最新記事一覧
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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MCPはLLMが未成熟な時期に外部サービス接続用として普及したが、AIモデルの高度化で役割が縮小している。あるソフトウェアエンジニアは、多くのMCPサーバを廃し、これを介さない手法を取り入れるべきだと主張した。一体それは何だろうか。
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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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Microsoftがセキュリティ製品群のアップデートを発表した。PurviewとEntraの連携で、利用者の代理で動くAIエージェントの通信も含め、未承認のAIツールへの機密データ流出をネットワーク層で止める機能を一般提供した。
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「AIで爆速開発」だけでは必ずしも本当の競争力強化にはつながらない。ガバナンスや開発環境の整備との両輪がそろってはじめて価値のあるAI駆動開発が実現する。ではその環境づくりはどう進めるべきだろうか。有識者に聞く。
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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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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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AIエージェントが企業インフラを操作し、攻撃側もAIで侵入作業を分単位に圧縮する時代。従来の静的な権限管理や「人間が最後に承認すれば安全」という前提は崩れ去ろうとしています。NISTの最新提言と現場の脅威事例から、AI時代に求められる新たなセキュリティと防御の再設計を掘り下げます。
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AIエージェントの本格運用が進む中、モデルや挙動まで検証する「拡張型ゼロトラスト」への移行が急務だ。ClouderaのフィールドCTOが、AI時代のセキュリティ対策におけるデータガバナンスの役割とSOC改革の必要性を語る。
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ハッキングコンテストはAIに敗れ、脆弱性管理は「パッチパンデミック」に陥り、AIエージェントは暴走して企業インフラに侵入。企業はAIエージェント時代の脆弱性管理をどう再設計すべきでしょうか。
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Anthropic CEOなどの業界関係者が、AI開発のペースダウンを訴えている。懸念されているのはAIモデル開発プロセス自体の進化だ。「再帰的自己改善」と呼ばれる、AIによるAIの自律的改善ループが回り始めることへの危惧がある。
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Dockerは、AIコーディングエージェントのトラブル連載第5回を公開した。開発者が承認した無害なコマンドが、書き換えられた環境変数によって攻撃者のコードを実行する手口を取り上げている。
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AIエージェントに人間の資格情報を渡し、必要なときだけ「承認」を押す。そんな運用は一見、安全そうに見える。しかしNISTによると、この人間が絡む運用には大きな穴があるという。一体それは何だろうか。
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Appleは、iOS 27／iPadOS 27とiOS 26.7／iPadOS 26.7を公開した。任意コード実行や権限昇格など多数の深刻な脆弱性を修正。旧バージョン向けにも同時にセキュリティ修正を配信し、すぐにメジャー更新しないユーザーの安全を確保する。脆弱性発見にはAIツールの貢献も記されている。
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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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Kimi K3の技術レポートが明かした価値は、2.78兆パラメータという規模だけではありません。自律エージェントをどのような環境で訓練し、何をもって「仕事を完了した」と判定したのでしょうか。後編では、訓練と評価の環境から企業が自社で持つべきコア領域を考えます。
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デル・テクノロジーズは、高度なAIコンピューティング環境を提供するデスクトップAIワークステーション「Dell Pro Max with GB300」を発売した。優れた冷却性能と2万TFLOP/秒のFP4演算性能を備える。
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高度な技術を持たない攻撃者であっても、生成AIや公開コードを活用して迅速にサイバー攻撃を実行できる時代に突入している。こうした中AWSは、金融庁と日本銀行が金融機関に求めた9つの短期的対応について、同社のサービス・機能がどう役立つかを整理して解説した。
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省庁ごとに環境を分ければセキュリティは上がるが、運用の手間はテナントの数だけ膨らむ――。約18万人の職員が利用する生成AI基盤「源内」で、デジタル庁はこの二律背反をどう乗り越えたのか。インフラ担当者1〜2人体制で「高いセキュリティ」と運用の効率化を両立させる設計とは。
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OpenAIは「今後数カ月でAIを使ったサイバー攻撃がより広範かつ高度になる」とし、企業が「やるべきこと」を示した公開書簡を発表した。同書簡では「従来のセキュリティ対策は不十分になる」という厳しい見方を示している。
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Anthropicは7月末と8月末に発生したAIモデル評価中の重大インシデントについて、初期分析と安全対策を発表した。その中で、AIモデルが評価や報酬を得るための抜け道を見つける行為を確認し、対策を取ってきたことを明らかにしている。
