#governance

If you build with Claude or Claude Code, a headline like this lands differently than it would for casual AI watchers. A company calling for a pause in global AI development is not just making a policy statement; it is poking at the same ecosystem that keeps shipping new models, new tools, and new expectations for people like us. The source article is a Reddit post in r/worldnews about Anthropic calling for a pause of global AI development. The extracted source text does not include the underlyin

From a Claude and Claude Code developer’s perspective, the interesting part of this story is not just the policy headline — it’s the signal it sends about where frontier-model companies think the AI race is headed. A call for a global freeze suggests real anxiety about capability jumps, deployment incentives, and the gap between technical progress and governance. The source is a Reddit post titled “Anthropic calls for global freeze in AI.” The extracted article body is not available here; the pa

AI時代のソフトウェア開発では、新しいインフラ要件が生まれているという話。 著者はその要件を governance（統制・ルール管理） だと位置づけている。 これは単なるメモ機能ではなく、設計ルールを守らせる仕組み のこと。 AIが大量にコードを書けるようになったことで、人間のレビューだけでは追いつかない。 `CLAUDE.md` のような指示ファイルや memory は便利だが、「書いてある」だけでは強制できない。 4本の関連記事を通じて、AI開発では 記憶・文脈・検索・統制 を分けて考えるべきだと主張している。 この記事の主張はかなりシンプルです。 AI-assisted development（AI支援開発）には、モデルを賢くするだけでは足りない。新しい“統制レイヤー”が必要だ。 これが本題です。 著者は、ソフトウェア開発の大きな変化には、その都度「新しい基盤」が必要になる、と言います。 たとえば、 cloud era では orchestration（複数の処理やサービスをまとめて動かす仕組み） DevOps er

Infomaniakは、議決権の過半数をスイスの公益財団に移した これで会社は買収されにくくなり、独立性が長期的に守られる 財団は会社を動かすのではなく、理念を守る番人として機能する 会社の中核には、privacy・digital sovereignty・環境配慮・地域性といった価値観がある 単なる「いい話」ではなく、会社の支配構造そのものを変えたのが面白い Infomaniakという会社は、クラウドやWebサービスを提供するスイス企業です。 今回の発表でかなり印象的なのは、単に「独立を大事にしています」と言っているのではなく、会社の支配構造そのものを、独立が崩れにくい形に作り替えたことです。 要するに、創業者や投資家の気分次第で会社の方向が変わる、というありがちな話から距離を置いたわけです。 こういう話、正直かなり好きです。理念を語るだけなら誰でもできますが、会社法や議決権の設計まで踏み込むのは本気度が違うと思います。 Infomaniakは2026年5月13日、創業者のBoris Siegenthaler氏が、**議決権の過半

OpenAIが公開した記事「How enterprises are scaling AI」は、ヨーロッパの企業リーダーたちへのインタビューをもとに、「企業がAIを本当にスケールさせるには何が必要か」をまとめたものです。 結論からいうと、AIはただ入れれば終わりではなく、人が信頼し、使い、改善し続けられる状態を作って初めて大きな成果につながる、という話でした。 これ、かなり本質的だと思います。AI導入というと、つい「どのツールを使うか」「何人が使っているか」に目が行きがちです。でもOpenAIの記事はそこを超えて、組織文化、ガバナンス、業務設計、品質管理まで含めて考えるべきだと示しています。かなり実務寄りで、きれいごとだけではないのが面白いところです。 AIのスケールは「配布」ではなく、信頼される仕組み作り 速い企業は、ツールより先に文化とAIリテラシーを育てている Security / legal / compliance / IT を早い段階から巻き込むと、後で速く進める AIは単なる利用ではなく、業務フローを再設計できるチーム