法務事務所を狙うデータ恐喝の新手口、遠隔操作から「直接訪問」へ進化
機密文書を扱う法務事務所や士業が、新種のデータ恐喝集団「UNC3753」の標的になっている。Google傘下の脅威分析チーム「Mandiant」が2026年6月5日に公開した報告によると、2026年1月から5月にかけて、全米の法律・金融サービス企業数十社が被害に遭った。攻撃者は電話で偽のITサポートを装い、社内の誰もが持つ画面共有ソフトを悪用してネットワークに侵入する。この手口はテクニカルなハッキングというより、巧みな会話術と信用の悪用で成立する。1営業日以内に情報窃取から恐喝までを完了するスピード感も特徴だ。
さらに深刻なのが、遠隔操作が失敗した場合には「直接オフィスを訪問する」物理的な侵入へのエスカレーションが確認されている点だ。FBIも注意喚起を出したこの事案は、大企業だけの問題ではない。顧客情報や契約書類を抱える士業や制作会社も、十分な対策が求められる。
法務事務所を狙う「偽のITサポート」電話が増加している
この攻撃キャンペーンの主体は、Mandiantが「UNC3753」と呼ぶ経済動機の脅威クラスターだ。2022年3月から活動が確認されており、別名として「Luna Moth（ルナ・モス）」「Silent Ransom Group（サイレントランサムグループ）」とも呼ばれる。元々は請求書を装ったPDFファイルをメールに添付し、偽のコールセンターに電話させる手口を使っていた。しかし2025年3月頃から戦術を変更し、企業内部のITヘルプデスクを名乗る「Vishing（音声フィッシング）」へと完全にシフトした。
この変化には明確な理由がある。メールフィルタやアンチウイルスが高性能化し、マルウェア付き添付ファイルは検知されやすくなった。しかし電話での指示を疑うセキュリティソフトは存在しない。音声フィッシングは防御側の「技術で壁を作る」前提を完全にすり抜ける。
メールは「呼び水」、本番は電話で始まる
攻撃は次の2段階で進む。まず一般消費者向けメールアドレスから「hello, here is the invcoie we talked about yesterday（昨日話した送り状です）」といった短いメールを送りつける。リンクも添付ファイルもなく、セキュリティ検査を素通りする。だがタイプミスを含む不自然な文面は受信者に「怪しい」と思わせる効果があり、まさにそれが狙いだ。標的が警戒したタイミングで、社内IT担当を名乗る電話がかかってくる。「不審なメールが届いていませんか」と切り出すことで信頼を獲得し、画面共有に誘導する。
偽のITサポートが社内ネットワークに侵入する流れ
UNC3753の侵入フローは、技術的には「正規ツールの悪用」で構成される。マルウェアの注入も、脆弱性攻撃も行われない。このため、侵入検知システムやアンチウイルスに記録が残らず、事後の調査を困難にしている。
Mandiantの調査では、この一連の流れがわずか1時間足らずで完了したケースも確認されている。攻撃者はiManageのような文書管理システムを熟知しており、W-2（給与税務申告書）や監査ファイルといった「人質として価値の高い文書」を狙い撃ちする。
個人所有のPCを経由してVDI環境に侵入する抜け穴
もう一つの特徴的な手口が、VDI（仮想デスクトップ環境 / Virtual Desktop Infrastructure）の悪用だ。在宅勤務の社員が私物のPC（BYOD / Bring Your Own Device）で業務システムにアクセスする構成を、攻撃者が逆手に取る。画面共有を仕掛けた社員の個人PCを経由し、VDIクライアント（Windows 365やCitrix）を介して企業の内部ネットワークに自由にアクセスする。会社支給の端末にセキュリティソフトが導入されていても、私物PCの画面共有からは検知できない。
データの送信方法も巧妙化している
窃取したファイルの送信には以下の3つのルートが使い分けられる。1つ目はWinSCPやRcloneといったコマンドラインベースの同期ツールを使った大量転送だ。Mandiantの報告によると、ある被害者ではローカルのOneDriveフォルダから1.7ギガバイト、VDIセッションから追加で14.4ギガバイトが一気に流出した。2つ目はPrivnoteのような「開封後に消えるメモサービス」を使った遠隔指示の中継だ。攻撃者はインストール先URLやコマンドをPrivnote経由で渡し、社内のブラウザ履歴やチャットログに痕跡を残さない。3つ目はごく単純に、被害者のブラウザで直接Googleドライブにログインさせる手口だ。標的企業の名前を付けたフォルダにデータをドラッグ＆ドロップさせ、事後に消去を指示する。
「直接訪問」に進化する物理的な脅威
Mandiantの報告で特に目を引くのが、遠隔操作が通用しなかった場合の物理侵入だ。これは単なる仮説ではなく、FBIが2026年5月に発出した「Cyber FLASH Alert」で具体的に警告されている。IT技術者を装った第三者が実際のオフィスを訪れ、「デバイスのイメージ取得が必要」「セキュリティ上の緊急対応」と言ってPCにUSBメモリを差し込ませ、直接データを吸い出す手口が確認された。
技術的な防御が高度化するほど、それを迂回する「人間」を狙う攻撃は増える。物理セキュリティはサイバーセキュリティの一部であり、切り離して考えてはならない。
不正送金より深刻な「データ人質」の手口
UNC3753の最終目的はファイルを暗号化して身代金を要求する「ランサムウェア」ではない。窃取した機密情報を人質に取り、「3日以内に交渉を始めなければ顧客や取引先に直接リークを通報する」と脅して金銭を要求する「データ恐喝」だ。法務事務所や会計事務所にとって、顧客データの流出はビジネスそのものを揺るがす致命的な事態になる。恐喝メールでは「顧客の信頼は失墜し、多額の規制当局による罰金が発生し、データ管理責任を問われて顧客から訴訟を起こされる」と明記される。心理的圧力を最大限に高める文面だ。
要求に応じなければ、実際に「LEAKEDDATA」というデータリークサイトで情報を公開する。支払ったとしてもデータが確実に削除される保証はなく、沈黙の代償が更なる恐喝を呼ぶリスクもある。この種の「身代金を支払わない」方針を事前に決め、防御にリソースを振ることが重要だ。
今日から始める中小企業の防御策
UNC3753の手口は大手向けに見えるが、個人情報を扱う税理士事務所やWeb制作会社でも全く同じ被害構造が成立する。Google Threat Intelligence Groupの推奨事項を元に、中小企業向けの実践的な対策を示す。
社内教育を最優先に設計する
不審な電話がかかってきた場合の対応手順を社内で標準化しておくべきだ。「社内ヘルプデスクを名乗っても、まず上司や情報システム担当に転送する」というシンプルなルールを周知するだけで、初期侵入の大半を防げる。特に「データ移行プロジェクト」や「セキュリティ上の緊急対応」と言われたら、一度電話を切り、会社に登録されている正規の内線番号にかけ直す習慣を徹底させたい。
VDIとBYODの認証を強化する
個人のPCやタブレットから社内の仮想デスクトップ（VDI）に接続する構成は、多要素認証（MFA）の強化が不可欠だ。さらに「会社支給端末以外からのVDI接続を禁止する」という条件付きアクセスポリシーを設定できれば、私物端末を経由した遠隔操作のリスクを大幅に下げられる。
正規のリモート管理ツールも制限する
AnyDeskやZoho Assistが攻撃に使われる現実を踏まえ、会社で業務利用するリモート管理ツールを限定し、それ以外のインストールをAppLockerやWindows Defender Application Controlで制限する構成が有効だ。ZoomやTeamsの画面共有機能についても、社内ポリシーで利用ガイドラインを定めておくべきだ。
USBメモリの物理的な対策
会社の全PCでUSBストレージの書き込みを無効化する設定は、グループポリシー（GPO）を使えば比較的簡単に実装できる。外部メディアを業務で使う場合も、必ず情報システム担当者が解錠する運用にすることで、なりすましの技術者がUSBメモリでデータを抜く物理攻撃を封じられる。
ネットワーク監視とログ設定
ファイアウォールで外部ファイル共有サービスへの接続を監視し、一定時間内に大量のSSHトラフィック（WinSCPやRcloneの転送に使われる）が発生した際にアラートを出すようにしておくと、データの一括送信を早い段階で検知できる。社内の文書管理システムでも、キーワード検索の急増や大量ダウンロードを監視対象に加えておくべきだ。
この記事のポイント
- 法務事務所を狙うUNC3753は、音声フィッシングで画面共有に誘導し正規ツールを悪用する
- メールは呼び水に過ぎず、マルウェアを使わないため従来の防御策では検知が難しい
- 遠隔操作が失敗すると、IT業者を装った直接訪問でUSBメモリを使った窃取に切り替える
- VDI環境と個人端末の認証強化、USB書き込み禁止設定が即効性の高い対策となる
- 攻撃の最終目的はデータ恐喝であり、要求に応じる前に防御と教育の強化を優先すべき
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、Java等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験
AIだけでは企業変革できない、カギは実行基盤（Azureブログ発表）
AIが企業のあらゆるワークフローに浸透し始めている。だが、本当の変革をもたらすのは最先端のAIモデルそのものではなく、それを動かすシステムの設計だという指摘が、マイクロソフトの公式ブログで発表された。同社はエージェントを中心とした統合プラットフォームを打ち出し、開発から運用、ガバナンスまでを一貫して支える環境を構築している。
発表の背景には、個別のAIチャットボットや単発のツール導入に終始する企業では、大規模な業務変革が進まないという現実がある。Azure Blogの記事では、複数のAIエージェントが部門を横断して長期間にわたり作業を実行し、しかも統制の取れた形で運用できる仕組みこそが次世代の競争力を決めると述べられている。
なぜAI単体では不十分なのか
エージェントがもたらす真の変革
Azure Blogによれば、現在の企業AI活用で話題になるのはチャットボットのような対話型インターフェースだ。だが、そうしたエクスペリエンスは便利ではあるものの、組織全体のオペレーションを根本から変えるものではない。真に価値があるのは、ソフトウェア開発、サポート、財務、人事、運用といった複数の業務領域で、複数のAIエージェントが連携し、長期にわたって作業を自律的に遂行することである。
エージェントが本格稼働するには、単に強力なAIモデルやスケーラブルな計算資源が手に入れば良いわけではない。エージェントを「誰が」「どのデータを使って」「どう安全に」動かすかという企業コンテキスト、ポリシー、人的監視の枠組みが不可欠だ。Azure Blogの記事では、これらを欠いた状態では、AIの導入は断片的で脆弱、大規模に信頼するのが難しいと指摘している。
個別ツールの寄せ集めではリスクが高まる
多くの企業は、コード生成ツール、データ連携基盤、実行環境、監視システムをそれぞれ別々に導入し、後付けで連携させる方法を取りがちだ。だがAzure Blogの記事は、こうしたばらばらのツールを寄せ集めただけの環境では、開発速度が落ち、不必要なリスクを招くと警告している。たとえば、エージェントに意図しないアクセス権が渡ったり、部門間でガバナンスが効かなくなったりする問題が起こり得る。
