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TypeScriptのエージェント基盤にMastraを選んだ理由
TypeScript で開発する自社のエージェント基盤に Mastra を採用しました。既存の型定義を共有できること、自作してきた機能を任せられることを、LangGraph との比較と7月に採用を保留した経緯から説明します。
Meta の AI エージェント「Muse」は何を変えるか——Amazon の遮断とサブスク解約から読む、入口の奪い合い
Meta Muse とは、Meta が2026年9月に米国で公開した個人向け AI エージェントである。利用者の代わりにメール送信、予約、買い物、サブスクの解約まで実行する。本記事では公開から3週間の動きを、Amazon の遮断と Shopify の受け入れ、サブスク事業への影響、安全設計から整理し、日本の事業者が今のうちに決めておくべきことを考える。
FDEとは何か。求人が増える背景と、AI時代の受託開発の変化
FDEとは、顧客の業務を理解し、課題の整理からシステムの実装、本番運用まで担当するエンジニアである。求人増加のデータを確認し、受託開発の値付け、スタートアップの製品開発、エンジニアのキャリアとの関係を解説する。
AIエージェントの実装方式は4種類ある ── claude直叩きからMastraまで、全部作って分かった選び方
AIエージェントの実装方式とは、CLI直接実行、ベンダー公式SDK、オープンな部品での自作、統合フレームワークという4つの選択肢である。本記事では、3年間で4方式すべてを実プロダクトで実装した経験から、要件が方式を決めること、自作の判断基準は「その層自体が製品価値か」であること、判断記録の価値という選び方の指針を示す。
Claude Fable 5の品質は「未知」で決まる：Anthropic公式フィールドガイドをプロンプト例つきで読み解く
「A field guide to Claude Fable 5: Finding your unknowns」とは、Anthropicが2026年7月6日に公開した、AIエージェントとの作業品質を左右する「未知（unknowns）」の見つけ方をまとめた公式ガイドである。実装前、実装中、実装後の8つのプロンプトパターンを、日本語で使えるプロンプト例に直しながら解説する。
消える下積み、広がる市場。AI時代に受託ベンダーとエンジニアはどう生き残るか
AI時代の受託ベンダーの生き残りとは、避けられない単価デフレを前提に、広がる市場（レガシー刷新）と保守、上流の判断で取り返し、原価構造と若手育成を作り替えることである。ジェヴォンズのパラドックスやジュニア雇用の縮小データをもとに、ベンダーとエンジニアの未来を考察する。
人月見積りはどこへ消えるのか。AIコーディング時代の受託開発の値付け
AI時代の受託開発の見積りとは、投下した工数（人月）ではなく実現した成果や価値に対して対価を決める方式へ移行しつつある契約の考え方である。Claude CodeやCodexを前提に、海外で先行する成果報酬や価値ベースの値付けと、日本のITベンダーが取るべき戦略を考察する。
AI時代の見積書の作り方。4ブロックの値付けと、売上に直結しないシステムの成果報酬設計
AI時代の見積書とは、人月の積み上げではなく『固定（判断）＋従量（AI実行コスト）＋運用（保守）＋成果連動』の4ブロックで構成する値付けである。Claude Code と Codex 前提の具体的な見積項目と、採用や調達、基幹など売上に直結しないシステムの成果報酬KPIの設計法、そして日本の現場での作られ方を考察する。
AIスタートアップは「黄色いレンガの道」を避けよ——LLMコモディティ化と SaaS is Dead 時代のサービス開発戦略
Yellow Brick Road（黄色いレンガの道）とは、AIラボ自身が巨額投資する汎用領域を指す a16z の比喩である。LLMコモディティ化と SaaS 大暴落が進む2026年、AIスタートアップがラボに轢かれずにサービスを開発するための4つの防衛線と3つの判定テストを解説する。
ハーネスエンジニアリング入門：AIエージェントの品質を「環境設計」で高める新パラダイム
ハーネスエンジニアリングとは、AIエージェントの出力品質と再現性をルール・スキル・フック・メモリ・フィードバックの5要素で高める環境設計手法である。プロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリングに続くアプローチとして、OpenAIやAnthropicの実験結果を交えながら概念・沿革・実践方法を解説する。