本日も、ネットに流れるトピックから個人的に興味を引かれたものを拾っていきます。
OpenAIとアルトマンが気に入らないので、Claudeで生きていこうと思います。
この記事への感想等コメントで頂けるとありがたいです。
プログラミング
Go言語
Saga pattern in Go: building resilient distributed transactions with Orchestration | by Mykola Guley | Feb, 2026 | Dev Genius
本記事は、分散トランザクションの課題を解決するSagaパターンをGoで実装する方法を説明しています。旅行予約プラットフォームの例を用い、複数のサービス（飛行機予約、ホテル予約、レンタカー予約）が独立したデータベースを持つ場合、1つのサービスが失敗した際に全トランザクションをロールバックする必要があります。Sagaパターンのオーケストレーション方式を使うことで、このような分散トランザクション環境において堅牢で復元力のあるシステムを構築できます。
Go言語のエラーハンドリングにおけるセキュリティのベストプラクティスを解説した記事です。Goのエラーは値として扱われるため、不適切に扱うと機密情報（パスワード、SQLクエリ、スタックトレース）が漏洩する危険があります。
推奨される対策は、内部情報と外部公開情報を分離した「SafeError」型の定義、ログ記録時の機密データ除外、信頼境界を越える際のエラー翻訳などです。API境界では詳細な技術情報を隠し、汎用的なエラーメッセージのみを返すべきです。さらに、構造化ロギングの採用と継続的な監査により、セキュアなエラーハンドリングが実現できます。
Windows
Windows App Development CLI v0.2がリリースされました。主な更新は、.NETプロジェクトのネイティブサポート、マニフェストプレースホルダー機能（実行ファイル名のハードコーディング廃止）、Microsoft Store Developer CLI統合、ヘルプ表示とエラーメッセージの改善です。その他の変更として、外部カタログ作成コマンド、パック時の出力先変更、パッケージ名の自動サニタイズなどが加わりました。いくつかの破壊的変更も含まれています。
Java
Microsoftは2026年4月20～23日にドイツ・ケルンで開催されるJCON Europe 2026に出展します。JavaのAI支援開発やKubernetesでのパフォーマンスチューニングなど、実践的なセッションを提供予定。MicrosoftはOpenJDKの開発やAzure上での数百万のJavaワークロード実行など、Javaエコシステムに深く投資しており、開発者がどのクラウドでも成功できるよう支援しています。無料チケットも限定配布中です。
2026年2月下旬のJava関連ニュースを掲載した記事です。JEP 531「遅延定数」がCandidateに昇格、TornadoVM 3.0とNetBeans 29がリリースされました。また、Quarkus 3.32では Project Leydenとの統合、Open Liberty 26.0.0.2ではリモートコード実行脆弱性の修正、JReleaser 1.23.0ではChangelogGeneratorの機能拡張など、複数のJavaプロジェクトの更新・改善が報告されています。
Android
Android Studio OtterのGemini AI機能をより効果的に活用するための6つのベストプラクティスが紹介されています。新しいプロジェクトアシスタントでアプリをスクラッチから生成し、明確なコンテキストを提供してコード改善を依頼することが重要です。また、ドキュメント検索ツールを使用してAIが正確な情報を参照できるようにし、Agents.mdファイルで独自フレームワークのルールを定義できます。さらに、テスト作成やコミットメッセージなどの定型業務をAIに任せ、.aiexcludeファイルでセンシティブなコードをAIから隠すことで、プライバシー保護と開発効率を両立できます。
GitHub
GitHub初心者向けのチュートリアルで、GitHubイシューとプロジェクトの使い方を解説しています。イシューはタスクやバグ報告をまとめる機能で、プロジェクトボードはカンバン形式で作業を視覚的に管理するツールです。両者を組み合わせることで、チーム全体が作業を把握でき、効率的に協力できます。記事では、イシューの作成・ラベル付けから、プロジェクトボードの設定、さらにプルリクエストでイシューを自動クローズする実践的なワークフローまでを説明しています。