このデモで示したように、断片化したツール群ではエージェントの挙動を一貫して管理できない。マイクロソフトの新たなアプローチは、これらの要素を統合した単一のプラットフォームでエージェントを動かす点にある。
Microsoftの統合エージェントプラットフォームとは
Azure Blogの発表では、同社が「包括的エージェントプラットフォーム」を構築していると説明されている。このプラットフォームは、多様なAIモデルをサポートしながら、開発者を中心に据えた柔軟な設計になっている。そして何より、実際の本番ワークロードを動かし、組織の複雑さとビジネス責任を扱える水準を目指している。
3つの設計原則
このプラットフォームは、以下の3つの基本原則に基づいて設計されている。
- 単一の統合システムで多様なモデルをサポートする：Azure、GitHub、Microsoft IQ、Fabric、Foundry、Windows、Microsoft 365、Microsoft Securityを一つのシステムとして連携させる。これにより、構築から改善までをバラバラのツールなしで行える。さらに、マイクロソフト自社モデルだけでなくパートナーモデルやオープンモデルも自由に選べる。
- セキュリティとガバナンスが設計に組み込まれている：Entra、Purview、Defender、Agent 365といったセキュリティスタックを開発段階から本番まで一貫して適用する。後付けではなく、システムにネイティブに統合されたガバナンスを実現する。
- 継続的に改善する：エージェントの動作結果や人間からのフィードバックをシステムに還元し、時間とともに安全に改善させる。モデルやワークフローが企業固有の業務プロセスに適合し、使い続けるほど価値が複利的に高まる仕組みを目指す。
これらの原則は今や「あると良い」ものではなく、競争力を左右する必須条件になるとAzure Blogの記事は強調している。四半期単位で差がつくという見立てだ。
エージェントライフサイクルの全体像
では、このプラットフォーム上でエージェントはどのように構築され、動いていくのか。Azure Blogの発表に沿って、主要な段階を順を追って見ていく。
構築〜GitHubで開発する
エージェントの開発は、すでに多くの開発者が日常的に使うGitHubを起点とする。コードベース、ワークアイテム、スキル、ツールなど重要なアセットを同じ場所に集約し、本番ソフトウェアと同じライフサイクル（ソース管理、テスト、デプロイ、監視、改善）をエージェントにも適用する。
GitHub Copilotを活用してコード作成を加速し、評価（eval）や可観測性（observability）のアセットもバージョン管理下に置く。これにより、最初から適切なガードレールを備えたエージェント開発が可能になる。発表では、このために新しいGitHubアプリが提供されることも述べられている。
企業データの文脈化〜Microsoft IQ
コードだけでは、エージェントは汎用的なAIにとどまる。真に役立つには、顧客情報、製品データ、契約書、業務プロセスといった企業特有の文脈を理解しなければならない。Azure Blogの記事では、いくら高性能なモデルを使っても、企業文脈なしでは推測に過ぎないと指摘している。
Microsoft IQは、Microsoft 365や基幹業務システム、ナレッジベース、自社ウェブサイトなど、社内外のデータソースにエージェントを接続する。さらに、Web IQによってウェブ上の情報も適切に取り込める。単にデータにアクセスさせるのではなく、情報を整理し、エージェントが扱いやすい形で安全に提供する点が重要だ。
さらに、Frontier Tuningと呼ばれる仕組みによって、実際の業務データとワークフローからモデルを改善できる。今回発表された音声、画像、コーディング、推論向けの7つの新しいMAIモデルを含め、モデルが企業のプロセスを学習し、その企業に特化した知能として機能するようになる。学習結果は企業の環境内に保持されるため、知的財産は外部に出ない。
実行環境〜Foundry
構築し文脈化したエージェントは、本番環境で実行されなければならない。Foundryは、エージェント特有の要求（推論、ツール呼び出し、他のエージェントとの連携、時間経過による適応）に応えるランタイムだ。
Foundryでは、タスクやコストに応じて最適なモデルを選択できるルーター機能を備え、Fireworks AIによる高速な推論も統合している。Microsoft Agent Frameworkはもちろん、LangGraph、GitHub Copilot SDK、Claude Agent SDKなど多様なエージェントフレームワークもサポートする。ツールやアクションはMCP、コネクター、API、ワークフロー経由で安全に実行され、評価とトレースによってエージェントの振る舞いを計測可能にしている。
ガバナンス〜Agent 365
ひとたび企業全体で何百、何千ものエージェントが稼働し始めると、全体を把握し制御するガバナンスが不可欠になる。Agent 365は、組織内の全エージェントを単一のカタログに表示し、誰がデプロイしたか、どのデータやツールにアクセスできるか、どのように動作しているか、コストはいくらかをIT管理者が一元的に確認できる仕組みだ。
Entra、Purview、Defenderと連携し、必要に応じてポリシーを強制したりアクションを取ったりできる。これにより、設計の良いエージェントもそうでないエージェントも、組織として統制下に置かれる。Azure Blogでは、ガバナンスの基盤が最初から組み込まれている点が後付けとの大きな違いだと強調されている。
継続的改善ループ
エージェントシステムは静的なままではない。すべての動作結果やフィードバックがシグナルとして蓄積され、評価、改善、安全なロールアウトが繰り返される。この学習ループは本番環境で連続的に動作し、プロンプトの調整からモデルルーティング、ファインチューニング、強化学習まで、段階的に高度化していく。
Azure Blogの記事は、このプロセスを「hill-climbingモデル」と表現し、システムを稼働させながら価値を複利で高める考え方を示している。重要なのは、改善ループが完全な自動化ではなく、人間の監査と修正のもとで制御されることだ。
業務現場への提供〜TeamsとAzure
エージェントの価値は、実際に業務を行う人々の手元に届いて初めて発揮される。このプラットフォームでは、TeamsやMicrosoft 365、自社アプリケーションの中にエージェントが自然に表面化する。アイデンティティ、セキュリティ、コンプライアンスは最初から組み込まれており、日常業務で使うツールと同じ信頼モデルを継承する。
また、Windows環境での最適化されたエージェント実行、クラウドとローカルの両方でのモデル稼働、サンドボックス技術による常駐型エージェントの安全な動作もサポートされる。大規模なAIワークロードやグローバルな展開が必要な場合は、Azureが基盤として全体をスケールさせる。
システムが価値を複利で増幅させる仕組み
Azure Blogの発表は、結局のところ、AI活用で先行する企業は「中央のAIプラットフォーム」を中心に業務を再編し、データ、モデル、エージェント、人間の判断を一つの継続的に改善する安全なシステムへと収斂させていくと述べている。システムが稼働し続けるほどその価値は複利的に増大し、ボトルネックは作業量から人間の創造性と調整へと移行する。
このビジョンでは、個々の担当者が共有された文脈のもとで自律的に仕事を進められるようになり、引き継ぎや摩擦は減り、ビジネス全体のスピードが上がる。マイクロソフトのエージェントプラットフォームは、まさにその「統合されたオペレーティングシステム」として機能することを目指している。
この記事のポイント
- Azure Blogの最新発表では、企業AIの成否はモデル単体ではなく、エージェントを動かすシステム設計にかかっていると指摘されている。
- 個別ツールの寄せ集めはリスクを高めるため、GitHub、Microsoft IQ、Foundry、Agent 365などによる統合アプローチが提唱されている。
- エージェントライフサイクル全体（構築、文脈化、実行、ガバナンス、継続改善）を単一システムで回すことで、信頼性とビジネス価値が複利的に高まる。
- セキュリティとガバナンスは設計段階から組み込まれ、人的監視のもとでAIが安全に改善し続ける仕組みが特徴。
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、Java等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験
Codexが全職種向けに進化、役割別プラグインとサイト作成機能を発表
OpenAIは2026年6月2日、AIアシスタント「Codex」の大幅な機能拡張を発表した。毎週500万人以上が利用するCodexに、特定の職種向けに最適化された6つのプラグイン、成果物を直感的に修正できるアノテーション機能、そしてチーム内で共有可能なインタラクティブサイトを生成する「Sites」機能が追加された。
このアップデートの核心は、Codexが単なる開発支援ツールから、営業やマーケティング、投資調査といった幅広い知識労働の現場に浸透し始めたことにある。非開発者のユーザーは全体の約20%を占め、その成長率は開発者の3倍以上だ。今回の新機能は、まさにそうした多様な職種のワークフローをCodex上で完結させるための布石といえる。
実際にOpenAI社内では、非技術部門がCodexで社内アプリの構築や役員向け資料の準備、ダッシュボード作成などを行っている。Zapierではインシデント対応計画の立案に、NVIDIAでは機械学習の実験ワークフロー高速化にCodexを活用しているという。
Codexの利用シフト、開発者以外が急増する背景
Codexのユーザー層は、この1年で明確に変化した。従来、開発者のコーディング支援に特化していたが、直近ではアナリスト、マーケター、デザイナー、投資家など非開発者の利用が急伸している。この変化を支えるのが、自然言語による指示だけで複雑なデータ分析や資料作成が可能になったという技術的な進歩だ。
たとえば、売上データの異常値を「なぜ先月のコンバージョン率が低下したのか？」と質問するだけで、Codexが関連する複数のデータソースを横断し、原因の仮説と視覚的なレポートを生成できる。専門的なSQLやPythonの知識がなくても、ビジネス判断に必要な情報を引き出せるようになった点が、非開発者層の拡大を後押ししている。
6つの役割別プラグイン、各職種のツールと直接連携
今回発表された中核は、特定の職種向けに設計された以下の6つのプラグインだ。それぞれが業務で使われる主要なSaaSツールと連携し、Codexの能力を専門業務にチューニングする。合計で62の人気アプリと110のスキルが含まれている。
データ分析プラグイン
アナリストやビジネスチーム向け。Snowflake、Databricks Genie、Hex、Tableauといったプラットフォームと接続し、製品データやビジネス指標の探索、主要KPIの変動理由の説明、レポートやダッシュボードの自動生成を行う。コードを書かずに自然言語で「先月のMAU低下要因を分析して」と指示するだけで、複数のデータソースを横断したインサイトを得られる。
