最新記事一覧
台湾の台北市で開催されたPCおよびAI関連の見本市「COMPUTEX TAIPEI 2026」。本記事では、COMPUTEXの歩みや、今後のAI関連の動向についてダイジェストでまとめた動画をお届けする
()
Googleは、ソフトウェアの脆弱性の発見から修正までを自動化するオープンソースのハーネス「Mantis」を公開した。
()
AIエージェントが外部サービスを利用するには、APIへのアクセスが欠かせない。一方、APIキーやトークンなどの資格情報をAIエージェントに持たせれば、漏えいや意図しない利用のリスクも生じる。Postmanは、実際の資格情報を開発者やAIエージェントに渡さずにAPIを呼び出せる仕組みの提供を開始した。
()
生成AIやAIエージェントの活用が広がる中、企業のAI利用コストも膨らんでいる。AI活用を減らすことなく、増加するコストを抑えるには何を見直せばいいのか。アクセンチュアの調査から、その実態が見えてきた。
()
生成AIやAIエージェントの活用が広がる一方、トークン課金による想定外のコスト増が企業を悩ませています。AIコーディングが広まった開発現場にも、品質が高いコードの生成に加え、無駄なトークンの削減が求められるようになりました。本eBookではClaude Code・VS Code・GitHub Copilot・Cursorが公式ブログで提供した「トークン浪費」防止術をまとめたので、ご活用ください。
()
Anthropicは、Claude Platformでコスト削減と精度向上を両立する3つの手法を公開した。
()
シングルサインオンやAPI連携を支えるトークンを狙う攻撃が続いている。米NISTとCISAは、政府機関からメール6万通超が盗まれた攻撃も踏まえ、トークンを保護するための実装指針を最終決定した。両機関は何を推奨しているのか。
()
米国のNSA、CISA、FBIは、中国AI企業が米国のフロンティアモデルから組織的に「知識蒸留」を行っているとして共同勧告を公開した。プロキシ経由で推論機能などを抽出していると指摘し、対抗措置を推奨している。
()
Anthropicは、「Claude Code」でトークンを効率的に使用し、セッションから最大限の価値を引き出す方法を解説した。
()
GitHubは、AIコーディングエージェントのコスト効率を高めるために「GitHub Copilot」に加えた4つの改善を公開した。ツール呼び出し1回分の出力を短くする定石が、かえってタスク全体の費用を押し上げる場合があるという。
()
AIエージェントの活用が広がるのと同時に、APIキーやトークンなどの認証情報も増殖。セキュリティリスクは高まり、従来の認証情報の管理方法は限界を迎えつつあります。では、どう守ればよいのでしょうか。
()
生成AIやAIエージェントの活用が広がる一方、トークン課金による想定外のコスト増が企業を悩ませています。なぜ浪費が起こるのか、その原因と、現場で取り組める対策を5本の記事から探ります。
()
AIのトークン利用料金は90％下落しているのに、支出が増加する――こうしたAIコストを巡る議論では「ジェボンズのパラドックス」が注目されている。どのような考え方なのか。
()
400以上のAIモデルを1つのAPIで呼べる中継サービス「OpenRouter」の週間トークン処理量が、1年で20倍を超え、なお加速している。なぜ伸びているのか、私たちも使うべきなのか。仕組みと注意点を整理し、筆者自身の使い方も交えて考える。
()
Metaが新たに公開したモデル「Muse Spark 1.3」は、推論能力の強化により開発時の「会話の往復」を削減するという。100万トークンのコンテキストやマルチモーダル処理を継承しつつ、選べる2種類の料金体系を提示している。
()
IDCが生成AIやAIエージェントの利用拡大に伴うコスト管理の課題とガバナンスの重要性を解説した。トークン単価が下落しても予算超過が頻発する実態を指摘し、ワークロードごとの責任明確化を提言している。
()
Arena AIのコーディング性能ランキングでは、上位20モデルのうち8つを中国発が占める。AIモデルの中継サービスOpenRouterでも、米企業が中国モデルに流すトークンの比率は58％に達した。利用者からは見えないAIサービスの「中身」で、いま何が起きているのかを追う。
