Claude CodeからのCodex委任とHerdrによる並列開発の比較
― AIコーディングエージェントをどう分担・管理するか 1. はじめに Claude CodeやCodex CLIなどのAIコーディングエージェントを使っていると、次のような課題が出てきます。 1つのエージェントだけでは解決できない問題を、別のエージェントにも調査させたい 実装担当とレビュー担当を分けたい フロントエンド、バックエンド、テストを並列で進めたい 複数のエージェントが、どこまで作業しているか把握したい 同時編集によるファイルの上書きやGit競合を避けたい こうした課題へのアプローチとして、本ドキュメントでは次の2つを比較します。 openai/codex-pl...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
このニュースの全文は、配信元でお読みいただけます。 Zenn AIで元記事を読む →
この話題に関連する、TOEの実践・観測記録
従業員5人以下でも29.6%が使う生成AI、規模差18.5ポイントはどこで生まれているのか？
帝国データバンクが2026年3月に1万312社から回答を得た生成AI調査を読み解きます。活用率34.5%、大企業46.5%と小規模企業28.0%の差、活用企業の86.7%が効果を実感という数字の分母と限界を確認し、中小企業が明日から何を決めるべきかを整理します。
続きを読む →
中小企業の生成AI「組織的活用」は32.3%まで来たのか — TSR6,327社調査で大企業と26.8ポイント差
東京商工リサーチが2026年4月に公表した6,327社アンケートで、中小企業の組織的な生成AI活用は32.3%、大企業は59.1%でした。「方針は決めていない」が中小で38.7%と最大勢力である一方、個人での利用は27.7%。会社の方針が現場に追いついていない構図を、経営者・情シスの判断材料として読み解きます。
続きを読む →
LLM単体の誤検知8割超は、複数モデル検証と人手でどこまで下がるのか
Uberが自社のGoコード解析ツールPerfInsightsの実測を公開しました。LLM単体では誤検知が8割超、複数モデルによる相互検証と人の確認を挟んで10%台前半へ。AIに検査業務を任せる際の現実的な設計指針と、そのまま真似てはいけない数字の線引きを整理します。
続きを読む →