AIツール– category –
ChatGPT、Claude、Gemini、Hermes Agentなど、AIツールとAIエージェントを実務で使うためのカテゴリ。
単なる機能紹介ではなく、AIを「仕事の相棒」として委譲し続けるための判断基準(AIガバナンス)を重視しています。
主要ツールへのハブ
・Claude Code v2.1.172 / Fable 5 (https://monoblo.me/ai-agent-harness-permission-design-2026) : 2026年現在の開発・業務委譲の標準
・Codex (https://monoblo.me/codex-0139-alpha-app-handoff) : ハイブリッドAIデバッグの旗手
・UCP / Agentic Commerce (https://monoblo.me/shopify-google-ucp-agentic-commerce-standard) : AIが買い物を代行する新標準
最新のリリース履歴を追うだけでなく、これらをどう組み合わせて「会社の仕組み」を設計するか、その実験ログを公開しています。
-
AIツール
Claude Code v2.1.161:利用計測、並列実行、MCP表示が現場運用に寄ってきた
Claude Code v2.1.161では、OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTESのmetric label化、agents表示、MCP connector表示、並列tool callの失敗時挙動などが更新されました。AI作業をチーム運用に乗せる時の見方を整理します。 -
AIツール
Claude Code v2.1.160:設定ファイルへの書き込み確認が強化された意味
Claude Code v2.1.160では、シェル起動ファイルやビルドツール設定への書き込み確認が強化されました。小さな会社がAIコーディングを安全に使うための見方を整理します。 -
AIツール
Hermes Agent v0.15.2:AI作業員運用を止めない小さな修正
Hermes Agent連載。AIエージェントを単なるチャットではなく、社内で動く常駐AI作業員として使うための実務目線で整理します。 -
AIツール
Hermes Agent v0.15.1:実務運用で効く不具合修正まとめ
Hermes Agent連載。AIエージェントを単なるチャットではなく、社内で動く常駐AI作業員として使うための実務目線で整理します。 -
AIツール
Claude Code 2.1.158:Auto modeがBedrock/Vertex/Foundryでも使える意味
Claude Code v2.1.158で、Opus 4.7/4.8のAuto modeがBedrock、Vertex、Foundryでも利用可能になりました。小さな会社がAI開発環境を会社管理に寄せるときの見方を整理します。 -
AIツール
OpenCode 1.15.12〜1.15.13:ACP、WebSocket、metadata更新を現場運用で見る
OpenCode 1.15.12〜1.15.13では、ACP連携、OpenAI responses向けWebSocket、session metadata、設定読み込み位置などが更新されました。小さな開発会社では、AIツールを個人利用からチーム運用へ移す時の足場として見たい内容です。 -
AIツール
AIエージェント運用で最初に決めるべきこと。巨大な1体より、小さな役割分担を作る
AIエージェント運用で大事なのは、巨大な1体ではなく、小さな役割分担、調査、監視、検証、コスト管理、フィードバックです。小さな会社向けに実務で使える形へ整理しました。 -
AIツール
Claude Code 2.1.157:ローカルskillsとplugin initは社内運用の入口になる
Claude Code 2.1.157では、.claude/skills配下の自動読み込みとclaude plugin initが追加されました。少人数チームがAI作業の型をローカルに残すうえで、地味ですが使いどころのある更新です。 -
AIツール
Hermes Agent v0.14.0:社内ツールにつなげる土台が整った更新
Hermes Agent連載。AIエージェントを単なるチャットではなく、社内で動く常駐AI作業員として使うための実務目線で整理します。 -
AIツール
Claude Code 2.1.154:Dynamic workflowsは「AI作業員を増やす」発想に近づいた
Claude Code 2.1.154ではDynamic workflows、Opus 4.8、background sessionまわりの更新が入りました。小さな会社が見るべき点は、AIに単発作業を頼む段階から、複数の作業レーンを任せる段階へ進んだことです。