本
本書は、Pythonを使った自動化処理の実践ガイドです。ノンプログラマー向けに、Excelやメール、Webスクレイピング、ファイル管理などの日々の単調な業務をプログラムで自動化する方法を解説しています。第3版では、SQLiteデータベース操作、ブラウザ制御、音声認識、画像OCR処理など、新機能が追加されています。基礎知識から実践的なプロジェクトまで、24章と付録で構成されており、AIの時代にもプログラミング知識は必須です。
エージェンティックコーディング・仕様駆動開発
Azure SQL Data API Builder（DAB）のMCP（Model Context Protocol）機能について紹介した記事です。Dはバージョン1.7から、AIエージェントが本番データに安全にアクセスするためのMCP対応ツールを提供しています。5つの共有ツールでCRUD操作を実現し、トークン消費を抑制します。RBACセキュリティとカスタムポリシーで保護され、SQL注入を防止する抽象クエリビルダーを採用。複雑な集計クエリ対応の新機能が開発中で、正規化スキーマでも複雑な質問に安全に対応可能です。
Wantedlyの社内AI活用イベントで、PdMがCursorのAgent Skillsを用い、機能リリースごとに発生する仮説検証プロセスのうち「指標定義」と「分析」にAIを導入し、ドラフト作成と情報整理を自動化して工数削減に成功した事例です。 Human-in-the-Loopで最終判断は人間が行う前提としつつ、PRDから指標定義書や集計データに基づく考察案を生成する仕組みを構築し、今後はログ設計〜集計の効率化にも取り組む方針が述べられています。
AI駆動開発（AI-DLC）では、複数サイクルを重ねるたびに要件書・設計書・コードが生成され、「どれが正式な仕様か」不明確になる問題が発生します。
業界では仕様駆動開発（SDD）の3段階が提唱されており、著者はAI-DLCの「毎サイクルReverse Engineeringを再実行」というルールに着目。これを活かし、Reverse Engineering成果物を正式版仕様（spec-anchored）とし、Requirements/Designは履歴として保存する管理方針を策定しました。これにより仕様とコードの乖離を最小化し、シンプルな管理体系が実現できます。
AI
OpenAI
OpenAI と Microsoft による共同声明 | OpenAI
OpenAIとMicrosoftは、2019年以来の継続的なパートナーシップを確認する声明を発表しました。OpenAIが新たなパートナーシップ（Amazonとの協業など）や資金調達を進める中でも、既存の関係は変わらないと明言しています。主な内容は以下の通りです：知的財産と独占ライセンスの変更なし、Azureはステートレス API の独占クラウドプロバイダーのまま、収益分配取り決めは維持、AGI定義プロセスは不変。両社は協力を継続しながらも、それぞれが独立して新たな機会を追求する柔軟性を保つ設計となっています。
OpenAI と Amazon が戦略的パートナーシップを発表 | OpenAI
OpenAIとAmazonが戦略的パートナーシップを発表しました。主な内容は以下の通りです：
投資と財政: Amazonが500億ドルを投資（初期150億ドル、追加350億ドル）
共同開発: OpenAIモデルを基盤とした「Stateful Runtime Environment」を共同開発し、Amazon Bedrockで提供。AWSはOpenAI Frontierの独占的な外部クラウドプロバイダーになります。
インフラ: OpenAIはAWSインフラで約2ギガワットのTrainium容量を利用。両社の既存380億ドル契約を1,000億ドルに拡大。
カスタムモデル: Amazon顧客向けのカスタムモデルを共同開発。
これにより、企業は本番規模でAIアプリケーションを効率的に構築・展開できるようになります。
Microsoft
MicrosoftのFoundryにQwen3.5 Medium Model Series（3モデル）が追加されました。これらのビジョン言語モデル（VLM）は早期融合マルチモーダル学習と262K トークンのコンテキストウィンドウ、201言語対応を備えています。
