<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>MonkeyCode AI コーディングニュースと研究</title><description>ソースチェック済みの AI コーディングニュースと実践ガイド — エージェント、モデル、ベンチマーク、開発プラットフォーム、セルフホスティング、チームワークフロー。</description><link>https://monkeycode.cc/</link><language>ja-jp</language><item><title>Claude Fable 5.1とMythos 5.1の違い：利用条件・料金・コード開発</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/claude-fable-5-1-vs-mythos-access-pricing/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/claude-fable-5-1-vs-mythos-access-pricing/</guid><description>Claude Fable 5.1とMythos 5.1の関係、利用できるユーザー、APIモデル名、キャッシュ読み取り料金とタスク全体のコストの違いを解説します。</description><pubDate>Thu, 10 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Claude</category><category>AI coding agents</category><category>Model routing</category><category>AI pricing</category><author>MonkeyCode Editorial Team</author></item><item><title>Cursorのセルフホストは完全オンプレミス？外部へ送られるデータを整理</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/cursor-self-hosted-machines-on-prem-data/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/cursor-self-hosted-machines-on-prem-data/</guid><description>Cursorの9月更新を解説。自社環境での実行とクラウド推論の違い、コードやツール出力の流れ、個人マシンとチームプール、運用費を整理します。</description><pubDate>Thu, 10 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Cursor</category><category>Self-hosted AI</category><category>AI coding agents</category><category>Data privacy</category><author>MonkeyCode Editorial Team</author></item><item><title>GitHub Copilotの企業管理権限：deny・ask・allowの優先順位</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/github-copilot-enterprise-managed-permissions/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/github-copilot-enterprise-managed-permissions/</guid><description>Copilotの9月9日の企業向け権限更新と対応クライアントを解説。コマンド、ファイル、ドメインのルールを検証する手順と、サンドボックスとの違いを整理します。</description><pubDate>Thu, 10 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>GitHub Copilot</category><category>AI coding agents</category><category>AI governance</category><category>Security</category><author>MonkeyCode Editorial Team</author></item><item><title>GPT-6 Astraのコーディング入門：Codex・API・Copilotの利用条件</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/gpt-6-astra-codex-api-copilot/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/gpt-6-astra-codex-api-copilot/</guid><description>GPT-6 Astraの利用経路、APIモデルIDと料金、対象のCopilotプラン、開発ワークフローを切り替える前の確認事項を整理します。</description><pubDate>Thu, 10 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>OpenAI</category><category>GPT-6 Astra</category><category>AI coding agents</category><category>Model routing</category><author>MonkeyCode Editorial Team</author></item><item><title>MonkeyCodeデスクトップ：限定フォルダーで作業を確認する</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/monkeycode-desktop-directory-workflow/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/monkeycode-desktop-directory-workflow/</guid><description>独立したサンプルフォルダーでデスクトップタスクを検証し、外部エディターと端末で差分を確認。ローカル実行とモデル処理を区別。</description><pubDate>Tue, 08 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>MonkeyCode</category><category>getting started</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>MonkeyCodeとGitHubを接続し、権限の取り消しを確認する</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/monkeycode-github-connect-revoke/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/monkeycode-github-connect-revoke/</guid><description>固定リビジョンのソースとGitHub公式文書から、単一リポジトリの接続、プロジェクト作成、見つからない場合、二層の権限撤回を説明。</description><pubDate>Tue, 08 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>MonkeyCode</category><category>getting started</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>UbuntuでMonkeyCodeを導入：事前確認から受け入れまで</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/monkeycode-ubuntu-deployment-walkthrough/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/monkeycode-ubuntu-deployment-walkthrough/</guid><description>Ubuntuで検証した事前確認スクリプト、版付きのインストーラー観測、具体的な手順、期待される検証と部分失敗からの復旧。</description><pubDate>Tue, 08 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>MonkeyCode</category><category>getting started</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>2026年、エンジニアリングチームはAIコーディングエージェントをどうガバナンスすべきか</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/how-engineering-teams-should-govern-ai-coding-agents-2026/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/how-engineering-teams-should-govern-ai-coding-agents-2026/</guid><description>AIコーディングエージェントを採用するチーム向けの実践的ガバナンスチェックリスト：環境制御、権限境界、受け入れタスクあたりのコスト、そしてセルフホスト展開の主張をどう評価するか。</description><pubDate>Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AIコーディングエージェント</category><category>チームガバナンス</category><category>セルフホストAI</category><category>権限境界</category><category>タスクあたりコスト</category><category>エンタープライズAI</category><category>AI開発プラットフォーム</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>MonkeyCode 2026年7–8月：デスクトップクライアント、モバイル刷新、モデルベンチの拡大</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/monkeycode-july-august-2026-desktop-mobile-model-bench/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/monkeycode-july-august-2026-desktop-mobile-model-bench/</guid><description>公開リポジトリとドキュメントで検証：MonkeyCode は v26072801、v26072101 をリリースし、MonkeyWork デスクトップクライアントを追加、モバイルアプリを全面刷新し、MiniMax M3 を初日サポート。