生成AIで文章を書くのは当たり前になったが、意外に活用されていない機能がDeep Researchだ。これをうまく使いこなすことで、複雑なテーマの文章も「プロ並み」のクオリティで作成することができる。そのために必要な「7つ」の調査フレームワークと執筆プロットを紹介する。

AIエージェントを活用した自動プログラミング 「バイブコーディング」はエンジニアでなくてもアプリやサービスの制作が可能な画期的な手法だ。ただその反面、うまく指示を行わないと、高度なアプリを作ることは難しいし、完成しても技術的負債が多すぎてメンテやアップデートが不可能になったりする。それを避けて完成度の高いコーディングを行わせるためには、正しくAIに指示を行う必要がある。そのためには一体何が必要なのか。カギとなる「コンテクストエンジニアリング」と実践における3ステップを解説する。

OneNoteやNotion、NotebookLMなど、情報の蓄積・整理ツールは知的生産活動の強力な味方として人気が高い。そうした中で、生成AIブームの到来とともに静かなブームが起きているツールが「Obsidian」だ。ただそのブームの一方、Obsidian活用を試みたが挫折したという声もしばしば見かける。NotebookLMをはじめとしたほかのツールと比べ、Obsidianはどんな強みがあるのか。そして、挫折せずに効果的な活用を叶えるにはどうすればよいのか。Obsidianの本質と実践的な活用法を解説する。

バイブコーディング関係の盛り上がりがすごい。オープンAIやグーグル、マイクロソフトなど各社が次々と最新のコーディング専用モデルを投入している。コーディング専用のAIエージェント（バイブコーディング・ツール）も次々と新モデルが現れ、百花繚乱の状況だ。自分もバイブコーディングでサービスやアプリを作ってビジネスをやってみたいと考えている読者も多いだろう。ただ、多くあるモデルの中で、どれがバイブコーディングに最適なのかを見極めるのは簡単ではない。そんな読者のために、現状の最新ツール事情を整理してお届けする。

生成AIを使ってソフトウェア開発をするバイブコーディングの勢いは増すばかりだ。OpenAIやグーグルなど生成AI大手はGPT-5-CodexやGrok Code Fast 1など、コーディング能力を向上した新モデルを次々と投入し、AI開発エージェントの開発競争と新規参入も過熱している。その一方で、プログラミング未経験者がソフトウェア開発に参入することで、セキュリティ問題や作成したアプリやサービスの持続性の問題といったトラブルが発生してしまう。CursorやClaude Codeのような開発用AIエージェントを適切に使いこなすため必要な知識を、生成AIを活用して時短で習得するテクニックを紹介する。

バイブコーディングのブームで、自分でもAIでソフトウェア開発に挑戦する人たちが増えてきた。しかし、満足に動く物が作れずに諦めたり、「とりあえず完成はしたけど、少し修正するとプログラムが壊れるので、長期的な運用ができない」といった例も多いようだ。今回は、エンジニアとして大規模開発の経験も持つ筆者も使っている、バイブコーディングを成功させる「3つの秘訣」を紹介する。なお、基本的はClaude Codeの機能を前提としているが、ほかのAIエージェントでも同様な機能が使えるはずだ。

AI技術の進化が、プログラミングの世界を急速に変革している中、「バイブコーディング」と呼ばれる、AIエージェントを活用した自動プログラミング手法が注目を集めている。日本語など自然言語でアイデアを伝えるだけで、コードが生成されサービスやアプリが出来上がる。プログラミング知識がなくても、誰でもアプリやWebサービスを素早く作れる点が魅力だ。その一方、バイブコーディングには、注意するべきリスクが存在することが明らかになっており、公開されたプラットフォームで深刻な脆弱性が見つかる事態も起きている。バイブコーディングのリスクについて解説する。

日進月歩の勢いで進化を続ける生成AI。コード生成能力により「エンジニア不要」の時代が到来するとの見方もあるが、コーディング機能の発展による影響は、実はエンジニア以外のビジネスパーソンにとっても大きい。すでに生成AIは、プログラミングの知識がほとんどなくても「直観的」な指示によりアプリ生成を行える段階に達しているのだ──「ド文系」でもプログラミングができる生成AIの「バイブ・コーディング」でアプリ開発する手法の流れをイチから実践・解説する。

毎日のように新しいサービス、技術、知見が発表される生成AIの業界。その中で重要な領域が、Deep ResearchもしくはDeep Searchと呼ばれるリサーチ型のAIサービスだ。コンサルタントなどの専門家も顔負けの調査レポート作成などができる同サービスで、今年2月に登場した「OpenAI Deep Research」を皮切りに、各社が次々と同様のサービスを投入し、あっというまに「戦国時代」に突入した。なぜ各社はDeep Researchに注力するのか？ 市場へのインパクト、技術的背景、実際の使いこなし、の3つの視点で解き明かしたい。

2025年1月下旬に突如登場したDeepSeek。低コストで開発したにも関わらず高い性能を有していることで、エヌビディアの株価を急落させたことが多くのニュースで取り上げられた。一方、AIコミュニティでは、DeepSeekの開発過程で起きた「ある出来事」が衝撃を与えた。それは、「アハ体験」と呼ばれる、まるで人間のような事象が発生したことだ。DeepSeekの「アハ体験」とは具体的に何なのか。今後のAIの進化にどんな影響があるのか。衝撃の実態をDeepSeek社が公開した論文を元に解説する。

今年1月20日に発表された中国製の生成AI「DeepSeek-R1」。その圧倒的なコスパにより、エヌビディアやアルファベットの株が急落するなど大きな話題を呼んでいる。多様な見方があるものの、この影響を大きく受ける1つがソフトウェア開発の現場だ。従来からプログラミングの現場で生成AIを活用する「AI駆動開発」の動きは進んでいたが、ここにきてAIエージェントが自律的にソフトウェア開発を行う取り組みが急加速しており、DeepSeekはこの領域でさらなる革新をもたらす可能性がある。最前線を見ていこう。

次世代のコンピューターとして期待されている量子コンピューター。日本でも実用化に向けた研究開発が進められているが、米グーグルやIBMの後塵を拝しているのが現状だ。そんな中、 日本が「逆転」を狙える可能性を秘めていると注目されているのが、2024年11月に理化学研究所や東京大学、NTTなどの共同研究グループが開発した光方式の量子コンピューターである。これは、従来の量子コンピューターとどう違うのか。NTT R＆Dフォーラムで展示されたデモ機の取材をもとに解説する。