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AIはツールではない、組織を再設計せよ──ナデラが語った「情報フローの反転」
WEFダボス2026でのナデラ×フィンク対談をもとに、AIがもたらす本質的変化を解説。情報フローの反転、ワークフロー再設計、組織変革の必要性を、実例とともに読み解きます。
AI戦略AI経営CopilotDX
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最新情報を、ひとつの流れで。
ニュース、ブログ、事例を横断して、フィールフロウの更新を最新順にまとめています。（9 / 14 ページ）
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VS Code 1.112におけるAIエージェントの進化
VS Code 1.112は、Copilot CLIの運用性向上、MCPの安全性強化、統合ブラウザのデバッグ改善などを含むアップデートです。本記事では、AIエージェント時代の開発環境として何が進んだのかを実務視点で整理します。
AIエージェントAI活用Copilot CLIGitHub Copilot
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生成AIのリスクをどう捉えるべきか──「危険か」から「どう統制するか」へ
生成AIに対して「危険」「ブラックボックスで怖い」といった声が広がる一方で、本質的な論点はそこではありません。本記事では、企業が本当に向き合うべき生成AIのリスクの捉え方と、AIガバナンス設計の重要性をフィールフロウの視点から解説します。
AIガバナンスAIリスク管理AI導入FeelFlow
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『Codified Context: Infrastructure for AI Agents in a Complex Codebase』日本語訳
AIコーディングエージェントは便利な一方で、セッションをまたいだ記憶を持たず、プロジェクト固有の慣習や失敗知識を維持しにくいという課題があります。本論文「Codified Context」は、その課題に対して、憲章・専門エージェント・知識ベースから成る三層のコンテキスト基盤を提案します。本記事では、108,000行規模のC#分散システム開発を題材にしたこの論文を、日本語で忠実に整理し、図表の再現プロンプトとあわせて解説します。
AIエージェントAIコーディングClaude CodeCursor
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VS Code v1.111まとめ：Weekly Release時代に入った開発環境
VS Code v1.111アップデートのポイントを解説。Weekly Releaseへの移行、AI開発機能の進化、開発体験の改善などを整理しながら、AI時代のIDEの進化と企業開発への示唆を考察します。
AIコーディングAI開発DeveloperToolsgithubcopilot
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.env文化の誕生と終焉？生成AI時代の「プロジェクトルートに秘密を置く」危うさ
最近、X で話題になった「Claude Code が .env を読み込んで認証情報が漏洩し、広告アカウントが乗っ取られた」という事件がありました。この騒動を見ながら、「そもそも .env って、いつからみんなが当たり前 …
.env12-factor12-factor appAIコーディングアシスタント
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VS Code 1.110徹底解説：エージェントプラグインとブラウザ自動化で変わるAI開発体験
VS Code 1.110は、「AIエージェントが前提のIDE」として一段ギアが上がったリリースです。 特にエージェントプラグインと統合ブラウザ連携によって、「エディタ内で完結するマルチエージェント開発環境」にかなり近づ …
AIエージェントGitHub CopilotJavaScriptMCP
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コピペ作業よ、さらば。非エンジニアこそ武器にしたい「3大要素＋変数」の思考法
「RPAを導入したい」「Excel VBAでマクロを作りたい」 そう思ったとき、多くの人が「どの言語を学べばいい？」と迷ってしまいます。 しかし、実は大切なのは「言語」ではありません。 どんな複雑なプログラムも、突き詰め …
3大要素DXRPAVBA
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生成AIが変える開発プロセス：レビューから検証へ
生成AIによってソフトウェア開発の構造は大きく変わりつつあります。AIがコードを書く時代、人間によるレビューはボトルネックになり得ます。本記事では「AI仕様駆動開発」という視点から、レビュー中心の開発が検証中心の開発へ移行する構造を解説します。
AIエンジニアリングAIエージェントAIコンサルティングAIコーディング
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GitHub Copilot が「記憶」を持った ― エージェンティックメモリの登場
GitHub Copilot に、コードベースについて学んだことを継続的に覚えて活用する「エージェンティックメモリ（Copilot Memory）」が追加されました。これにより、Copilot が毎回ゼロから文脈を学び直 …
AIエージェントAIガバナンスAIシステム設計Copilot Memory
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OpenClaw問題の核心：脆弱性と設計不備は分けて考えよ
openclowを巡る議論には、ツールの脆弱性と仕様設計の問題が混在しています。株式会社フィールフロウ CTO視点で、AIモデル・実装ツール・仕様責任を構造的に分解します。
AIコンサルティングAIリスクAI脆弱性AI開発
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Claude Code ベストプラクティス完全ガイド：実践と設計思想
Claude Code を現場で最大限に活かすためのベストプラクティスを、コンテキスト管理・段階的ワークフロー・検証戦略・CLAUDE.md 運用・失敗パターン回避 の 5 つの視点から丁寧に解説します。AI エージェント開発時の品質と効率を両立する実践ガイドです。
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