最新記事一覧
AIコーディングツールの認証情報を盗むマルウェアと、保存されたAPIキーが流出した可能性のあるサービスの侵害が、同じ週に公表された。盗まれたキーで何が起きるのか、手元のキーをどう守るかを整理する。
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Appleが約2年ぶりに発売した「Mac mini」の新モデルでは、ある程度の規模であればLLM（大規模言語モデル）をローカル実行できる性能を備えている。あまり生成AIに詳しくない筆者だが、仕事の効率化を意図してM6チップ／24GBメモリ搭載モデルでちょっとローカルAIを試してみることにした。
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米Microsoftと米Metaが、米AnthropicのAI「Claude」の社内利用を大幅に縮小させている。Microsoftは年間10億ドル超に達する勢いだった社内利用費を3割以上（3分の1超）を削減し、OpenAI製モデルへの誘導を強化。Metaも利用者が約3万人に半減し自社製ツールへの移行を進める。背景にあるのは高騰するAI利用料の抑制と自社製モデルの育成だ。IT大手のコスト防衛と自前化の最前線に迫る。
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成長スピードの加速とガバナンスの強化という、相反する課題に直面する大企業。その解決策として注目されるのが「汎用（はんよう）ワークフロー」だ。申請・承認ツールという印象が根強いが、AIエージェントの暴走を防ぐガードレールであり、意思決定の統合基盤としても機能するという。
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AIコーディングエージェントの自律性が高まる一方、本番データベースの削除といった事故も起こっています。では、「人間の承認」を増やせば事故は防げるのでしょうか。事例と対策から、事故を起こさないAIエージェントの設計について考えます。
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不審なリンクも添付ファイルもないメールなら、安全だと思っていないだろうか。警戒心を解いてから攻撃に移る巧妙な標的型メール攻撃が見つかった。正規の開発者向けサービスまで悪用する手口を解説する。
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NVIDIAのWindows向け新SoC「RTX Spark」は、最新GPUアーキテクチャ「Blackwell」と「Grace CPU」を統合し、最大128GBのユニファイドメモリを備えている。
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脆弱性の発見数が対処のスピードを上回ることが確実になった今、あきらめてしまう以外の方法を考える必要がある。脆弱性を評価する方法を「点数」ではなく「リスクマネジメント」の観点から考えるに当たり、参考になる指標や文書を紹介する。
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米OpenAIは、未公開の社内AIモデルが生成した数学論文722本を一挙公開した。リーマン予想やホッジ予想などの未解決問題に関する成果を含むが、単一指示で成果を出したモデルの詳細や再現方法は非公表のままだ。これに対し数学界からは、AI企業による技術の独占や研究プロセスのブラックボックス化、さらには「人間の理解」を軽視した開発姿勢に対する強い懸念と批判の声が上がっている。
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2026年9月、不正アクセス被害の公表が相次ぎました。その理由を説明できる仮説が、AIエージェントによる攻撃の高速化です。「魔の9月」は、AIを悪用したサイバー攻撃が本格化する序章なのでしょうか。
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＠ITで公開された記事の中から、特に注目を集めた10本をランキング形式で紹介します。何が読者の関心を引いたのでしょうか。
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日本テキサス・インスツルメンツ（日本TI）は、幅広い組み込み製品ポートフォリオがオープンソースのリアルタイムOS「Zephyr」に対応したと発表した。マイコン、MPU、ワイヤレスデバイス全製品に量産対応の開発環境を提供する。
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2026年9月に登場した「Jev」は、文章を出さずに判定結果と確率だけを返す手法で注目を集めました。もともとシステム処理に文章は必須でなく、確率で足りる場面も多いため、Jevは原点回帰と言えます。今回は、Jevの返す情報や回帰の意味、有効な活用場面について、私の会社の問い合わせ窓口を例に考えます。
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GitHubは、LLMを本番環境への展開前に評価する方法について解説したブログ記事を公開した。
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AIのトークン単価が下がり続けてきたにもかかわらず、企業が支払うAIの請求額は増えている――。気付かないうちに膨らむ「トークン浪費」がなぜ起きるのかを考えます。
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Hugging FaceでローカルLLMを探すと、「Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf」のような英数字の羅列に戸惑うだろう。実はモデル名には、規模や世代、圧縮の度合い、ファイル形式といった情報が詰まっている。Qwenシリーズを例に、名前の読み方からPCのメモリに合ったモデルの選び方までを解説する。
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毎年10月1日恒例の、Google「Gboard」チームによる新作キーボードが披露された。2026年は、キーが自ら近づいてくるというアプローチを取ったキーボードである。どんなものだろうか？