()
AIエージェントのコストを抑えつつ仕事を完了させるための選択肢にはどのようなものがあるのか。Microsoftのエンジニアが、AIエージェントのトークン消費を実行単位で追跡、制御する「TokenOps」を紹介する。
()
「パスワードの平文保存」や「トークンの誤公開」など、なぜ「やってはいけないこと」は繰り返されるのか。Webセキュリティの専門家・徳丸浩氏にその真因と「足し算セキュリティ」のわな、バズワードに惑わされず自組織の「真のリスク」を洗い出すためのアプローチを聞いた。
()
JetBrainsは、AIエージェントの応答を圧縮するスキル「Caveman」の効果を検証したした結果を公式ブログで公開した。Cavemanは、「エージェントの応答を原始人のような簡潔な言葉に変えることで、トークンを65％削減する」と主張しているスキルだ。
()
配車サービス大手の米Uberは、AI技術に割り当てた2026年の予算を年初からわずか数カ月で使い果たしたことを受け、AIへの支出問題を解決する方法を見つけたと考えている。
()
OWASPは、LLMアプリケーションの主要なセキュリティリスクをまとめた「Top 10 for LLM Applications 2026」を公開した。同レポートが明らかにした10個のリスクとは。
()
海外送金の遅延や売掛金の未回収リスクなど、企業財務の「決済の摩擦」を解消する「金融インフラのオンチェーン化」が本格始動した。3大メガバンクやゆうちょ銀行、政府が連携し、2026年度中の実用化を目指す。ステーブルコインやトークン化預金に加え、国債取引のデジタル化や「契約と決済の自動連動」により、バックオフィス事務の完全自動化や資金効率の向上をもたらす「企業決済改革」の展望を片山さつき金融相の登言から追う。
()
AIインフラ構築により世界IT支出は前年比14.2%増となる見込みだ。不透明なトークンコストやSaaS値上げに直面する中、年次予算からの脱却や重複ツールの削減など、情シスが採るべき現実的防衛策を整理する。
()
Microsoftは、「Visual Studio Code」における「GPT-5.5」モデル向けシステムプロンプトのチューニング効果を、本番環境で実験、検証した結果を公式ブログで報告した。
()
生成AIの業務利用が広がり、IT費用にトークン単位の従量課金が加わった。その請求額の内訳をどこまで説明できるかが問われ始めている。では、IT部門は何を指標に据え、どこに投資すべきなのか。
()
Microsoftは、「Visual Studio Code」における「GitHub Copilot」のエージェントハーネスのトークン効率向上の成果を紹介した。
()
AI活用が広がる一方で、コスト増加への懸念が高まっている。月間約100億トークンを消費するというビズリーチCTOは、AIの費用対効果をどのように考えているのか。
()
SBIはビットバンク子会社化などで国内基盤を固め、日本初の「完全オンチェーン取引所」創設へ動く。株式や債券、不動産などのリアル資産をトークン化し、24時間取引や即日決済を実現。企業を運転資金の拘束から解放し、資金調達を根本から変える構想だ。北尾吉孝会長は日本の遅れる規制や55%課税に警鐘を鳴らし、世界水準の金融インフラ構築の必要性を訴えた。
()
New RelicはAIコーディングの利用状況やコストを可視化するMCPサーバ「Preflight」をオープンソースで公開した。トークン浪費をはじめとするAIコーディング特有の課題解決を支援するという。
()
Gartnerは2028年までにAIコーディングのコストが開発者の平均給与を上回るとの予測を発表した。LLMのトークン消費量増加と従量課金制ライセンスへの移行が要因で、ソフトウェアエンジニアリング部門の予算を圧迫している。
()
Anthropicは公式ブログで、業務システムに組み込むClaudeモデルの具体的な選定方法やモデルの併用方法を解説した。
()
高市早苗首相（自民党総裁）の陣営による党総裁選などでの中傷動画作成疑惑や名前を冠した暗号資産「サナエトークン」を巡り、首相は7月22日、週刊誌などが関与を伝えていた秘書の陳述書を衆院予算委員会に提出した。秘書は、陳述書で関与を全否定した。