クリエイティブ制作プラグイン
マーケティングチームやクリエイティブチーム向け。Figma、Canva、Shutterstock、Picsart、Falなどのツールと連携し、企画概要からキャンペーンボードの作成、ディスプレイ広告のバリエーション展開、Eコマース向け画像セットや商品ライフスタイルショットの生成までを一貫して支援する。
セールスプラグイン
営業チーム向け。Salesforce、HubSpot、Slack、Outreach、Clay、Rox、Activelyといったツールと統合され、優先アカウントの特定、商談準備、フォローアップの自動化、顧客レコードの更新、クローズプランの策定、リスクのある取引のレビューをCodex上で完結させる。営業担当者が顧客情報を複数システムで探し回る手間を大幅に減らせる設計だ。
プロダクトデザインプラグイン
プロダクトチーム向け。初期アイデアからレビュー可能なプロトタイプへと素早く変換する。製品方向性の探索、ユーザーフローの監査、ライブURLからのプロトタイプ生成、静的スクリーンショットのインタラクティブ化などがFigmaやCanvaとの連携で可能になる。
株式投資（パブリックエクイティ）プラグイン
投資家向け。Moody’s、Daloopa、Datasite、FactSet、LSEG、S&P、PitchBook、Hebbiaといった金融情報源と接続し、決算レビュー、企業比較、シグナル追跡、投資テーマの妥当性評価を支援する。市場データを横断的に分析し、投資判断の根拠をCodex上で組み立てられる。
投資銀行プラグイン
投資銀行業務向け。調査やデューデリジェンスの結果をもとに、クライアント提出用のピッチ資料作成、類似企業や取引の分析、推奨案の策定を行う。信頼性の高いデータソースと連携しており、資料作成のリードタイムを短縮する。
これらのプラグインはすぐに利用可能で、チームのワークフローに合わせたカスタマイズもできる。さらに、企業固有のシステム向けにカスタムプラグインを構築して共有することも可能だ。今後はコーポレートファイナンス、プライベートエクイティ、マーケティング戦略、戦略コンサルティング、法務向けのプラグインも順次追加される予定で、パートナー企業が直接CodexやChatGPT上でプラグインを開発・展開できるオープンなエコシステムの構築を目指している。
アノテーション機能、完成後の修正を直感的に
Codex上で生成したドキュメント、スプレッドシート、スライド、Webサイトなどに対して、特定の箇所を指し示しながら修正を指示できる「アノテーション（注釈）」機能も追加された。開発者向けには以前からコードやMarkdownファイルで提供されていたが、一般ユーザーが扱うコンテンツにも拡張された形だ。
例えば、生成されたサイトのナビゲーションバーを選択して「フォントを変更して」と指示したり、投資レポートの特定の主張をマークして「この情報の出典はどこか？」と問い合わせたりできる。Codexは選択された部分にのみ修正を集中させるため、気に入っている他の部分を壊すことなく、反復的なブラッシュアップが可能になる。初稿ができたあとのフィードバックや判断が必要な工程で、この機能の真価が発揮されるだろう。
Sites機能、チームで共有できる対話型サイトを生成
ビジネスおよびエンタープライズ向けにプレビュー提供が始まった「Sites」は、Codexに指示するだけでインタラクティブなWebサイトやアプリを生成し、ワークスペース内のメンバーにURLで共有できる機能だ。ダッシュボード、プランナー、レビューワークスペース、プロジェクトボード、ギャラリー、ライトなツールなど、ユーザーのアイデアや分析結果を形にする新しいキャンバスとなる。
たとえば、Codexに「次回の顧客レビュー用サイトを作成して」と依頼すると、製品アップデート情報や未解決の課題、使用傾向、次のアクションプランを含む対話型のWebページが即座に生成される。財務モデルからシナリオプランナーを構築すれば、リーダー層はドキュメントのタブを読み比べる代わりに、仮定を切り替えながら結果を比較できる。立ち上げ資料を常に最新の状態に保つハブとして運用することも可能で、チームメンバーは常に最新のメッセージ、マイルストーン、担当者、意思決定を確認できる。
Sitesは静的ではない。大規模プロジェクトの進捗管理や、カスタマーサービス担当者向けのガイド、チームのクリエイティブブリーフ集約リポジトリとしても機能する。現在、Vercel、Wix、Base44、Replit、Lovable、Figma、Webflow、Emergentなどのパートナーとともに、Sitesのパートナーエコシステム構築が進められている。
Codexが変える業務の意思決定プロセス
これらの新機能を俯瞰すると、Codexの方向性は明確だ。単一のツールやファイルの制約に人間が合わせるのではなく、業務の流れやチームの文脈にCodexが適応する世界を目指している。役割別プラグインで専門ツールの壁を取り払い、アノテーションで反復作業のストレスを減らし、Sitesで静的なドキュメントを対話型の意思決定の場に変える。
日本企業においても、たとえば営業部門がSalesforceとCodexを連携させ、商談準備からフォローアップまでを自然言語で完結させるといった活用が現実味を帯びてきた。データ分析の民主化が進むことで、専門のデータサイエンティストを介さずに現場担当者が直接インサイトを得られるようになれば、意思決定のスピードは大幅に向上するだろう。
この記事のポイント
- OpenAIがCodexに6つの役割別プラグインを導入、非開発者層の業務を直接支援する体制が整った
- アノテーション機能により、成果物の特定部分をピンポイントで修正でき、反復作業が効率化する
- Sites機能で、チーム共有可能な対話型のWebサイトやダッシュボードをその場で生成できる
- 非開発者のCodex利用は全体の約20%に達し、成長率は開発者の3倍以上と急拡大している
- プラグインはカスタマイズ可能で、企業固有のシステム向けに拡張する道も開かれている
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、Java等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験
WCEU 2026クラクフ開催。CERN基調講演とWordPress 7.0全容
# フロントマター
— title: “WCEU 2026クラクフ開催。CERN基調講演とWordPress 7.0全容” meta_description: “WordCamp Europe 2026がポーランド・クラクフで開催。CERNのWordPress移行基調講演、WordPress 7.0のAI機能、ビジネスセッションなど主要トピックを解説。WCUS 2026は8月フェニックスで。” tags: [“WordPress”, “WordCamp”, “WordCamp Europe”, “WCEU 2026”, “WordPress 7.0”, “CERN”, “AI”, “オープンソース”] slug: “wceu-2026-krakow-recap” scrape_method: “trafilatura” image_prompt: “Upper portion: the CERN logo (a stylized double-ring emblem with intertwining loops) prominently displayed in photorealistic 3D with subtle metallic reflections. Lower portion: the ICE Kraków Congress Centre with a vibrant WordCamp Europe banner outside, attendees networking in the plaza. Composition: split-screen style with key visual elements positioned in the upper and lower portions of the frame, with a natural atmospheric transition in between, no horizontal bands or strips across the frame. 16:9 aspect ratio. If UI screens, dashboards, code editors, or admin panels appear, all text within them must be in English. If laptops or monitors appear, use ultra-thin bezel modern design. No visible year numbers on calendars, screens, or documents.” featured_text: “WCEU 2026 全容\nCERNが語るWP採用理由”
— —
WordCamp Europe 2026が6月4日から6日まで、ポーランド・クラクフのICE Kraków Congress Centreで開催された。81カ国から2,458人のチケット保有者が集まり、うち約4人に1人が初参加という大規模なイベントとなった。
基調講演にはCERN（欧州原子核研究機構）のウェブチームが登壇し、世界初のウェブサイトを公開した研究機関がWordPressを採用した理由と具体的な移行手法を明かした。WordPress 7.0のAI機能も多数のセッションで取り上げられ、コアに組み込まれたAIクライアントやAbilities APIの実用性が議論されている。
ここでは3日間の主要セッションと、今後のWordPressを取り巻く技術潮流を整理する。
基調講演は大手企業や著名開発者が中心。新機能の発表が主目的。
CERNによる研究機関視点の採用根拠、AIとオープンソースの本質的議論、教育プログラムの具体的成果が前面に。
—
Contributor Dayが作り出す協働の場
本編開始前日の6月3日、会場にはContributor Day（コントリビューターデー）が設けられた。これはWordPress本体の改善に直接取り組む実務作業日であり、講演を聞くのではなく実際に手を動かす場だ。午前中に登録と歓迎セッションが行われ、参加者はPolyglots（翻訳）、Documentation（文書）、Support（フォーラム回答）、Core（本体開発）、Performance（パフォーマンス）、Testing（テスト）、Themes（テーマ）、Plugins（プラグイン審査）などの各テーブルに分散した。
経験者が新規参加者を一人ずつ引き受け、初めてのパッチや翻訳文字列、サポートチケット対応を手ほどきする仕組みが整えられていた点が特徴的だ。会場に行けなかった参加者も、Make WordPress Slackの #contributor-day チャンネルを通じてリモート参加できた。
ここで注目すべきは、プラグイン審査チームの存在感だ。同チームはディレクトリに登録される全てのプラグインを審査する役割を担っており、初期参加者にとっては「誰がどのような基準で審査しているのか」を直接知る貴重な機会となった。