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Omnissaが年次イベントで、新CEO就任とともに「エージェンティック・エンドポイント」構想を発表。第3の製品ライン「Omnissa Elara」を投入し、AIエージェントの急増に伴うガバナンスや重要操作の実行前統制といった新たなセキュリティ課題に挑む。
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AIは万能ではないのに、非エンジニアから「AIがあるのだから、もっと早くできるのではないか」と期待されてしまう――。エンジニアを悩ませる、こうした“認識のずれ”の背景には何があるのか。調査から探る。
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Googleは、ソフトウェアの脆弱性の発見から修正までを自動化するオープンソースのハーネス「Mantis」を公開した。
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AIエージェントがアプリケーション層の制御をすり抜けて動く事案が相次いでいる。NVIDIAはAnthropicやMicrosoftなど100社超が参画する新たな基盤を発表した。企業がエージェントを制御するために、どのようなアプローチを用意したのか。
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AI駆動開発の普及で「人月モデル」の前提が崩れ始めた。ULSコンサルティング漆原茂氏は、開発が労働集約型から知識集約型へ移ると説き、「AIで若手は不要」という風潮を危険な誤解と一蹴。AI時代に人とチームを育て続ける企業こそが競争力を持つと訴える。
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Claude CodeをローカルPCで使う場合、4つの利用形態（CLI、VS Code拡張機能版、Desktopアプリ、Web版）があります。マークダウンプレビューツールの作成を通じて、それぞれの使い分け、Plan ModeやCheckpointsを活用した効率的な開発手順を解説します。
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クラウドやSaaSの普及に伴い、SOCには端末だけでなく、アカウントや権限、サービスをまたぐ操作の追跡が求められている。調査負荷のボトルネックは、大量のアラートと分散した情報をひも付け直す手間だ。Exaforceの「Agentic SOC Platform」はこの課題をどう解決するのか。データ基盤、AIエージェント、人の判断と対応の仕組みを解説する。
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Microsoftは、AIアシスタント「Microsoft Copilot」のアプリを刷新すると発表した。柱となるのは3つの新機能だ。ユーザーの指示を待たずに働き続けるAIエージェントを含む、新機能の中身と提供時期とは。
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NVIDIAは、自律型AIエージェントを安全に実行するためのプラットフォームを発表した。昨今報告されるエージェントの暴走問題に対処するため、カーネルレベルの隔離環境とハードウェアベースの監視を組み合わせ、ポリシー逸脱を即座に遮断するという。
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JetBrainsは、世界1万5000人超のプロフェッショナル開発者を対象にした調査結果を公表した。業務で書いたコードのうち、AIエージェントが完全に生成した割合は平均約47％だった。
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ChatGPTやClaude、DeepSeekなどAIの名前をかたる攻撃が広がっている。Microsoftによると、ChatGPTを装ったフィッシングでは1日最大10万通のメールが送られ、カード情報が盗まれた。
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画像をアップロードするだけの機能が、攻撃者にとって格好の入り口になることがある。セキュリティ研究チームのHacktron AIは、HEIFなどの画像を処理する仕組みを足掛かりに、OpenAIのフォーラムからさらに先へ攻撃を進めた事例を公開した。なぜ「画像」がRCEにつながったのか。
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STマイクロエレクトロニクスは、10kHzの高周波帯域に対応する3軸MEMS振動センサー「IIS3DWB10IS」を発表した。小型で低消費電力ながら、センサー内部で高速フーリエ変換（FFT）などの信号処理やAI推論も実行できる。電流検知では捉えにくい微小な機械的異常を早期に検知し、従来の圧電センサーを用いる場合よりも小型で導入しやすい予知保全システムの実現を狙う。
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Microsoftが「Microsoft Copilot」の大幅刷新を発表した。エージェントによって、従業員を助ける個人秘書へとさらに近づいたイメージがある。
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The Linux FoundationはAIエージェントなどを対象に、検証可能な実行時証拠を実現するオープン仕様「TRACE」を受贈した。OPAQUEから同仕様の提供を受け、今後は中立的な立場からTRACE仕様の管理を支援するという。
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生成AIの普及でソフトウェア開発が激変する中、セキュリティ脅威も深刻化し、OSSレジストリの運用負荷が高まっている。こうした背景を踏まえOpenSSFは「現在の無料モデルは維持不可能である」との認識を示し、持続可能な資金調達モデルへの移行を表明した。GoogleやMicrosoftなど主要12社・団体が声明に賛同している。
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ライオンは基幹システムのSAPデータをBigQueryで活用するため、GeminiでABAPやCDS ViewからSQL文への変換に取り組み、初心者エンジニアでも扱えるようにした。SAPの学習にかかる工数を最大90％削減した他、データモデルの再設計とBigQueryエージェントの活用により、経営層向けのアドホック分析にも取り組んでいる。