製品の主軸は相変わらずチームガバナンスであり、オートコンプリートではない。</description><pubDate>Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>MonkeyCode</category><category>AI コーディングプラットフォーム</category><category>セルフホスト AI</category><category>チームガバナンス</category><category>MiniMax M3</category><category>MonkeyWork</category><category>AI コーディングエージェント</category><category>リリースノート</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>GLM-5.3：Zhipu の 753B オープンウェイトモデルがサイバーセキュリティをコーディングの新最前線に</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/glm-5-3-cybersecurity-open-source-shield/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/glm-5-3-cybersecurity-open-source-shield/</guid><description>Zhipu の GLM-5.3（753B、オープンウェイト）が CyberGym で 84.5% を記録し、Mythos 5 と GPT-5.6 Sol を上回る。「Open Source Shield（オープンソースの盾）」構想は、セキュリティ監査をオープンウェイトエコシステムへと広げる。</description><pubDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>GLM-5.3</category><category>Zhipu</category><category>オープンウェイト</category><category>サイバーセキュリティ</category><category>CyberGym</category><category>LLM セキュリティ</category><category>脆弱性研究</category><category>オープンソース</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>DeepSeek Harness：プレビュー状態と実行境界の確認</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/deepseek-harness-agent-execution-layer-permission-boundary/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/deepseek-harness-agent-execution-layer-permission-boundary/</guid><description>公式入門が示すDeepSeek Harnessの開発者プレビュー状態を確認し、未検証の実行環境の仮定と分けて小さなタスクで評価します。</description><pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>model evaluation</category><category>AI coding</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>DeepSeek V4 Proの終了予定：Flashへの切り替えを確認</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/deepseek-v4-pro-agent-benchmarks-permission-boundary/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/deepseek-v4-pro-agent-benchmarks-permission-boundary/</guid><description>古い発売時のベンチマーク倍率と価格比を使わず、同じタスク、全試行の記録、レビュー負担からProの導入を評価します。</description><pubDate>Thu, 13 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>model evaluation</category><category>AI coding</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>AIコーディングの採用済み変更あたりの費用：記録方法</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/ai-coding-price-war-cost-per-task/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/ai-coding-price-war-cost-per-task/</guid><description>古い発売価格や割引率に頼らず、実際のモデル利用量、再試行、計算資源、レビュー負担から採用された変更の費用を計算します。</description><pubDate>Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>model evaluation</category><category>AI coding</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>規制当局がAIエージェントの偽装による悪意あるコード承認を摘発。これが新たなエージェントセキュリティの基準となる</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/aisi-agent-unsanctioned-actions-report/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/aisi-agent-unsanctioned-actions-report/</guid><description>英国AI安全研究所の8月4日報告：122回の実行でエージェントが実インターネット上で19件の未承認の自律行動——17件はAnthropicのMythos 5、2件はGPT-5.6-Sol。1件では偽のアイデンティティを作り、メンテナーに悪意あるコードを承認させようとした。</description><pubDate>Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AISI</category><category>AI安全</category><category>エージェントセキュリティ</category><category>Anthropic</category><category>OpenAI</category><category>ソーシャルエンジニアリング</category><category>速報</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>Claude Code が AI コーディング市場を制す——Auto Mode が権限確認プロンプトを撤去。チームは境界を再導入すべき</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/claude-code-market-leadership-auto-mode-ga/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/claude-code-market-leadership-auto-mode-ga/</guid><description>Claude Code の年換算売上は $2.5B に到達し、Codex は約 $1B に迫ります。7月、Auto Mode が主要クラウドで一般提供（GA）となり、Claude が自ら権限決定を行えるようになりました。勝利は経済性、リスクは権限にあります。</description><pubDate>Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Claude Code</category><category>Anthropic</category><category>Auto Mode</category><category>AIコーディングエージェント</category><category>権限</category><category>速報</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>Gemini 3.6 Flash：Google がエージェントコスト戦争に示した答えは、より賢いモデルではなく、より少ないトークン</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/gemini-3-6-flash-token-efficiency/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/gemini-3-6-flash-token-efficiency/</guid><description>Google の Gemini 3.6 Flash（GA、7月21日）は出力トークンを17%削減し、出力価格を16.7%値下げ、Computer Use を本番 API に導入しました。トークン効率は今やエージェントワークロードの第一級のコスト指標です。</description><pubDate>Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Google</category><category>Gemini 3.6 Flash</category><category>Gemini</category><category>AIコーディングエージェント</category><category>トークン効率</category><category>速報</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>GLM-5.2を海外チームで評価する：根拠と実践手順</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/glm-5-2-global-developer-evaluation/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/glm-5-2-global-developer-evaluation/</guid><description>公式モデルカード、サービス要件、再現可能なコーディング課題でGLM-5.2を評価し、地域市場の仮定や未検証の順位を避けます。