3モデルの特徴：27B密度モデル（低遅延最適化）、35B-A3B（3Bパラメータ活性化の効率型）、122B-A10B（10Bパラメータ活性化の高性能型）。特許技術のGated Delta Networksと強化学習により、小規模でも大型モデルと競争力のあるマルチモーダル推論性能を実現。Microsoft FoundryでHugging Faceから直接デプロイ可能です。
Microsoft Agent Frameworkの新機能「Agent Skills」を紹介。SKILL.mdファイルを中心とした再利用可能なスキルパッケージを使用し、エージェントに動的に専門知識を付与できます。スキルは段階的に開示される仕組みで、スキル名・説明をシステムプロンプトに注入し、必要時に詳細を読み込むため、コンテキストウィンドウを効率化。.NETとPythonの両方で利用可能で、FileAgentSkillsProviderにより複数ディレクトリから自動検出・ロードされます。企業ポリシーコンプライアンス、カスタマーサポート、マルチチームスキルライブラリなど多様な用途に対応。
GitHub Copilot
GitHub Copilot Dev Daysは、マイクロソフト開発者向けのグローバルイベントシリーズです。Visual Studio、VS Code、.NET、Javaなど、様々なツールでAI支援開発がどのように機能するかを学べます。3月15日から世界各地で開催される実践的なワークショップでは、初心者から経験者まで対象に、GitHub Copilotの使い方と最先端の技術を習得できます。
GitHub Changelogの記事によると、GitHub Copilotで複数のAIモデルが廃止予定となります。Gemini 3 Proは2026年3月26日に、GPT-5.1関連のモデルは4月1日に廃止されます。ユーザーはそれぞれGemini 3.1 ProやGPT-5.3-Codexなどの代替モデルへの移行が必要です。エンタープライズユーザーは管理者がCopilot設定で代替モデルへのアクセスを有効にする必要があります。
GitHub Copilot編集エージェントのネットワーク設定が2月27日から変更となりました。自セットホストまたはAzureプライベートネットワークで実行しているチームに影響します。新設定では、ユーザーのCopilotプランに基づいて異なるホストに接続されます：Business向け、Enterprise向け、Pro/Pro+向けで別々のAPIエンドポイント（api.business.githubcopilot.com、api.enterprise.githubcopilot.com、api.individual.githubcopilot.com）が使用されます。従来のapi.githubcopilot.comはアローリストから削除可能になりました。
GitHubのCopilot metricsがplan modeのテレメトリに対応しました。企業はplan modeの採用状況とエンゲージメント傾向を既存メトリクスと並行して追跡できるようになり、IDEでのplan導入状況をより包括的に把握できます。JetBrains、Eclipse、Xcode、VS Code Insidersで対応しており、VS Codeの一般リリース予定です。
GitHub Copilotのメトリクスレポートが、Enterprise Managed Users（EMU）向けに改善されました。これまで、ユーザーログイン情報に不規則なサフィックスが付与されることがあり、GitHub API全体での結果照合が困難でしたが、今後は一貫した「user_login」値が返されるようになります。
AWS
このブログは、AWS の生成AI関連の最新動向をまとめたものです。
主な国内事例では、住信SBIネット銀行が Amazon Bedrock AgentCore を活用した AI 銀行サービス「NEOBANK ai」を開発し、マルチモーダル入力で顧客体験を革新。ミツイワ社は Bedrock と CloudFormation で問い合わせから環境構築までを自動化し、リードタイムを大幅短縮しました。