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生成AIやAIエージェントの活用が広がる一方、トークン課金による想定外のコスト増が企業を悩ませています。AIコーディングが広まった開発現場にも、品質が高いコードの生成に加え、無駄なトークンの削減が求められるようになりました。本eBookではClaude Code・VS Code・GitHub Copilot・Cursorが公式ブログで提供した「トークン浪費」防止術をまとめたので、ご活用ください。
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Gitクライアントツール「GitKraken」を手掛けるAxosoftは、ソフトウェア開発におけるAIの利用状況調査結果をまとめたレポートを公開した。AIによる生産性向上を実感する開発者が増える一方、その効果はどこまで測定できているのか。
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オープンソースAIの拠点である米Hugging Faceが、米NVIDIAによる約129億ドルの買収を受け入れた。2025年はNVIDIAからの出資を拒んでいた同社だが、クレマン・ドラングCEO自らが買収をオファー。背景には米AnthropicなどクローズドAI陣営の急拡大に対する危機感と、サイバー防衛での実体験があった。独立性の維持よりもオープンソースAI全体の「勢いと計算資源」を守るための戦略的転換だ。
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AIに任せる業務を増やすことでスピードが向上する一方、品質保証への不安も増大しています。そんな中、開発者の間では「AIをいかに制御、管理するか」を考える上で、「どのプログミラング言語のコードを生成するか」も注目されています。本稿では、AIが迅速かつ正確にコードを生成しやすい言語はどれか、逆に難しい言語はどれかを考えてみたいと思います。
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JetBrainsは開発者が利用するツールセット、実践、技術、意識を幅広く調べている年次調査「Developer Ecosystem Survey 2026」の結果を公表した。
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npm汚染やaxios侵害など激化するソフトウェアサプライチェーン攻撃の動向を整理。攻撃手法が開発者の権限奪取へ変化する中、個人の注意に頼らないCI/CD環境保護など、開発組織が講じるべき実践的対策を解説します。
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GitHubは、AIコーディングエージェントのコスト効率を高めるために「GitHub Copilot」に加えた4つの改善を公開した。ツール呼び出し1回分の出力を短くする定石が、かえってタスク全体の費用を押し上げる場合があるという。
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生成AIによる開発支援が個人から組織全体へ広める取り組みにおいては、チーム全体の開発を効率化するための運用設計が求められます。「Claude Code」を使い倒し、組織の開発力を最大化するための5つの勘所を解説していきます。
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Microsoftが発表した「Project Zenith」は、AIコーディング環境があらかじめプリセットされた開発者向けの新しいWindows PCパッケージだ。AMDの「Ryzen AI Halo」などをはじめとするユニファイドメモリ搭載ハードウェアを対象とし、各種ツールやOSの設定が初期状態からAI開発に最適化されている。本記事では、競合となるMacとのメモリ帯域の比較から見えてくる今後の課題をまとめた。
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Wizは、同社のセキュリティ研究特化型AIエージェントが、Snowflakeが公開しているGitHubリポジトリで脆弱性を発見し、Snowflake社内の「Jira」の認証情報アクセスに至った事例を公表した。脆弱性が顕在化してから5日後の出来事で、人間の介入はなかったという。
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AI分野で「オープン化」が進んでいる。企業はなぜ、自社技術を無料で公開するのか。そこには、AI企業のしたたかな戦略があった。
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GitHubは、ソフトウェア開発の現場で急速に広がるAI関連の新用語を解説するガイドを公開した。「FDE」「ハーネス」「オープンウェイト」など、主要な10の用語を整理している。
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Microsoftが修正したWindows Defenderの脆弱性を巡り、修正後のWindowsでも同じ問題につながる攻撃経路が残っていたとするPoCが公開された。わずか数日で登場した新たなPoCに対し、ユーザーができることはあるか。
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生成AIやAIエージェントの活用が広がる一方、トークン課金による想定外のコスト増が企業を悩ませています。なぜ浪費が起こるのか、その原因と、現場で取り組める対策を5本の記事から探ります。
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生成AIの次なる主戦場として「フィジカルAI」への注目が高まっている。物理空間でロボットや機械を自律制御する本技術は、日本の人手不足を解消する切り札であり、国家戦略の要でもある。海外勢の台頭に対し、国産基盤モデル開発会社「Noetra」を軸とした日本の勝算と、実用化に伴う法制度・運用の課題を整理する。
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OSSに悪性コードが混入するソフトウェアサプライチェーン攻撃が、開発現場を大きく揺るがしている。開発者を「最も効率的な侵入ルート」と見なす構造的な背景を解説し、OSSを活用したソフトウェア開発プロセスの盲点を明らかにする。
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