</description><pubDate>Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>model evaluation</category><category>AI coding</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>Google の AGI 再編：ハサビスが退き、ディーンが去り、Gemini が交代——サプライヤー安定性のシグナル</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/google-deepmind-reorg-agi-talent-war/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/google-deepmind-reorg-agi-talent-war/</guid><description>8月5日、Alphabet は DeepMind を再編：ハサビスは会長兼チーフサイエンティストに就任、カブクチュオールが Gemini を引き継ぎ、ジェフ・ディーンは退社しました。人材戦争がエージェントロードマップを左右します——オープンウェイトと移植性を考慮すべきです。</description><pubDate>Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Google</category><category>DeepMind</category><category>Gemini</category><category>Alphabet</category><category>AI人材</category><category>速報</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>Qwen3.8-Max、16日間のプロジェクトをゼロ介入で完遂。自律性は新たなフロンティア——そして新たな境界問題</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/qwen-3-8-max-zero-intervention-autonomy/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/qwen-3-8-max-zero-intervention-autonomy/</guid><description>Alibaba の Qwen3.8-Max(8月3日)はゼロ介入コーディングを主張:人手を一切介さず16日間の実プロジェクトを完遂し、ウェイトは来週中にオープンソース化されます。自律性は新たな能力主張となり、権限境界が新たな制御の要になるのです。</description><pubDate>Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Qwen3.8-Max</category><category>Alibaba</category><category>オープンウェイトモデル</category><category>AIコーディングエージェント</category><category>自律性</category><category>速報</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>Anthropic が Claude による実システム侵入の 3 件のインシデントを公表。教訓はモデルではなく境界にある</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/claude-eval-escapes-agent-permissions/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/claude-eval-escapes-agent-permissions/</guid><description>Anthropic は 141,006 件の評価を監査し、Claude が実在する本番システムにアクセスした 3 件のインシデントを発見しました。失敗の原因はモデルの意図ではなく権限境界でした。エージェントをデプロイする前にチームが設計すべきことを示します。</description><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Anthropic</category><category>Claude</category><category>AIエージェント</category><category>エージェントセキュリティ</category><category>権限境界</category><category>速報</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>Meta が AI コーディング競争に参入：Muse Code、ターミナルエージェント、そして価格競争</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/meta-muse-code-ai-coding-agent-launch/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/meta-muse-code-ai-coding-agent-launch/</guid><description>Meta は8月5日、Muse Spark 1.2 モデルを搭載したターミナルコーディングエージェント Muse Code（ベータ版）を発表しました。コードベース認識型コンテキスト、並列サブエージェント、クラッシュリカバリ、そして Claude Code と Codex の40%未満の価格設定。エンジニアリングチームが採用前に検証すべきことを解説します。</description><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Meta</category><category>Muse Code</category><category>AIコーディングエージェント</category><category>速報</category><category>Muse Spark 1.2</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>DeepSeek V4.1 Flash：最新APIモデルと移行ガイド</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/deepseek-v4-agent-coding-model-launch/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/deepseek-v4-agent-coding-model-launch/</guid><description>DeepSeek V4.1 Flashのモデル名、旧Flash別名、V4 Proの切り替え予定と、MonkeyCodeの無料利用とAPI課金の違い。</description><pubDate>Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>model evaluation</category><category>AI coding</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>DeepSeek V4.1 Flash API：最小リクエストと検証ガイド</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/deepseek-v4-flash-developer-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/deepseek-v4-flash-developer-guide/</guid><description>文書化されたモデル別名でPythonの最小リクエストを作成し、ツール動作、エラー、利用量を確認してから移行します。</description><pubDate>Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>model evaluation</category><category>AI coding</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>EU AI Act 第50条：8月2日までの最終的な透明性ガイドライン</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/eu-ai-act-article-50-transparency-deadline/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/eu-ai-act-article-50-transparency-deadline/</guid><description>欧州委員会は2026年7月20日、第50条の透明性義務に関する最終ガイドラインを採択しました。義務の適用開始が数日後に迫る中、EUユーザーにAI機能を提供するエンジニアリングチームが今すぐ確認すべきことを整理します。</description><pubDate>Thu, 30 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>EU AI Act</category><category>第50条</category><category>AI透明性</category><category>AIガバナンス</category><category>コンプライアンス</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>Kimi K3：最大のオープンウェイトモデルがセルフホスト型コーディングに意味すること</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/kimi-k3-open-weight-model-self-hosted-coding/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/kimi-k3-open-weight-model-self-hosted-coding/</guid><description>Moonshot AI は2026年7月、Kimi K3 をオープンウェイトで公開しました。モデルカードが主張する内容、カスタムライセンスが要求すること、セルフホストチームがどう評価すべきかを解説します。</description><pubDate>Thu, 30 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Kimi K3</category><category>オープンウェイトモデル</category><category>セルフホスト</category><category>AIコーディングエージェント</category><category>モデル評価</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>Hugging FaceがAIエージェントによる侵入を公表：AIコーディング基盤への教訓</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/hugging-face-agent-run-intrusion-ai-coding-platforms/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/hugging-face-agent-run-intrusion-ai-coding-platforms/</guid><description>Hugging Faceは、自律型AIエージェントシステムがエンドツーエンドで実行した基盤への侵入を公式に開示しました。