—
CERN基調講演。世界初のウェブサイトがWordPressを選んだ理由
開幕基調講演に立ったのはCERNのウェブマネージャー、Joachim Valdemar Yde氏とWordPressインフラ責任者のFrancisco Borges Aurindo Barros氏だ。CERNは30年以上前にティム・バーナーズ＝リーがWorld Wide Webを発明した場所であり、その研究機関がなぜWordPressを次期ウェブ基盤に選定したのかが語られた。
CERNの設計思想は明確だった。研究者やスタッフはコンテンツ制作に集中し、ウェブチームが基盤全体を管理する。セルフサービスポータルから数クリックでサイトを申請でき、共通テーマとセキュリティ審査済みのプラグイン一式が自動適用される。初年度だけですでに数百のサイトが立ち上がったという。
Yde氏は会場にこう告げた。「本日より、CERNの旗艦サイト home.cern はWordPressで稼働している。自動移行を経て、すでに本番公開済みだ」
この発表が持つ象徴的な意味は大きい。Webを発明した機関が、いまWebの40%以上を動かすオープンソースソフトウェアを自ら選び、GPLライセンスの下で運用している。この対称性は、オープンソースコミュニティにとって強力な支持材料となるだろう。
—
WordPress 7.0とAI。コアに組み込まれたネイティブAIの実像
WCEU 2026を通じて最も多くのセッションを横断していたテーマが、WordPress 7.0とAIの融合だった。単なる機能アップデートではなく、WordPressが「どう変わるか」の方向性を示す議論が展開された。
AIクライアントとAbilities APIの設計思想
パネルセッション「Inside WordPress 7.0」には、Juan Manuel Garrido氏、Adam Silverstein氏、Benjamin Zekavica氏、Sarah Norris氏、Milana Cap氏らリリース貢献者が登壇した。ここで明らかにされたのは、WordPress 7.0に実装された3つの中核的変革だ。
- ネイティブAIクライアントのコア実装
- Abilities API。プラグインが自身の機能を宣言し、他のツールから発見可能にする仕組み
- Connectors画面。OpenAI、Anthropic、Google GeminiなどのAIプロバイダーを管理画面から接続できる管理インターフェース
パネルでは単なる機能一覧にとどまらず、大規模なリリースがオープンに進行する過程そのものが解説された。貢献ワークフロー、複数チーム間の調整、公開状態でソフトウェアを出荷する人間的側面までが議題に上った点は、これまでのリリース説明とは一線を画す。
実務者たちが示した具体的ユースケース
Anukasha Singh氏はAbilities APIに焦点を当て、プラグイン権限のチェックを従来のcapability（権限）方式よりクリーンかつ安全にできることを示した。Vito Peleg氏のワークショップでは、単発のAIプロンプトから一歩進み、ライブサイトを監査して構造化チケットを自動生成するツール活用ワークフローが実演された。
WP-CLIメンテナーのAlain Schlesser氏は、AIアシスタントやAI検索がオープンウェブに実トラフィックをもたらしている現状を数字で示した。2025年半ばまでに10億件以上の参照訪問が記録されており、WordPressはその流入を受け止める準備ができていると指摘する。氏のセッションは、サイトがAIに「発見され、読まれ、引用される」ための実践的チェックリストとして構成された。
Tammie Lister氏の「Human in the loop means something」は、AI導入が議論される中で「人間がループにいる」というフレーズを単なるチェックボックスではなく本物の責任として捉え直した。人間とAIは得意分野が異なり、優れたプロダクトはそれぞれの強みを活かす設計になるべきだ、という主張だ。
—
「つくる」現場の開発セッション
開発トラックでは、技術の深掘りが光った。Dennis Snell氏はHTML APIとブロックパーサーの設計に携わった立場から、HTML APIの内部構造と活用方法をワークショップ形式で解説した。Peter Wilson氏はパフォーマンスチームの長期コミッターとして、WP_Queryクラスのキャッシュ改善による高速化と、大規模サイトでの活用法を詳述している。
スケーリングに関するハンズオンセッションでは、12ドルの仮想サーバーでWordPressがどこまで耐えられるかをGrafanaでプロファイリングしながらチューニングする実演が行われ、GitHubリポジトリも公開された。Fellyph Cintra氏はWordPress Playgroundの最新状況を取り上げ、ブラウザベースのツール群とアーキテクチャ変更による高速化の成果を報告した。
Jessica Lyschik氏のセッションは、アクセシビリティ対応の要件が多くのテーマ開発者が想定するよりはるかに達成しやすいことを、ブロックテーマとクラシックテーマの実審査事例をもとに論じた。プラグイン審査チームのDavid Perez氏とFran Torres氏は、25,000件以上のプラグイン審査経験から、よくある回避可能な問題と審査待ち期間を短縮する具体的ノウハウを公開した。
—
ビジネスとオープンウェブをめぐる議論
ビジネストラックでは、感傷を排した実践的な内容が続いた。Debbie Levitt氏は3つのレイヤーで同時にプロダクトマーケットフィットを追求するモデルを提示し、「チームが一つの良い指標を祝った数ヶ月後、なぜユーザーが去ったのかわからなくなる」という問題に切り込んだ。Vassilena Valchanova氏は、仕事ができることと、それを周囲に知られていることは別物だという、スキルと認知のギャップをテーマに据えた。
クラクフを拠点とするフルスタック開発者Irfani Silviana氏は、Business Model Canvasを「開発者が機能出荷から事業価値の創出へ視点を移すための変換レイヤー」と位置づけ、地元での登壇にふさわしい内容を披露した。
—
クロージングセッション。教育、AI、オープンソースの交差点
最終日のクロージングでは、クラクフ工科大学の代表者が登壇し、WordPressエグゼクティブディレクターのMary Hubbard氏に情報数学部からの贈り物を手渡した。同大は2026年10月からWordPress専門コースを開講する。これはポーランド国内だけでなくWordPressコミュニティ全体にとっても先駆的な取り組みだ。
Hubbard氏はGutenbergプロジェクトリードのMatías Ventura氏と、WordPressデザイナー兼開発者のRich Tabor氏をステージに招き、WordPressの将来方向性を議論した。Ventura氏はWordPress 7.0のリリースリードを務めたばかりで、まず全貢献者にスタンディングオベーションを求めた。
- ● クラクフ工科大学のWordPress専門コース開講（2026年10月〜）
- ● WordPress Campus ConnectとWordPress Creditsの教育プログラム成果
- ● AIとWordPressの関係。デザインシステムの長期的投資がAI連携で成果を上げている
- ● WP-CLIをAIモデルが流暢に利用。Studio Codeエージェントベースのコーディングツール開発
- ● USパイロット版AIリテラシーマイクロクレデンシャル。WordPressを学習の場に活用
Hubbard氏はオープンソースとAIの関係について、明確な立場を示した。「オープンソースこそがWordPressの成長を支えてきた。同じ価値観がAIを形作るべきであり、コミュニティはもっと声高に主張すべきだ」
—
この記事のポイント
- WCEU 2026には81カ国から2,458名が参加。CERNがWordPress採用の基調講演を実施
- WordPress 7.0にネイティブAIクライアント、Abilities API、Connectors画面が実装された
- AI関連セッションでは「人間とAIの役割分担」「実務的な監査自動化」が具体的に語られた
- 開発トラックではWP_Queryキャッシュ改善、HTML API、アクセシビリティ対応の実審査事例が共有された
- クラクフ工科大学が2026年10月よりWordPress専門コースを開講。教育分野での広がりが加速している
—
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、Java等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験
AWS Bedrock刷新、OpenAIとAnthropic API互換コンソールが登場
AWSが2026年6月5日、Amazon Bedrockの管理コンソールを刷新した。この新体験は「bedrock-mantle」エンジン向けに設計されており、Anthropic Messages APIとOpenAI Responses APIに最適化されている。
従来のBedrockコンソールはマネージド機能（AgentsやKnowledge Basesなど）を中心に据えていたが、今回の刷新はAPI直接呼び出しを前提とする開発者向けに設計し直されている。モデル選定からプロダクション実装までの時間を大幅に短縮する狙いだ。
この記事では、新コンソールの主要機能と開発ワークフローへの影響を詳しく見ていく。API互換性を活かしたコードの簡略化や、複数モデルの並列評価がどのように実現されるのかを解説する。
Bedrockの新コンソールが生まれた背景
この図が示すように、新コンソールは「プロジェクト」を軸にした作りになっている。モデルの評価から実装、モニタリングまでをひとつの画面で完結させる狙いだ。
bedrock-mantleエンジンとは何か
bedrock-mantleは、Bedrockの第2世代推論エンジンとして位置づけられる。高速な処理性能と高い信頼性、そしてエンタープライズレベルのセキュリティを兼ね備えている。
最大の特徴はAnthropicとOpenAIのAPIプロトコルに互換性を提供することだ。ClaudeモデルにはAnthropic Messages API（メッセージAPI）を、GPTモデルにはOpenAI Responses API（レスポンスAPI）とOpenAI Chat Completions API（チャット補完API）を使える。これにより、既存のSDKコードをほぼ変更せずにBedrockへ移行できる。
従来のbedrock-runtimeエンドポイントを使う既存機能（InvokeModelやConverse API、Agentsなど）は、引き続き従来のBedrockコンソールから利用できる。両者は併存する設計で、急な移行は求められない。
新モデルカタログが提供する高速な比較体験
新コンソールの目玉のひとつが、刷新されたモデルカタログだ。従来は各モデルの仕様を調べるためにドキュメントや料金計算ツールを行き来する必要があったが、それが1画面で完結するようになった。
最大3モデルを並べて比較
カタログ上で最大3つのモデルを選択し、機能、モダリティの対応状況、コンテキストウィンドウの大きさ、利用可能なリージョン、料金体系を横並びで比較できる。
