%がAIを活用しながら「完全委任」は20%未満という現実Anthropicの「2026 Agentic Coding Trends Report」は、回答者の約60%が仕事でAIを利用する一方、タスクをAIに「ほぼ完全に」任せる比率が0〜20%に留まる現実を示す。本稿はそのギャップを、検証コストと責任境界、マルチエージェント協調ワークフローの成熟度として技術的に分析し、開発者ロールが「コード記述者」から「エージェントオーケストレーター」へ移行する構造を整理する。2026.02.1510分伊東雄歩
セキュリティ自律AIバグハンターの台頭 ── XBOWがHackerOne首位、CAIがCTF人間超えを達成した2026年のセキュリティ検証革命2025年、XBOWはHackerOneで上位実績を公表し、CAI（Cybersecurity AI）はCTFで人間を上回る速度と順位を示した。2026年の論点は「AIが見つけられるか」ではなく「見つかり続ける世界をどう運用設計するか」である。2026.02.15伊東雄歩
インフラGitHub Agent HQのアーキテクチャ解析 ── マルチエージェント統合プラットフォームがソフトウェア開発の「コントロールプレーン」を再定義するGitHubが2026年2月に発表したAgent HQは、Copilot/Claude Code/Codexなど複数エージェントを統合し、Mission Controlで監視・ガバナンス・ブランチ単位の権限制御を提供する。本稿はアーキテクチャを分解し、エンタープライズのマルチエージェント運用設計指針を提示する。2026.02.15伊東雄歩
AI・MLRecursive Language Modelsの実装設計 ── 10M+トークン処理を実現する再帰エージェントアーキテクチャとGoogle ADK統合MITらが提唱するRecursive Language Models（RLM）はLLMを再帰的に呼び出し、10M+トークン級の長文入力を実用的コストで処理する。実装設計とGoogle ADK統合パターンを技術解析する。2026.02.13伊東雄歩