新サービス・更新では、AWS Elemental Inference（動画をモバイル向けに自動変換）が一般提供開始、Amazon Bedrock に OpenAI 互換 Projects API が追加、AWS Observability が Kiro Power として利用可能になるなど、エージェンティック AI の開発を支援する機能が拡充されました。
その他として、エージェント開発実験の「Strands Labs」公開、AI コーディングの非効率性を検出する「CORAL」など、AI エージェント技術の進化が紹介されています。
Google Cloud AI による米国フリースタイル スノーボードとスキーの物理解析
Google CloudのAIを使い、フリースタイル スノーボードとスキーの物理を分析する研究を紹介する記事です。従来、トリックの難易度は回転数で表記されていましたが、実際の身体回転量とは異なります。最先端のコンピュータ ビジョン技術を活用して映像から3Dバイオメカニクス データを抽出し、「Rotational Degrees」という新しい指標で実際の回転量を可視化。選手が複数軸で同時に回転する「コーク」は効率的な経路をとるため、実際には名目上より少ない回転量で技を完成させていることが判明しました。これにより、コーチングやパフォーマンス分析が向上します。
Gemini CLI で Neo4j の拡張機能を使用する
Gemini CLIはGeminiの推論機能をターミナルに統合します。Model Context Protocol（MCP）を活用して、Neo4jのグラフデータベースとの連携を実現し、開発者がターミナルを離れずにクラウドインフラのデプロイ、自然言語によるCypherクエリ生成、GraphRAGアプリケーション構築が可能になります。4つのMCPサーバー（Aura管理、Cypher変換、データモデリング、メモリ機能）により、グラフデータの表現と活用が簡単になります。
AIアプリケーション開発
このGoogle Cloudブログ記事は、RAG（検索拡張生成）対応のAIアプリケーション向けにプライベート接続を設計する参考アーキテクチャを紹介しています。RAGは、LLMを外部の知識ベースでグラウンディングし、ハルシネーションを削減して応答精度を向上させる技術です。提案されたアーキテクチャは、オンプレミスと複数のGoogle Cloudプロジェクト（ルーティング、Shared VPC、データ取得、サービング、フロントエンド）から構成され、Cloud Interconnect/VPN、Network Connectivity Center、Private Service Connect、VPC Service Controlsなどを活用して、インターネットを経由しないセキュアで私有IP主体の接続を実現します。
2026/03/02 時点では、Microsoft Agent 365 SDK の Python のクイックスタートを動かすだけであれば、OpenAI Agent SDK を使用したほうが楽だと思った件について at SE の雑記
Microsoft Agent 365 SDK のPythonクイックスタートは、Agent Framework 1.0.0b260210のAPI破壊的変更（ChatAgent→Agent改名）により、公式サンプルが動作しません。エラーが発生する場合、OpenAI Agent SDK版のサンプルを使用することで、影響を受けずにクイックスタートを完了できることを推奨する記事です。
論文・その他
企業のカスタマーサービスは利益を生まないコストセンターとして、意図的に劣悪化させられてきました。海外コールセンターから現在はチャットボットへの置き換えが進んでいますが、実質的には変わっていません。ボットは単なる「責任の吸収装置」として機能し、顧客の諦めを目指した複雑な障害（スラッジ）を実行するツールです。著者が体験した3つのケースのうち、2つではボットが冷徹に問題を拒否し、1つでは逆にボットの設計ミスが顧客を助けました。つまり、AIチャットボットは顧客サービスを改善せず、拒否と遅延の自動化に過ぎないということです。
AIにペルソナ（架空の人物像）を作らせるときの課題は、LLMが訓練過程で「平均的で無難な人物」を作るのに特化してしまうことです。Google DeepMindはこの問題を、ペルソナそのものではなく「ペルソナの作り方」をAIに進化させるAlphaEvolveという手法で解決しました。2段階生成（配置決定→肉付け）と一人称記述を使い、500回以上の世代交代を繰り返すことで、回答パターン空間の80%以上をカバーする多様なペルソナ生成を実現しました。