この比較機能は、チーム内でのモデル選定会議や、PoC（概念検証）フェーズでの迅速な意思決定に力を発揮する。料金と性能のトレードオフを視覚的に把握できるのが強みだ。
プロジェクト単位で完結する開発ワークフロー
新コンソールの中核は「プロジェクト」という概念だ。生成AIアプリケーションの開発ライフサイクルをプロジェクトとして管理し、モデルの割り当てからAPIキーの発行、推論リクエストの送信までを一気通貫で行える。
ダッシュボードでトークン消費を可視化
プロジェクトダッシュボードでは、直近の推論リクエスト数やエラー発生率を日付範囲でフィルタリングできる。さらに、総トークン消費量、1分あたりのトークン使用量、推論リクエストの回数、1リクエストあたりの平均トークン数がグラフ表示される。
このデータは、モデルの選択ミスや過剰なトークン消費を早期に発見する手がかりになる。チームの予算管理にも直結するため、プロダクション環境では特に価値が高い。
サイドバイサイド評価でプロンプトを最適化
プロジェクト内で最大3つのモデルを選択し、同じプロンプトに対する応答を横に並べて比較できる評価モードが用意されている。これにより、どのモデルが自社のユースケースに最適かを実データで判断できる。
評価結果はそのままプロダクション環境へ移行する際の根拠資料としても使える。カスタマーサポート用チャットボットであれば、回答の質と応答速度のバランスを定量的に比較できる。
コード生成とAIアシスタント連携の新機能
最も実務インパクトが大きいのが、プロジェクトに紐づいた「ライブドキュメント」機能だ。コードサンプルやSDKスニペット、APIリファレンスにプロジェクトの変数（モデルID、リージョン、エンドポイントURL、APIキー）が自動で埋め込まれる。
コピーするだけで動くコードスニペット
開発者はコンソール上で表示されたコードをそのままコピーし、ローカル環境のアプリケーションに貼り付けるだけで動作確認できる。環境変数の手動設定やエンドポイントURLの確認といった手間が省ける。
AWS_REGION=us-east-1
ENDPOINT=bedrock-mantle
API_KEY=sk-xxxxxx
client = boto3.client()
response = client.invoke(modelId=MODEL_ID)
この仕組みにより、環境構築のミスが大幅に減る。特に複数プロジェクトを抱えるチームでは、設定の食い違いによるトラブルシューティング時間を削減できる。
AIコーディングエージェントとの統合
新コンソールはAIコーディングエージェントとの連携もサポートする。Claude Code、Cline、Codex、Cursor、OpenCodeといった主要なAIアシスタントをBedrockのmantleエンジンにルーティングする手順がガイドされる。
具体的には、AWS IAM認証情報かBedrock APIキーを使い、環境変数を設定したうえで各エージェントからのリクエストをBedrock経由にする設定が案内される。これにより、AIアシスタントのバックエンドをOpenAIやAnthropicのクラウドからAWS環境に切り替えられる。企業ポリシーでデータの外部送信を制限しているケースで有効だ。
利用可能リージョンと今後の展開
新コンソール体験は、bedrock-mantleエンドポイントが提供されている全リージョンで利用可能だ。2026年6月時点での対象は以下の通り。
AWSのドキュメントにはリージョン互換性の一覧ページが用意されており、将来的な拡大があれば随時更新される見込みだ。フィードバックはAWS re:Post for Amazon Bedrock、または通常のAWSサポート窓口を通じて送ることができる。
新コンソールは既存のBedrockコンソールと並行して運用される。急な切り替えを迫られることはなく、チームの準備が整った段階で徐々に移行できる設計だ。
この記事のポイント
- Amazon BedrockにAPI互換性を重視した新コンソールが登場し、モデル評価から実装までの時間が大幅に短縮される
- bedrock-mantleエンジンはAnthropic Messages APIとOpenAI Responses APIに対応し、既存SDKコードの流用が容易
- 最大3モデルのサイドバイサイド比較と、プロジェクト単位のトークン消費可視化が組み込まれている
- コンソール上のコードスニペットはプロジェクト変数が自動プレフィルされ、コピー後即実行できる
- 東京リージョンを含む複数リージョンで利用可能、既存コンソールとの併存もサポートされる
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、Java等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験
WP.orgがProtect The Shire発表、プラグイン更新に24時間の猶予
2026年6月5日、WordPress.orgはセキュリティイニシアチブ「Protect The Shire」を正式に発表した。AIによるコード生成能力が急激に進化する中、78,000以上にのぼる公式プラグインとテーマをサプライチェーン攻撃から守るための大規模な取り組みだ。
この施策の中核は、すべてのプラグインとテーマのリリースに対して設けられる最大24時間の猶予期間である。開発者が新バージョンをプッシュしても、自動更新がユーザーサイトに配信されるまでにクールダウンが発生する仕組みに変わる。
Protect The Shire イニシアチブの全容
WordPress.org の共同創設者 Matt Mullenweg 氏は今回の発表で、2026年という年がソフトウェア開発において「緊張の年」になると指摘する。最新のセキュリティパッチを一秒でも早く適用する必要性と、悪意あるコードが更新に混入していないか慎重に見極める必要性が、かつてないほど対立しているためだ。
自動更新前の24時間クールダウン
従来のフローでは、開発者がプラグインやテーマの新バージョンをリポジトリにコミットすると、即座に世界の全サイトへ自動更新が配信されていた。これは利便性が高い一方で、ひとたび悪意のあるコードが混入すれば、被害が広範囲に瞬時に拡散するリスクを常にはらんでいた。
Protect The Shireの導入により、リリースから配信までの間に最大24時間の待機時間が挿入される。この時間を利用して、人間のレビューチームとAIがコードを精査する。
この変更により、悪意のあるコードを含むアップデートが即座に配信されるリスクが抑えられる。AIによる事前チェックと人間の確認が介在することで、サプライチェーンセキュリティが大幅に強化される仕組みだ。
AI「Gandalf」によるコード監視
24時間の猶予期間におけるレビュー作業を強力に支援するのが、新たに導入されるAIだ。Mullenweg氏はこれを「Gandalf」と名付けられたWapuuだと表現している。
人間のレビューチームは寝る必要があるが、AIにはそれがない。24時間体制でコミットの差分を分析し、不審なコードパターンや既知の脆弱性シグネチャを検出する。Mullenweg氏は、今回のAI技術の進歩がなければ実現しえなかったレビューの深さだと言及している。
なぜいまエコシステムの防御を固めるのか
昨年末から今年にかけて、AIのコーディング能力は飛躍的に向上した。Anthropicが2026年4月に公開したモデル「Mythos」は、その能力の高さと潜在的なリスクで開発者コミュニティに衝撃を与えている。また、Chromeブラウザの最新版が429件ものセキュリティ修正を含んでいたことも、各所のセキュリティ活動を加速させた。
拡大するサプライチェーン攻撃の脅威
ソフトウェアのサプライチェーンを標的とした攻撃は、もはや日常的だ。オープンソースエコシステムにおいても、マルウェアを仕込まれたパッケージが正規のアップデートとして配布される被害が後を絶たない。WordPressコミュニティ内でも、信頼されていたプラグインが悪意ある新しい所有者に売却され、バックドアを仕掛けられた「Essential Plugins」のような事件が発生している。
AIによる攻撃コードの生成能力が向上すれば、この種の脅威はさらに巧妙化し、頻度も増加する。WordPress.orgが今回、エコシステム全体の防衛に乗り出したのは必然だったといえる。
更新速度と安全性のジレンマ
WordPress 7.0のアップグレード率はリリース後わずか2週間で50%を超えた。これは数えきれないほどの開発者とホスティング事業者の協力による成果だ。素早いアップデートの適用は、脆弱性への露出時間を最小化するという点で極めて重要である。
しかし、Mullenweg氏は「2026年は、安全を確保するために可能な限り早く更新するのか、それとも安全を確保するために更新を保留するのか、その緊張が続く年になる」と述べている。急速なコード配布は、攻撃者にとっても好都合な環境になりうる。このジレンマを解消するのが、今回の24時間ルールというわけだ。
WordPressが目指す「透明性によるセキュリティ」
Mullenweg氏は発表の中で「自由とセキュリティはゼロサムではない」という考えを強調した。これは、セキュリティの名の下にパーミッションを厳格化しすぎて、ソフトウェアの自由な流通や改変を妨げることへのカウンターである。オープンソースは、曖昧さによるセキュリティではなく、透明性こそが強固なセキュリティをもたらすことを示してきた。
スケールするレビュープロセス
プラグインレビューチームは献身的に活動しているが、人間の処理能力には限界がある。Mullenweg氏は、現在の24時間という猶予が、AIモデルのさらなる進歩とともに「数分」にまで短縮される可能性に期待を示している。
ひとつのリリースを複数のAIエージェントが並列でレビューし、人間の承認プロセスと連携する。これにより、手動では不可能な精度と速度で、78,000以上のプロジェクトの安全性を担保しようという狙いだ。
4億インストールの重み
WordPress.orgのプラグインディレクトリには、累計で4億を超えるインストールが記録されている。69のプラグインは、100万件以上のサイトにインストールされている。その開発者の多くは個人であり、巨大なコミュニティを構成している。
WordPress.orgはこの多様なエコシステムを守るため、Star数などの表面的な評価だけでなく、実際のコードの安全性に焦点を当てた支援を強化する方針だ。そのための現実的な第一歩が、今回のProtect The Shireである。
この記事のポイント
- WordPress.orgがプラグインとテーマの自動更新に「最大24時間の猶予期間」を導入した
- AI Wapuu「Gandalf」を含む新たなレビューフローにより、サプライチェーン攻撃のリスクを低減する
- この施策は、AIによる高度なコード生成が一般化する時代におけるエコシステム防衛策である
- オープンソースの理念に沿い、透明性を保ったままセキュリティ水準を引き上げる試みだ
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、Java等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験