開示が確認した事実とその限界、AIコーディング基盤を運用するチームが今確認すべき6項目を整理します。</description><pubDate>Wed, 29 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AIエージェントセキュリティ</category><category>自律エージェント</category><category>Hugging Face</category><category>プラットフォームセキュリティ</category><category>インシデント対応</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>AGPL-3.0コンプライアンス：オープンソースAIコーディングツール導入前に読む</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/agpl-3-compliance-ai-coding-tools/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/agpl-3-compliance-ai-coding-tools/</guid><description>AGPL-3.0のネットワーク条項が実際に何を求めるのか、内部利用にいつ適用されるのか、そしてオープンソースAIコーディングツールを導入するチームのための実用的なコンプライアンス・チェックリスト。</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AGPL-3.0</category><category>オープンソースライセンス</category><category>コンプライアンス</category><category>コピーレフト</category><category>AIコーディングツール</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>AIコーディングエージェントとデリバリーの安定性：DORAが示す教訓</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/ai-coding-agents-delivery-stability-dora/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/ai-coding-agents-delivery-stability-dora/</guid><description>開発者はAIで速くなったと感じますが、DORA 2024はAI採用の拡大とデリバリーのスループット・安定性のわずかな低下を関連づけています。エージェントを安全に展開する方法を解説します。</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>DORA</category><category>デリバリーの安定性</category><category>AIコーディングエージェント</category><category>ソフトウェアデリバリー</category><category>エンジニアリングリーダーシップ</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>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</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/air-gapped-ai-coding-platform/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/air-gapped-ai-coding-platform/</guid><description>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。</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>エアギャップ</category><category>セルフホストAI</category><category>エグレス制御</category><category>オフラインAIコーディング</category><category>データガバナンス</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>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</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/do-ai-coding-tools-make-developers-faster/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/do-ai-coding-tools-make-developers-faster/</guid><description>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。</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AI生産性</category><category>開発者の生産性</category><category>AIコーディングツール</category><category>エビデンス</category><category>METR</category><category>DORA</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>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</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/eu-ai-act-ai-coding-tools-timeline/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/eu-ai-act-ai-coding-tools-timeline/</guid><description>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。</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>EU AI Act</category><category>AIガバナンス</category><category>AIコンプライアンス</category><category>AIコーディングツール</category><category>エンジニアリング経営</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>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</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/how-secure-is-ai-generated-code/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/how-secure-is-ai-generated-code/</guid><description>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。</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AIコードセキュリティ</category><category>AI生成コード</category><category>アプリケーションセキュリティ</category><category>コードレビュー</category><category>Veracode</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>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</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/keep-proprietary-code-private-ai-coding-tools/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/keep-proprietary-code-private-ai-coding-tools/</guid><description>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。</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>データガバナンス</category><category>専有コード</category><category>AIコーディングツール</category><category>セルフホストAI</category><category>データプライバシー</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>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</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/model-context-protocol-mcp-coding-platforms/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/model-context-protocol-mcp-coding-platforms/</guid><description>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。</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Model Context Protocol</category><category>MCP</category><category>AI相互運用性</category><category>コーディングエージェント</category><category>オープン標準</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>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</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/securing-ai-coding-agents-owasp-checklist/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/securing-ai-coding-agents-owasp-checklist/</guid><description>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。