メモリポイズニングとは、RAGチャットボットの外部メモリ（過去の対話履歴やナレッジ）に悪意ある情報を混ぜ込む攻撃です。
攻撃の特徴：
- 攻撃者に特別な権限は不要で、普通のチャット操作だけで実行可能
- ミシガン州立大学の研究では、成功率は平均98.2%に達する
攻撃の仕組み（MINJA攻撃）：
攻撃者は質問の末尾に誘導文を付け加え、エージェントに誤った推論パターンを生成させます。その後、誘導文を段階的に短くしながら繰り返すことで、最終的に普通の質問と汚染された推論がセットでメモリに保存されます。
問題点：
- 汚染された記録は単体では無害に見えるため、1件ずつのチェックでは見抜けない
- 誤った回答が新しい記録として保存されると、汚染が自己増殖する
対策（A-MemGuard）：
複数の記録から並行して推論を生成し、多数派と異なる推論を検出・除外する手法により、直接的な攻撃成功率を97%以上削減できます。
このO'Reillyの記事は、AI時代のクラウドインフラにおいてキャパシティプランニングが復活していることを論じています。AIシステムがGPUなどのアクセラレーターに依存するため、従来のオンデマンドスケーリングが機能しなくなったからです。電力や冷却などの物理的制約がボトルネックとなり、組織は複数年の計画立案、容量の予約、優先度管理を導入する必要があります。これにより、クラウドは「無制限のプール」から「管理された配分システム」へと転換していることが指摘されています。
ティム・オライリーは、AI時代における新しい知識経済の出現を論じています。
現在、確率的なLLMと決定論的なコンピュータという2つの異なる計算機が共存しており、「Skill」がその橋渡し役になると主張します。Skillは、専門知識やドメイン知識を含むテキスト指示と、実際に動作するツール・コードの組み合わせです。これにより、単なる知識や単なるツールではなく、「いつ何をすべきかを判断する専門的な知識」がAIに伝達されます。
しかし、リチャード・サットンの「Bitter Lesson」という理論が立ちはだかります。AIの歴史では、人間の知識をエンコードした手法より、計算量を生かした一般的な手法が常に勝利してきました。知識がAIの訓練データに組み込まれれば、Skillは陳腐化するかもしれません。
ただし、著者は複数の価値の層が残存すると指摘します。キュレーションと判断、人間らしさ、新鮮性、専有ツール、そして複雑な業務の調整と統制です。真の課題は、AIが人間を置き換えるのではなく、人間の専門知識や独自の視点を活かす経済システムを構築することにあります。
クラウド
AWS
NTTドコモは、アジア太平洋地域の携帯電話事業者として初めてAWSクラウド上に商用5Gコアネットワークを構築し、その設計・構築に生成AIやAIエージェントを世界で初めて本格活用しました。
オンプレ基盤とのハイブリッド構成とし、CloudFormationやCodeBuildなどAWSのIaC／CI/CDサービスを用いることで、構築期間を従来比約80％短縮しました。
AIエージェントにはAmazon Bedrock AgentCoreやStrands Agentsを用い、MCPやGitOpsを統合した新アーキテクチャを採用し、AWS側ではGraviton3プロセッサでの動作により一層の省電力化も期待されています。
週刊AWS – 2026/2/23週の要約
2026年2月23日～27日のAWSアップデートまとめです。
主要アップデート：
AI・開発支援関連では、Amazon Bedrockの自動推論ポリシーに文書参照機能が追加され、IAM Policy AutopilotがKiro Powerとして利用可能に。AWS Observability、Amazon Location ServiceもAI開発支援コンテキストに対応しました。
セキュリティ・管理機能では、AWS WAFがAIボット検出ダッシュボードを提供、AWS AppConfigはNew Relicと統合して自動ロールバック機能を実装。AWS Security AgentはクロスアカウントVPCでのペネトレーションテストをサポート開始。