VS Code 1.124が公開、AIエージェントがさらに賢く進化しマルチチャット対応
“`md — — title: “VS Code 1.124が公開。AIエージェントがさらに賢く進化しマルチチャット対応” meta_description: “VS Code 1.124が2026年6月に公開。Agentsウィンドウのマルチチャット対応やバックグラウンド送信、WSL連携の強化、統合ブラウザの改善点を詳しく解説。” tags: [“VS Code”, “アップデート”, “AI”, “開発支援”, “エージェント”, “統合ブラウザ”, “WSL”] slug: “vscode-1-124-release” scrape_method: “trafilatura” image_prompt: “Upper portion: a wide monitor screen showing the Visual Studio Code editor with the Agents window open, displaying multiple chat sessions in a grid layout, all interface text in English. The VS Code logo (an angular blue ribbon mark) prominently displayed in photorealistic 3D with subtle reflections. Lower portion: a sleek server rack with glowing blue and purple fiber optic cables in a dark data center. Composition: split-screen style with key visual elements positioned in the upper and lower portions of the frame, with a natural atmospheric transition in between, no horizontal bands or strips across the frame. 16:9 aspect ratio. If UI screens, dashboards, code editors, or admin panels appear, all text within them must be in English. If laptops or monitors appear, use ultra-thin bezel modern design. No visible year numbers on calendars, screens, or documents.” featured_text: “VS Code 1.124\nAIエージェント進化” — —
VS Code 1.124が2026年6月に公開された。今回のアップデートの中核は、AIエージェント機能「Agents」ウィンドウの大幅な機能強化だ。マルチチャットやバックグラウンド送信といったワークフローを加速させる機能が追加され、開発者の作業効率は一段と向上する。
このリリースでは、WSL環境とのシームレスな接続や、統合ブラウザのカスタマイズ性向上も同時に実現された。大規模なリファクタリングや新規開発の伴走者として、VS CodeのAI機能はより実用的な段階に入ったといえる。
本記事では、VS Code 1.124の主要な変更点を3つの観点から掘り下げ、実際の開発現場でどう役立つのかを具体的に解説する。
Agentsウィンドウのマルチチャット対応
今回のアップデートで最も注目すべきは、Agentsウィンドウにおけるマルチチャット機能の正式な導入だ。これまで1つのセッション内で完結していた対話が、複数の並列セッションとして管理できるようになった。
具体的には、ローカルセッションにおいて複数のチャットを同時に立ち上げ、それぞれ異なるタスクを進行させられる。あるチャットでコードのリファクタリングを指示している間に、別のチャットで新しい機能の設計について相談する、といった使い方が可能だ。
上の図のように、開発者はエージェントの応答を待つことなく次の指示を出せる。これにより、思考の分断が減り、作業スピードが格段に上がる。マルチタスクが前提の現代の開発フローに、AIがようやく追いついた形だ。
バックグラウンド送信で考える時間を確保
マルチチャットをさらに快適にするのが、バックグラウンド送信機能だ。新しいセッションを開始する際、Alt+Enter（macOSではCmd+Enter）を押すか、送信ボタンをAltキーを押しながらクリックすることで、そのセッションにすぐに移動せずに次のメッセージを入力できる。
これにより、複数の質問や指示を立て続けにエージェントへ送り、応答をバックグラウンドで処理させながら、自分は次のタスクの構想を練るという働き方が実現する。まさに「ながら作業」の効率を最大限に引き出す設計だ。
セッション管理のキーボード操作が充実
増えたセッションを素早く操作するためのショートカットも整備された。Ctrl+1からCtrl+9（macOSではCmd+1〜Cmd+9）で、グリッド表示されたセッションを位置で直接フォーカスできる。さらに、Ctrl+K Ctrl+W（macOSではCmd+K Cmd+W）で全セッションを一括クローズすることも可能だ。
チャット入力の履歴も、現在のセッション内にスコープが限定されるようになった。上下の矢印キーで過去のプロンプトを呼び出す際、他のセッションの履歴が混ざることがなくなり、誤操作が減る。
統合ブラウザの使い勝手が向上
VS Codeに内蔵された統合ブラウザも、今回のリリースで実用性が高まった。ツールバーのアクションを個別に表示・非表示できるようになり、自分がよく使う機能だけを並べたミニマルなUIを構築できる。
コンテキストメニューから各アクションの表示を切り替えられるため、プレビュー用途ではナビゲーション系だけ、デバッグ用途では開発者ツール系だけ、といった使い分けが容易になった。
アドレスバーでのURL履歴ナビゲーション
統合ブラウザのアドレスバーでも、上下の矢印キーで過去に訪れたURLをたどれるようになった。これはデスクトップブラウザではおなじみの操作だが、VS Code内のブラウザでも同じ感覚で履歴を遡れるのは地味に大きい。ちょっとしたAPIドキュメントの巡回作業がよりスムーズになる。
エディタの細かな改良点
AI機能やブラウザだけでなく、エディタの基礎的な部分にも手が入っている。シンプルファイルダイアログでは、新しくフォルダをその場で作成できるようになった。ファイルを保存する際、わざわざOSのファイラーを開かずとも、ダイアログ内でフォルダを作ってすぐに格納できる。
もう1つ、エディタのカスタマイズに関わる変更として、折りたたみマーカーのパターンに正規表現のフラグが使えるようになった。language-configuration.jsonで{ pattern, flags }というオブジェクト形式を受け付けるようになり、大文字小文字を区別しないマッチングなどが可能になる。大規模な設定ファイルを管理する開発者には嬉しい拡張だ。
WSL環境との連携がさらに強化
Windows Subsystem for Linux（WSL）を利用する開発者にとって、今回のアップデートは実用的な価値が大きい。AgentsウィンドウがWSL接続を正式にサポートしたことで、Windows上のVS CodeからLinux環境のコードベースに対して直接AIエージェントを操作できるようになった。
WSLとは、Windows上でLinuxの実行環境をネイティブに近い形で動かす仕組みだ。Web開発やデータサイエンスの分野では、Linuxネイティブのツールチェーンを使うためにWSLを利用するケースが増えている。今回の対応により、WSL内のプロジェクトに対しても、エージェントがコンテキストを理解した上でコード生成やリファクタリングを行える。
これまでWSL上で作業する際、AI機能を使うためにWindows側へコードをコピーするといった一手間が必要だった。その手間がなくなるだけで、日々の開発効率は確実に改善される。
この記事のポイント
- Agentsウィンドウがマルチチャットに対応し、複数のタスクを並行してエージェントに依頼できる
- バックグラウンド送信でセッションを離れずに次の指示を入力可能。思考の連続性が保たれる
- キーボードショートカットでセッションのフォーカス移動や一括クローズができるようになった
- 統合ブラウザのツールバーがカスタマイズ可能になり、URL履歴の操作も改善
- WSL環境との連携がエージェント機能にまで拡大し、クロスプラットフォーム開発がより快適に
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、Java等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験
Cloudflareが企業のAIコスト爆発を制御、AI Gatewayに利用上限を搭載
企業におけるAI導入の最大の壁はもはや技術力ではない。管理不能なコストの爆発だ。2026年6月5日、Cloudflareは自社のAI Gatewayに新たな「利用上限」機能を搭載し、この課題への直接的な解決策を提示した。
多くの企業では全エンジニアに最先端モデルのAPIキーを共有している。月末に届く高額な請求書を見て、経理とCTOが頭を抱える。誰が何に使ったのか全く分からないのだ。Cloudflareの今回の発表は、まさにこの無法地帯に統制をもたらすものだ。
併せて発表されたアイデンティティベースの予算管理は、Cloudflare Accessと既存のIdP（Identity Provider / アイデンティティプロバイダー）を組み合わせ、個人やチーム単位での正確なコスト帰属を実現する。
なぜAIコストは制御不能に陥るのか
AI導入を進める企業で、まったく同じストーリーが繰り返されている。現場には「まずは最速でAIを使え。勘定は後でなんとかする」という号令が飛ぶ。これは大抵の場合うまくいく。実際、AIを積極的に取り入れたチームの生産性は飛躍的に向上している。しかし、その代償は安くない。月末に経理がAPI利用料の請求書を開くと、にわかには信じがたい桁の数字が目に飛び込んでくるのだ。
Cloudflareのブログ記事でも、この構図は明確に描写されている。社内で共有されているAPIキーでは、コストの発生源を追跡できない。機械学習チームの新規パイプライン構築が原因なのか、インターンがメールの仕分けに高額なClaude Opusを使い倒したのか、あるいはCI/CDジョブが週末のうちに何千万トークンも消費したのか、誰にも分からない。
問題の本質は、指標と制御の欠如により、合理的な判断が歪められてしまうことにある。予算も可視化もなければ、常に最も強力で高価なモデルを選ぶのが個々のエンジニアにとっては合理的な行動となる。コードレビューの要約に、大規模なアーキテクチャ再設計と同じモデルは必要ない。ログパーサーに、顧客向けコンテンツ生成と同じモデルは不要だ。しかし、現場には適切な道具を選ぶ動機も手段も存在しなかったのである。
利用上限機能を深掘りする
中核となる仕組み