</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AIセキュリティ</category><category>コーディングエージェント</category><category>OWASP</category><category>プロンプトインジェクション</category><category>セルフホストAI</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>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</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/shadow-ai-governance-engineering/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/shadow-ai-governance-engineering/</guid><description>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。</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>シャドーAI</category><category>AIガバナンス</category><category>データセキュリティ</category><category>エンジニアリング統括</category><category>セルフホストAI</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>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</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/vibe-coding-safely-for-teams/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/vibe-coding-safely-for-teams/</guid><description>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。</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>vibe coding</category><category>コードレビュー</category><category>AIコードセキュリティ</category><category>エンジニアリングワークフロー</category><category>AI開発プラットフォーム</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>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</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/what-is-vibe-coding/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/what-is-vibe-coding/</guid><description>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。</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>vibe coding</category><category>AIコーディング</category><category>AI開発プラットフォーム</category><category>コードレビュー</category><category>エンジニアリングワークフロー</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>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</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/who-owns-ai-generated-code-copyright/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/who-owns-ai-generated-code-copyright/</guid><description>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。</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AI著作権</category><category>知的財産</category><category>AI生成コード</category><category>オープンソースライセンス</category><category>AIガバナンス</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>コーディング向けGPT-5.6：2026年7月のリリースで実際に何が変わるのか</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/gpt-5-6-coding-agent-launch-analysis/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/gpt-5-6-coding-agent-launch-analysis/</guid><description>OpenAIはGPT-5.6がコーディングエージェントの能力と効率を高めたとしています。発表された内容、ベンチマークが証明しないこと、チームが検証すべき方法を整理します。</description><pubDate>Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>GPT-5.6</category><category>AIコーディングエージェント</category><category>コーディングベンチマーク</category><category>モデル評価</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>SWE-Bench Pro監査：コーディングエージェントのリーダーボードにローカルな証拠が必要な理由</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/swe-bench-pro-audit-coding-agent-evaluation/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/swe-bench-pro-audit-coding-agent-evaluation/</guid><description>OpenAIは、監査したSWE-Bench Proのタスクの約30%に欠陥があると報告しました。この結果がAIコーディングエージェントの評価にとって何を意味し、何を意味しないのかを整理します。</description><pubDate>Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>SWE-Bench Pro</category><category>AIコーディングベンチマーク</category><category>コーディングエージェント</category><category>評価方法論</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>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</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/open-source-ai-coding-platform-for-teams/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/open-source-ai-coding-platform-for-teams/</guid><description>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。</description><pubDate>Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>オープンソースAI</category><category>AI開発プラットフォーム</category><category>エンジニアリングチーム</category><category>開発者生産性</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>AIコーディングエージェントとコードアシスタント：チームに重要な違い</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/ai-coding-agent-vs-code-assistant/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/ai-coding-agent-vs-code-assistant/</guid><description>補完ツール、対話型アシスタント、自律型コーディングエージェントの違いと、管理された開発プラットフォームの位置づけをエンジニアリングチーム向けに解説します。</description><pubDate>Wed, 08 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AIコーディングエージェント</category><category>コードアシスタント</category><category>開発者ツール</category><category>AI開発</category><author>MonkeyCode Team</author></item><item><title>セルフホスト型AI開発プラットフォーム：実践的な展開チェックリスト</title><link>https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/self-hosted-ai-development-platform-checklist/</link><guid isPermaLink="true">https://monkeycode.cc/ja-jp/blog/self-hosted-ai-development-platform-checklist/</guid><description>インフラ、モデル、ソース管理、セキュリティ境界、運用、ロールアウトの明確なチェックリストで、プライベートなAI開発プラットフォームを計画します。</description><pubDate>Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>セルフホストAI</category><category>プライベート展開</category><category>AI開発プラットフォーム</category><category>DevOps</category><author>MonkeyCode Team</author></item></channel></rss>