インフラ・コスト最適化では、Amazon Redshift Serverlessが3年契約で最大45%のコスト削減を実現。Amazon Bedrockは統一されたConverse API形式をバッチ推論で対応。
ユーザー体験向上では、Amazon WorkSpaces Applicationsが4K解像度対応、Amazon Lightsailが新WordPressブループリントを提供。AWS MarketplaceはSaaS製品の複数購入に対応。
著者は複数アカウント管理やパートナーサービス活用がより進むAWSエコシステムの進化に期待を示しています。
Azure
Azure Databricks Lakebseが一般提供開始されました。このサービスは、計算とストレージを分離したサーバーレスのPostgres互換データベースで、AIエージェントやリアルタイムアプリケーション向けに設計されています。主な特徴として、本番環境対応のマネージドPostgres、ゼロコピーのインスタントブランチング、ポイントインタイム復旧機能があります。Unity Catalogによる統一ガバナンスに対応し、レイクハウス上の規制されたデータを直接利用でき、パイプライン同期やストレージ重複化の複雑さを削減します。
Azure SQL Managed InstanceのSQL Server 2025更新ポリシーが一般公開されました。このポリシーは最新のSQLエンジン機能を提供し、SQL Server 2022/2025との互換性を維持します。Always-up-to-dateポリシーは常に最新機能を提供する一方、SQL Server 2025/2022ポリシーは固定の機能セットを提供し、規制対応やポータビリティに対応しています。主な新機能には最適化されたロック、Fabric内のミラーリング、ベクトルデータ型などがあります。SQL Server 2022ポリシーは2028年1月にサポート終了予定のため、事前の更新が推奨されます。
Azure DocumentDB は、マイクロソフトが提供する完全マネージド型のMongoDB互換データベースです。既存のMongoDB ツールやドライバーと互換性があり、コード変更なしで利用できます。計算とストレージの独立スケーリング、99.995%の可用性SLA、ベクトル検索機能など、エンタープライズグレードの機能を備えており、AIアプリケーション開発に適しています。
Azureリソースをデプロイするドメイン固有言語「Bicep」の最新バージョンがリリースされました。主なアップデートは以下の通りです。
主要な機能追加：
- スナップショットコマンドが一般提供（GA）開始
- 既存リソースに対する「@nullIfNotFound()」デコレータの実装（実験的）
- Visualizer V2の実装（実験的）
その他の改善：
- MCPサーバーのメタデータJSON対応
- ネストされたパラメータのスプレッド修正
- 型構文に配列スプラット補完を追加
- ベストプラクティスドキュメントの充実
コミュニティからのドキュメント改善やドキュメント強化への貢献もあります。
BigQueryのグローバルクエリは、複数地域に分散したデータを単一のSQLで統合分析する新機能です。これまではデータを一元化するため複雑なETLパイプラインが必要でしたが、この機能により自動的にデータ移動を処理します。セキュリティとコンプライアンスを最優先に設計されており、明示的なオプトイン、実行場所の制御、既存ガバナンスの尊重が特徴です。データ主権や規制遵守が求められる多国籍企業にとって、分析情報の迅速な取得が可能になります。
エンジニア
AIとお仕事
AIに頼るほどスキルが低下するという懸念に対して、52人のプログラマーを対象とした実験が行われました。AIを使用したグループは、AIなしのグループと比べて理解度テストで17%低下しました。ただし、AIの使い方が重要で、「なぜこう書くのか」と確認する「生成→理解型」など、認知的に関与し続けるパターンでは高い学習効果が保たれました。つまり、AIを使うこと自体が問題ではなく、「考え続ける」姿勢が不可欠です。
このブログ記事は、学ぶ・選ぶ・捨てるの三部作における「捨てる」をテーマにしています。
著者は「正解の呪い」が最大の敵だと指摘します。過去に成功した方法や学び、さらには自己評価に執着するあまり、環境の変化に適応できなくなる現象です。