AI GatewayはアプリケーションとAIプロバイダーの中継点として機能する。OpenAIやAnthropicへの直接APIコールを、まずこのゲートウェイを経由させる仕組みだ。これにより、リクエストの永続化ログ、キャッシュ、レート制限、リトライ、分析といった恩恵が得られていた。しかし、従来は「誰がいくら使ったか」の正確なトラッキングに限界があった。
ここに新たに導入された利用上限機能は、真のコスト統制を実現する。トークンベースではなく、ドルベースの予算で累積支出を追跡する点が実務的だ。制限のスコープは、モデル、プロバイダー、ユーザーやチームといった管理者定義のカスタム属性の任意の組み合わせで設定できる。期間も固定（月初リセットや月曜リセット）かローリング（直近N日間）かを選べ、日次、週次、月次での運用が可能だ。
予算超過時の現実的な選択肢
最も重要なポイントは、上限到達時の処理だろう。デフォルトではリクエストをブロックする。だが、ワークフローを完全に止めないための工夫として、ダイナミックルートと連携したフォールバックモデルへの切り替えが可能だ。これなら、最大予算額に達してもエンジニアの作業が完全に停止することはない。
この機能群は本日から全プランの全ユーザーにオープンベータとして提供されており、ダッシュボードかAPI経由で即座に設定できる。
アイデンティティ駆動の予算管理がもたらす透明性
利用上限機能と同時に、Cloudflareはアイデンティティベースの予算とポリシーを限定ベータとして発表した。利用上限がモデルやカスタム属性による制御であるのに対し、こちらは実在の個人とチームに紐づく。アプリケーション側でメタデータを渡す必要はなく、信頼性の低いヘッダー情報に頼る必要もない。
Cloudflare Accessとの統合が生む確実な帰属
AI GatewayをCloudflare Accessと連携させると、リクエストの送信者が誰かを確実に特定できる。単なるアカウント単位ではなく、個々の従業員、IdPグループ、サービス単位だ。Cloudflare社内では既にこの仕組みを実践しており、全従業員がAIツールを利用する中で月間数十億トークンが流れるトラフィックを可視化している。
仕組みはシンプルだ。従業員がCloudflare Access経由で認証されると、そのアイデンティティがJWT（JSON Web Token）から抽出され、AI Gatewayのリクエストにメタデータとして添付される。これにより、ユーザー単位のトークン消費、チーム単位の使用量内訳、組織全体のコスト帰属が一元管理できるようになる。
CI/CDパイプラインへの適用とボット予算
この機能は人間だけのものではない。Accessサービスアカウントを利用すれば、自律的なエージェントやCI/CDパイプラインにも名前付きのIDを付与できる。コードレビューボットが今週500万トークンを消費し、ドキュメント生成器が50万トークンだった、といった詳細が手に取るように分かる。あるエージェントが制御不能に陥ったとしても、他のエージェントに影響を与えることなく個別に予算ポリシーを適用できるのだ。
Cloudflare自身、全社でこのスタックを運用した経験に基づいて本機能を公開した。自社で構築したものを他社もゼロから作る必要はない、という明快なスタンスである。
次の段階はコスト最適化の自動化
予算を設定し可視化することは、第一段階に過ぎない。次の課題は、限られた予算で最大の成果をどう引き出すかだ。現実には、すべてのリクエストに最先端モデルは不要である。要約タスクはより小さな安価なモデルでも品質を損なわずに実行できる。一方、大規模なコードリファクタリングには最新鋭のモデルが必要だ。しかし、制御がなければ人は常に最も高機能なモデルへ流れてしまう。
この問題に対し、Cloudflareはタスクベースのインテリジェントルーティングを鋭意開発中であると明かした。リクエストを分析し、最もコスト効率の良い結果を導くモデルへ自動的にルーティングする機能だ。詳細はデベロッパードキュメントとチェンジログで追って発表される。
この記事のポイント
- Cloudflare AI Gatewayにドル建ての利用上限機能が全プラン向けに登場した
- 上限到達時はリクエストをブロックするか、より安価なフォールバックモデルに自動で切り替えられる
- 限定ベータのアイデンティティベース予算は、個人やチーム単位で正確なコスト管理を実現する
- これらの機能はCloudflareが自社の大規模AI運用で実証した手法を外部化したものである
- 今後はタスクの複雑さに応じて最適なモデルへ自動ルーティングする機能の開発が予定されている
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、Java等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験
Amazon Cognitoがマルチリージョンレプリケーションに対応、耐障害性向上とCMKサポートの詳細
AWSがAmazon Cognitoにマルチリージョンレプリケーション機能を追加した。ユーザーデータとM2M（Machine-to-Machine）シークレットを別のAWSリージョンに自動同期し、認証基盤の耐障害性を高める。あわせてカスタマーマネージドキー（CMK）による暗号化制御もサポートされた。
これまでマルチリージョンでの整合性維持には、エンジニアリングチームが手動で複製ソリューションを構築・運用する必要があった。今回のアップデートで、Cognitoが自動的にセカンダリリージョンへデータを複製し、リージョン障害時でも認証を継続できるようになる。
レプリケーションは一方向（プライマリ→セカンダリ）で動作し、プライマリリージョンの障害発生時にはセカンダリで認証処理を受け持つ。セッション継続性も担保され、既存ユーザーは資格情報の再設定なしでサインインを続けられる。
従来は手動レプリケーションに依存し、データ不整合やセキュリティリスクがつきまとっていた。新機能により、複製にかかる運用負荷を大幅に削減しつつ、認証の継続性を確保できる。
Cognitoマルチリージョンレプリケーションとは何か
マルチリージョンレプリケーションは、Amazon CognitoがユーザーデータとM2Mシークレットの複製を自動管理する機能だ。プライマリリージョンからユーザーが選択したセカンダリリージョンへ、一方向でデータを同期する。
カバーされるデータの範囲と動作モード
複製の対象はユーザープロファイル、資格情報、ユーザープールの設定全体に及ぶ。セカンダリリージョンは読み取り専用モードで動作し、認証機能の維持に特化する。つまり、新規ユーザー登録やプロファイル更新といった書き込み操作はフェイルオーバー中には行えない。
この設計により、すべての認証方式（ソーシャルプロバイダ経由のフェデレーテッドサインイン、SAML、OIDC連携、API認可フロー）がサポートされる。対人認証だけでなく、バックエンドサービス間のM2M通信もレプリケーションの恩恵を受けられる点がポイントだ。
セッション継続性とトークンの相互認識
レプリケーション済みのユーザープールでは、プライマリ・セカンダリの双方が、どちらのリージョンで発行されたアクセストークンも有効とみなす。そのため、アクティブなセッションはリージョン切り替え前後を通じて中断されない。
この仕組みは、エンドユーザーにとって「裏側でリージョンが切り替わった」ことをまったく意識させずに済むという、実運用上の大きな利点になる。パスワードリセットの強制や再認証といった、ユーザー体験を損なう事態を回避できるわけだ。
CMKサポートで変わる暗号化の主導権
マルチリージョンレプリケーションの利用には、AWS KMS（Key Management Service）上のマルチリージョンカスタマーマネージドキー（CMK）が必須となる。CMKはユーザーデータの保存時暗号化に一貫性をもたらし、利用者側に暗号化戦略の主導権を与える。
CMKの利用は、レプリケーション機能とは独立して提供される。つまり、単一リージョンのユーザープールでもCMKによる暗号化制御は利用可能だ。医療や金融サービスなど、規制の厳しい業界ではとくに重要な選択肢となる。
3ステップで始めるレプリケーション設定
AWS News Blogの記事では、us-west-2（オレゴン）の既存ユーザープールをus-east-1（バージニア北部）に複製するデモが紹介されている。設定は管理コンソールから3つのステップで完了する。
STEP 2のOIDCエンドポイント更新は、クライアントアプリケーション側の必須対応となる。サーバーサイドアプリは再デプロイ、モバイルアプリはストアへの更新申請が必要だ。この変更を怠ると、旧エンドポイントへのリクエストが正しくルーティングされず、認証障害を引き起こす。
追加で必要な設定と注意点
レプリケーション設定の完了後も、いくつかの付随リソースは手動でセカンダリリージョンに展開する必要がある。具体的には、カスタム認証フローに使うLambda関数、SMSやメール通知の設定、ログストリーミング、AWS WAFの構成が該当する。
AWS News Blogの記事では、これらの追加設定を計画的に実施するようコンソール上でトラッキングできる点も紹介されている。フェイルオーバー前に抜け漏れを防ぐ仕掛けとして有効だ。
フェイルオーバー運用とヘルスチェックの設計
プライマリとセカンダリの両エンドポイントは常時アクティブで、いつでもトラフィックを受け入れ可能な状態にある。フェイルオーバーの判断と実行は、アプリケーションの要件に合わせて利用者側が設計する形だ。
ヘルスチェックでは、エラーレートやレイテンシのパターン、サービスアラートを監視し、事前定義した基準を満たした場合にDNSの切り替えでセカンダリへトラフィックを誘導する。オフピーク時間帯に少量のトラフィックをセカンダリに流し、認証が期待通り動作するか検証しておくことが推奨されている。
カスタムドメインでのマネージドログインやフェデレーションを利用している場合、Amazon Route 53のヘルスチェックIDをCognitoに提供することで、トラフィックルーティング機能を組み込むこともできる。これによりDNSレベルでの自動切り替えが容易になる。
料金体系と利用可能リージョン
マルチリージョンレプリケーションは、EssentialsティアおよびPlusティアのアドオン機能として提供される。料金は認証の種類によって異なる。
利用可能リージョンは、米国東部（オハイオ、バージニア北部）、米国西部（北カリフォルニア、オレゴン）、アジアパシフィック（ムンバイ、ソウル、シンガポール、シドニー、東京）、カナダ（中部）、欧州（フランクフルト、アイルランド、ロンドン、パリ、ストックホルム）、南米（サンパウロ）となっている。これらのリージョンはソース・デスティネーションのどちらとしても使用可能だ。
CMKサポートの提供リージョンはさらに広く、アフリカ（ケープタウン）、アジアパシフィック（香港、ハイデラバード、ジャカルタ、マレーシア、メルボルン、ニュージーランド、大阪など）や、イスラエル（テルアビブ）、メキシコ（中部）、AWS GovCloudもカバーされている。
この記事のポイント
- Amazon Cognitoにマルチリージョンレプリケーション機能が追加され、ユーザーデータとM2Mシークレットの自動同期が可能になった
- レプリケーションにはAWS KMSのマルチリージョンCMKが必須で、暗号化制御の主導権を利用者側に与える