()
AIエージェントの「自己改善」や、処理を繰り返す「ループ」への関心が高まっている。本稿は、自己改善で無駄なトークン消費を防ぎ、AIシステムの品質を継続的に高める方法を紹介する。
()
AI導入で本当に恐ろしいのは学習時ではなく、利用のたびに発生する「推論コスト」だ。トークン消費の抑制やモデルの使い分けなど、プロジェクトの成否を分ける運用費の具体的な削減手法と管理の要点を徹底解説する。
()
米マイクロソフトでAIと向き合う牛尾剛さんインタビュー。後編では、AI導入のROI（投資対効果）を求める企業への示唆や、ビジネス部門のノウハウを「アセット化」する重要性に迫る。55歳の牛尾さんが描く「あと5年で『僕はエンジニアだ』と胸を張って言いたい」という真摯（しんし）で切実な思いも深堀りする。
()
AIの試験導入から本番運用への移行が進む中、多くの企業がコストと統制の壁に直面している。将来的なトークン消費の急増を見据え、組織が今見直すべき視点とは何か。実運用を持続させるための「3つの条件」を解説します。
()
ICT総研は、主要3大AIチャットサービスを対象としたAPI経由での応答速度実測調査を実施。昼帯と深夜帯の2時間帯に、各サービス計30試行の速度計測を行い、初回トークン到達時間と完全応答時間を比較した。
()
企業のAI活用において、トークン消費量を競う「トークンマキシング」という見栄えだけの指標が広がりつつある。GitLabはこの方針を警戒し、明確に拒絶している。表面的な目標が引き起こす、企業の誤った行動とは。
()
AIエージェントシステムのベンチマーク「Enterprise Bench」を、米DevRevがオープンソースとして公開した。非営利法人とともに開発したもので、企業の複雑な環境における動作の正確さや安全性、トークン消費の効率性を評価する。
()
AIのトークン消費が激しいという悩みの声が上がっています。トークンを多く消費するNG行為と、今日から試せる3つの具体的な節約テクニックを紹介します。
()
英国の小売大手企業のエンジニアは、AIコーディングツールに送るコードを選別するローカル検索インデックスを構築。1回当たりの入力トークンを約8万3000から4900へ減らし、94％削減した。その裏側を紹介する。
()
業務中のAIが突然止まる「トークン死」。その原因は、AIを“疲弊”させるあなたの無意識なNG行動かもしれない。利用枠を浪費する原因と、今日から実践できる3つのコスト節約術を解説。「AIを賢く使い倒す習慣」に迫る。
()
HRBrainの常務執行役員CSaO小山径氏は「AIも、これからは経営資源の一つになっていく」と話す。小山氏が見据えるAI活用の展望とは？
()
Gartnerは、2028年までにAIコーディングの利用料が平均的なエンジニアの給与を上回ると予測する。天井知らずの費用高騰を招く「トークン消費」の実態と、IT部門が実施すべき統制策とは。
()
ソラコムが、2025年7月から始めた「After AIの組織」に移行するための取り組みを説明。この新たな組織体制から生み出したマネージドAIエージェントサービス「SORACOM Agent」も紹介した。
()
AI利用を巡って、処理コストを抑えようとする動きが出てきている。AWSも把握しているという“トークンコスト問題”について、対策を聞いた。
()
AIツールの自動ソースコード生成は、不要なデータ処理が膨れ上がり、トークンを浪費してしまう課題がある。システムプログラミング言語「Rust」を活用した新たなアプローチは、この非効率性をどう打ち破るのか。
()
OpenAIはGPT-5.6系を限定公開した。旗艦モデルの「Sol」、日常業務に適したバランス型の「Terra」、低コストで高速な「Luna」で構成する。安全策を厚くし、APIとCodexで先行提供してからChatGPTを含む広い公開を予定している。
()
AnthropicはAIの利用実態を分析した最新報告書を発表した。分析手法の刷新により、アプリ構築が通常の3倍超のトークンを消費する実態や、週末の私用増、若手の失職懸念と高度委任層の成長実感などが判明した。
()