エアギャップAIコーディング：外向き通信なしでAI開発プラットフォームを運用する
エアギャップ／外向き通信なしの環境でAI開発プラットフォームを運用する方法。信頼境界、モデル経路、そして「オフライン」という主張を信じる前に検証すべきことを解説します。
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リサーチとエンジニアリングガイド
AIコーディング、開発ワークフロー、デプロイに関する記事を読む。 2 / 3 ページ.
AIは本当に開発者の生産性を高めるのか？2026年時点のエビデンス
AIコーディングツールの普及はほぼ全面的ですが、厳密なエビデンスの結論は割れています。METRの試験、Stack Overflow調査、DORA研究が実際に示していることを整理します。
研究を読むEU AI ActとAIコーディングツール：エンジニアリングチームのための2026年タイムライン
EU AI Actはすでに一部が施行されています。平易な言葉でまとめた施行タイムラインと、AIコーディングツールを使う・作るチームにとっての意味を解説します。
研究を読むAIが生成したコードはどれほど安全か？Veracodeの「45%」が示すこと
Veracodeの2025年の調査では、AIが生成したコードの45%にセキュリティ上の欠陥がありました。この数字がエンジニアリングチームにとって何を意味し、そこから何は導けないのかを整理します。
研究を読むAIコーディングツールで専有コードを守る：データガバナンスの手引き
2023年のサムスンによるChatGPTコード流出以降、どのチームも自社コードの行き先を正確に把握すべきです。専有コードを非公開に保つ方法を解説します。
研究を読むModel Context Protocol（MCP）がAIコーディングプラットフォームにもたらすもの
MCPは、AIツールをデータやサービスに接続するためのオープン標準です。その正体、コーディングプラットフォームにとって相互運用性が重要な理由、そして見落とせないセキュリティ上の注意点を解説します。
研究を読むAIコーディングエージェントを守る：チームのためのOWASP準拠チェックリスト
コーディング支援ツールが自律エージェントになると、最大のリスクは誤ったコードから危険な操作へと移ります。2025年版OWASP LLM Top 10を具体的な統制へと対応づけます。
研究を読むエンジニアリングにおけるシャドーAI：管理外のAI利用をどう統制するか
各種調査では、いまや大半の従業員が職場でAIを使う一方、それを統制する組織ははるかに少ないことが分かっています。エンジニアリングの責任者がシャドーAIを、承認された経路に置き換える方法を解説します。
研究を読むVibe Coding を安全に運用する：チームのためのレビュー・テスト・ガードレール
vibe coding の速さを保ちつつ、未レビューの AI コードを出荷しない方法：受け入れ基準、人手レビュー、テスト、セキュリティチェック、境界のある実行環境。
研究を読むVibe Coding(バイブコーディング)とは？エンジニアチームのための実践ガイド
Vibe coding は Andrej Karpathy が 2025 年に提唱した用語で、自然言語で意図を述べ AI にコードを生成させる方法。その定義、有効な場面、そしてチームが構造を戻すべき場所を解説します。
研究を読むAIが生成したコードは誰のもの？チームのための著作権と知的財産の疑問
AIが生成したコードに著作権は認められるのか、他者のコードを侵害しうるのか。米国著作権局の2025年報告書とGitHub Copilot訴訟を平易に読み解きます。
研究を読むオープンソースAI開発プラットフォームがチーム対応と言える条件
AI開発プラットフォームを、環境・ガバナンス・協働・モデル選択・展開制御の観点から評価するための実用的なフレームワーク。
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