- 設定は3ステップで完了するが、OIDCエンドポイント変更に伴うアプリ側の対応が必須となる
- フェイルオーバー時のセッション継続性が担保され、エンドユーザーはパスワード再設定なしで認証を継続できる
- 料金はアドオン形式で、ユーザー認証はMAUあたりの課金、M2M認証はトークンボリュームに対する30%追加となる
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、Java等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験
CSSの@functionルール入門。カスタム関数でスタイルを動的に管理
CSSに@functionというルールが導入されつつある。これはCSSで独自の関数を定義し、引数を受け取り、複雑な計算や条件分岐を経て値を返す仕組みだ。Sassの@mixinや@functionに似ているが、プリプロセッサを介さずにブラウザが直接解釈する点が新しい。
CSS-Tricksの記事によると、この機能は「CSS Custom Functions and Mixins Module Level 1」仕様の一部であり、カスタムプロパティ（変数）をさらに動的にした存在として位置づけられる。2026年6月現在は実験的機能だが、Chromeなど一部ブラウザでプレビューが始まっている。
本記事では@functionの基本構文、引数の扱い方、型チェック、カスケーディング、そして使用時の注意点までを整理する。
@functionとは何か、なぜ必要なのか
これまでCSSで動的な値を扱うにはカスタムプロパティ（--name）とcalc()の組み合わせが主だった。しかしcalc()だけでは条件分岐や複数ステップの演算が難しく、複雑な処理はSassに頼っていた。
@functionはこのギャップを埋める。CSSネイティブで「関数」を定義できるようになり、引数のバリデーション、デフォルト値、型チェック、メディアクエリに基づく分岐までを同一のスタイルシート内で完結させられる。
具体的には、色の透明度を動的に変えたり、画面幅に応じてフォントサイズを切り替えたり、複数の値をリストで受け取って最大値や最小値を計算したりといった処理が、プリプロセッサなしで可能になる。
このデモが示すように、@functionは単なる短縮記法ではなく、ブラウザのレンダリングエンジンが直接解釈するため、将来はパフォーマンス面でも恩恵が出ると期待されている。
基本構文を分解する
関数の定義とresult記述子
@functionの基本形は以下のようになる。関数名はカスタムプロパティ同様、ダッシュ2つで始める必要がある。
@function --half(--size <length>) {
result: calc(var(--size) / 2);
}この例では--sizeという引数に<length>型を指定し、受け取った値を2で割った結果を返している。使用時は--half(20px)のように呼び出し、10pxが解決値となる。
result記述子は関数の戻り値を定義する必須要素だ。もしresultを書かないと、関数は常に「保証無効値（guaranteed invalid value）」を返し、実質的に機能しない。
returnsによる出力型の指定
returnsキーワードを使うと、関数が返す値の型を明示できる。これはバリデーションに役立つ。
@function --progression(--current <number>, --total <number>) returns <percentage> {
result: calc(var(--current) / var(--total) * 100%);
}上記では引数2つを数値型で受け取り、パーセンテージ型を返すことを宣言している。returnsを省略するとtype(*)相当となり、任意の型を受け入れる。
こうした型チェックは大規模なコードベースでバグの早期発見に寄与する。JavaScriptのTypeScriptのように、CSSでも型安全性を確保できるわけだ。
複数型の許容とリスト引数
引数に複数の型を許容したい場合はtype()と|を使う。
@function --transparent(--color <color>, --alpha type(<number> | <percentage>));さらに、カンマ区切りで複数の値を1つの引数として受け取りたい場合、型の後ろに#を付与する。呼び出し側は波括弧{}で値を囲む。
@function --get-range(--list <length>#, --n <length>) {
result: calc(max(var(--list)) - min(var(--list)) + var(--n));
}
div {
padding-block: --get-range({10px, 100px, 50px, 25px}, 200px); /* 290px */
}これはグラフのレンジ計算や、複数のスペーシング値から最適なマージンを導く際に便利だろう。
カスケードと条件分岐を活用する
@functionのresultはCSSカスケードのルールに従う。つまり、複数のresultを記述した場合、最後にマッチした有効な値が採用される。
この性質を利用すれば、@mediaや@container、@supportsといった条件付きグループルールと組み合わせて、レスポンシブな値を関数内で完結できる。
@function --suitable-font-size() returns <length> {
result: 16px;
@media (width > 1000px) {
result: 20px;
}
}
body {
font-size: --suitable-font-size();
}この例では画面幅1000px以下なら16px、超えれば20pxを返す。従来はメディアクエリをスタイル宣言側で何度も書く必要があったが、関数に集約できるため保守性が向上する。
ただし、カスケードの「後勝ち」ルールには注意が必要だ。result: 16px;を@mediaブロックより後に書くと、メディアクエリの結果に関わらず常に16pxが返る。記述順序を誤ると意図しない挙動になる。
ローカルスコープのカスタムプロパティ
@function内で定義したカスタムプロパティは、その関数内でのみ有効なローカルスコープとなる。グローバルに漏れ出さないため、命名の衝突を気にせず使える。
@function --spacing-scale(--multiplier) {
--base-unit: 8px;
result: calc(var(--base-unit) * var(--multiplier));
}ここで定義された--base-unitは--spacing-scaleの外部からは参照できない。大規模なCSS設計で名前空間の汚染を防ぐ手段として有効だ。
関数のネスト
ある@functionの中で別の@functionを呼び出すことも可能だ。これにより、単一責務の小さな関数を組み合わせて複雑な計算を構築できる。
@function --square(--n) {
result: calc(var(--n) * var(--n));
}
@function --circle-area(--radius) {
--pi: 3.14159;
result: calc(var(--pi) * --square(var(--radius)));
}
.blob {
width: calc(--circle-area(10) * 1px); /* 314.159px */
}このネスト構造のおかげで、関数をレゴブロックのように組み立てられる。Sassで培われたモジュール設計の考え方を、そのままネイティブCSSに持ち込める未来が見える。
使用上の制約と注意点
副作用の禁止
@functionは値を返すことだけが許されており、プロパティの変更や複数宣言の生成といった副作用は起こせない。これは関数型プログラミングの「純粋関数」に近い制約だ。
もし複数行のCSSプロパティをまとめて出力したい場合は、仕様策定中の@mixinルールを待つ必要がある。@functionと@mixinが揃えば、Sassの主要機能がCSSネイティブで再現されることになる。
循環依存の厳格な防止
CSSは循環参照に極めて厳しい。関数Aが関数Bを呼び、関数Bが関数Aを呼ぶような構造はブラウザが即座に検出し、両方の関数を無効化する。
これはカスタムプロパティの循環参照と同様の挙動だ。意図せず再帰を作り込まないよう、関数同士の呼び出し関係は明確に設計する必要がある。
–func-b が –func-a を呼び出す
ブラウザサポートとプログレッシブエンハンスメント
2026年6月時点で@functionは実験的機能であり、未対応ブラウザでは単に無視される。そのため、フォールバックの記述が重要になる。
理想的には@supports (at-rule(@function))でサポートを判定したいが、この@supportsのat-rule評価機能自体がChrome 148以降でしか動作しないという皮肉な状況がある。
現実的な対策としては、従来のカスタムプロパティとcalc()で書いたスタイルをフォールバックとして先に宣言し、その下に@functionを使ったスタイルを記述する方法が考えられる。ブラウザが@functionを解釈できれば上書きされ、できなければ従来の記述が適用される。
/* フォールバック */
.container {
margin-inline: 10px;
}
/* @function対応ブラウザでは上書き */
.container {
margin-inline: --half(20px);
}Sassの@functionとの違い
Sassにも同名の@functionがあるが、両者は動作の仕組みが根本的に異なる。Sassの@functionはコンパイル時にサーバーサイドで処理され、出力されるCSSには関数の痕跡が残らない。
一方、CSSネイティブの@functionはブラウザが実行時に解釈する。スタイルシート内に関数定義がそのまま存在し、ユーザーの画面幅やコンテナサイズに応じて動的に値が解決される。
この違いはパフォーマンス特性やデバッグのしやすさにも影響する。Sassの場合、コンパイル後のCSSしか確認できないが、ネイティブ@functionならブラウザのDevToolsで関数の解決過程を追えるようになる可能性がある。
なお、SassプロジェクトにCSSネイティブの@functionを混在させることは技術的には可能だが、同名の関数が競合する可能性があるため命名規則の整理が推奨される。
この記事のポイント
- @functionはCSSネイティブでカスタム関数を定義するルールである
- 引数、型チェック、デフォルト値、メディアクエリ分岐を1つの関数に集約できる
- result記述子はカスケードに従い、複数記述時は後勝ちのルールが適用される
- 副作用は禁止で、複数宣言の生成には@mixinの正式化を待つ必要がある
- 循環依存は厳格に防止され、未対応ブラウザ向けのフォールバックが必須だ
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、Java等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験