捨てることの構造を選択肢・成功体験・アイデンティティの3層に分類し、特に成功体験を捨てることの難しさを強調します。これを克服するために「アンラーン」（学び捨てる）という技法が必要で、無意識化された前提を意識的に棄却し新しい環境に合った前提を作り直すことが重要です。
GoからRustへの移行や、組織のプロジェクト中止の事例を通じて、過去の正解を手放すことで初めて新しい価値が見える可能性を示唆します。AI時代では学ぶ・選ぶ・捨てるの循環速度が急速に高まっており、「捨てられる力」こそが最も重要なスキルだと結論付けています。
OS
Windows
2026年2月のWindows最新情報を紹介しています。主な内容は：
更新機能：Windows Backupに初回サインイン復元機能が追加、新しいスタートメニューがQ2に利用可能化。Windows 365はニュージーランド北部に対応。
セキュリティ：Secure Boot証明書の監視・管理ツール提供、DPAPI暗号化キー自動ローテーション機能追加。
AI・生産性：Copilot機能の強化、Android端末との連携でクロスデバイス再開可能に。
その他：ネットワーク速度テスト、システムモニター(Sysmon)のネイティブ対応、RSAT on ARM64対応など。
重要：Windows 10/Server 2016サポート終了予定日も案内されています。
ハードウェア
PC
AMDがデスクトップPC向けに、AM5プラットフォーム対応の企業向けCPU「Ryzen AI PRO 400」シリーズを発表しました。
Zen 5 CPUコアとRDNA 3.5 GPUコアに加え、50TOPS性能のNPUを内蔵し、デスクトップとして世界初のCopilot+ PC準拠をうたいます。
ラインナップは8コア/16スレッド・Radeon 860M搭載の最上位Ryzen AI 7 PRO 450G、6コア/12スレッドのRyzen AI 5 PRO 440G/435Gの3モデルと、それぞれTDPを35Wに抑えたGEモデルを用意し、全モデルが50TOPS NPUを搭載します。
Apple
Appleが「iPhone 17e」を3月11日より発売します。前モデルのiPhone 16eと比べて、新たにMagSafeと最大15Wのワイヤレス充電に対応しました。またA19チップとC1Xモデムを搭載し、処理速度や通信速度が向上しています。最小ストレージモデルは128GBから256GBに倍増しながら、価格は据え置きの99,800円です。カラーはホワイト・ブラックに加えソフトピンクが追加されました。
Appleは2026年3月11日より「iPad Air（M4）」を発売します。新モデルはM4チップと12GBユニファイドメモリを搭載し、前世代比50%大きいメモリと120GB/sの帯域幅でAI機能の高速実行が可能。Wi-Fi 7とBluetooth 6に対応するN1ネットワークチップも搭載。11インチは98,800円からで、3月4日に予約開始予定です。
アプリケーションソフトウェア
Google Workspace
Google Meetの監査ログ機能が改善され、2026年3月2日より、会議参加時のアクセス権限タイプが記録されるようになります。参加許可に関する詳細情報として、参加者の入室を許可したユーザーや、クライアント側暗号化会議で委任認証を使用したルーム管理者情報も記録されます。全Google Workspaceユーザーが対象です。
業界動向・時事
AWS中東リージョン（ドバイ）のアベイラビリティゾーン「mec1-az2」に物体が衝突し、3月1日に火花と火災が発生しました。複数のサービスで障害が生じています。衝突物の正体は不明ですが、VercelのCEOが「爆破された」と投稿。米国とイスラエルによるイラン攻撃後、イラン国防省がドローンとミサイルを発射したと発表しており、関連の可能性が指摘されています。
OpenAIがAnthropicが辞退した国防総省契約を受注し、Sam Altman CEOが公開討論を実施した。しかし大量監視と自動化された殺傷兵器への関与について激しい反発が生じた。Altmanは民主的プロセスを強調したが、政府とAI企業の協力体制に対する明確な方針が欠如している状況が露呈した。一方、国防長官Pete HegsethはAnthropicを「サプライチェーンリスク」として指定する脅威を示唆し、業界全体に政治的圧力をかけている。スタートアップがDefense業界に進出する際、政権交代時の不安定性と倫理的ジレンマに直面している。