「賢いAIを入れればエージェント完成」だと思っていた — コードを書かないエンジニアが2ヶ月で気づいた誤解
自宅のゲーミングPCに、画像も動画も音楽も作れて、話しかければ道具を使いこなして働いてくれるAIエージェント環境を作りました。私はIT系ではない製造業のエンジニアで、コードはほぼ書けません。それでも作れた話は別の記事に書いたのですが、今回はその過程で崩れていった私の誤解の話をします。 同じ誤解をしている人は、たぶんかなり多いはずです。 誤解:「賢いAIを1個入れれば、それがエージェントになる」 始める前の私のイメージはこうでした。高性能なAIをパソコンに入れる。すると鉄腕アトム的な何かが宿って、頼めば何でもやってくれる——。 だから最初にやったことも「一番賢いAIモデルはどれか」を調...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
実トラフィックのない自社ECでも、AIが演じる買い物客でA/Bテストはできるのか——1日40万セッションの実測から
Shopifyが自社の買い物シミュレーション基盤SimGymの運用実測を公開しました。1日40万セッション、GPU分割で平均LLMレイテンシ27.8秒→21.9秒。一方で推論の手抜きはエラー率を0.5〜0.75%から4.5〜10.9%へ押し上げたと結論しています。中小ECと社内AI運用の担当者が読むべき点を整理します。
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1IPアドレスあたり年間250万パケット、Telnet宛は14.4%まで低下——攻撃スキャンの入口はどこへ移ったのか？
NICTが2026年2月に公開したNICTER観測レポート2025を読み解く。2025年の総観測パケットは約7,010億、1IPあたり2,504,680パケットで観測開始以降最多。一方でTelnet(23/TCP)宛の比率は17.9%から14.4%へ低下し、上位10ポート以外が65.8%を占めた。防犯カメラ・ルータ・SSHという現実の入口に話を戻します。
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AIを単発タスクだけに使う中小企業の変革的効果は2%、全社展開は23%。差はツールではなく適用範囲なのか？
OECDが2026年4月に公表したD4SME調査（n=2,018、12か国、2025年Q4〜2026年Q1）を実測で読む。日本サンプル（n=887）では、AIを単発タスクにだけ使う企業で変革的効果を報告したのは2%、全社展開した企業では23%。ただし標本は無作為抽出ではなく、因果は言えない。その限界も含めて数字の使い方を整理する。
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