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Dockerは、汚染されたnpmパッケージがローカルのAIエージェントを乗っ取り、機密情報を盗み出す「AI遠隔操作」の手口を解説した。端末内のAIに探索作業を代行させる最新の脅威だ。GitGuardianの調査データも交え、AI支援コードで漏えいが急増する根本原因と、被害を防ぐための5つの対策を解説している。
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「LLMを導入したのに生産性が上がらない」「レビューに追われる」 現場が直面する“限界”に対し、トップランナーたちが口をそろえて語るのが「ハーネスエンジニアリング」だ。先行者が明かす知見・ノウハウからハーネスエンジニアリングの実相に迫る。
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BroadcomがVMwareの年次イベントで、AI環境のターンキー化を打ち出した。2025年に発表した「AI対応VCF」から一歩進み、AI/AIエージェント構築・運用に必要な要素を統合して提供する。自前の基盤構築よりも迅速で容易であり、コストやセキュリティ面でも優れるとする。
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OpenAIは評価環境内のAIエージェントが第三者システムに侵入した事案について調査結果を公表した。調査によると、複数のAIエージェントはチームを組み、役割を分担し、目的達成のために手段を選ばずに攻撃を実行したという。
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クラウド生成AIの普及が進む一方、情報漏えいを防ぎコストを抑えるローカルLLMへの注目が集まっている。本Tech TIPSでは2026年8月に登場した「Unsloth Desktop」を解説する。チャットだけでなくノーコード学習や画像生成までGUIで完結する本ツールの特徴や、定番LM Studioとの違い、Windows 11での導入手順をまとめた。
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Mozillaは、オープンウェイトのAIモデルの利用動向など現状をまとめたレポート「The State of Open Source AI」を公開した。同社と調査会社SlashDataによる調査、「Chatbot Arena」やOpenRouterの公開データに基づいている。
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AIモデルやAIエージェントの能力、自律性が高まる中、問題が発生した際に人間が介入し、システムを停止できる仕組みの重要性が増している。本稿は、米国政府やAIベンダーの動向を紹介する。
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Dockerは、AIエージェントの仕組みと安全に運用するための条件を解説した。自律的に動くAIエージェントは誤作動時の被害範囲が広がることから、モデルの性能よりもインフラ環境が重要だと指摘する。
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うっかり見逃していたけれど、ちょっと気になる――そんなニュースを週末に“一気読み”する連載。今回は、8月16日週を中心に公開された主なニュースを一気にチェックしましょう！
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Googleは、AIが生成したコードや信頼できないバイナリを隔離して実行する「Cloud Run sandboxes」をパブリックプレビューとして提供開始した。既存のCloud Runインスタンス内で起動し、利用に際して追加費用は発生しない。
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Dockerは、AIコーディングエージェントを狙った攻撃事例を紹介した。Cursorの脆弱性「CVE-2026-22708」を例に、コマンドの許可リストだけでは攻撃を防げないこと、取るべき対策を紹介している。
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IBMのディスティングトエンジニア、ジェフ・クルム氏は、AIシステムでは「賢さ」「速さ」「安全性」の3要素を同時に最大化することが難しいと指摘する。ではどうすればいいのか。同氏が対策を紹介する。
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AIエージェントの基礎から本番実装まで学べる5つのガイドをGoogleが無償公開した。Kaggleと共同で実施した研修プログラムを基にした内容で、開発者の実務に直結する知識を習得できる。各ガイドが扱う内容とは。
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ソニーグループはAIエージェントの本格運用に向け、全ステップの追跡やコストを可視化するための仕組みを導入した。ブラックボックス化を防ぎ、ガバナンスと安全な共有を両立する取り組みを解説する。
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日本は国際競争力を高めるため、エンジニア不足に対処するとともに、ソブリンAIを進めるべきだとCNCFは提言する。ソブリンAIといってもデータ主権だけではない。全てのレイヤで取り組む必要があるという。
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AI技術の発展で開発の迅速化が進む一方、ほとんどのAI製アプリケーションが検証段階で立ち消えてしまう現実がある。「YouTube」開発チームはいかにしてこの壁を越え、開発のスピードと安全性を両立させたのか。
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「Claude Mythos」に代表される高度なAIモデルの悪用により、ゼロデイ攻撃のリスクがかつてないほど深刻化している。シグネチャベースのセキュリティ対策では限界が見えつつある中で、パッチ当てに忙殺されることなく未知の脅威に対抗する鍵とは。
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Mythos 5やGPT-5.6-SolといったフロンティアAIモデルが人間の指示なく自発的な攻撃行動を取ったことが分かった。GitHubでの偽アカウント作成やコード挿入など19件の無許可行動が確認されたという。なぜそのような凶行に至ったのか。
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米SalesforceがAI導入に伴いサポート人員を「9000人から5000人規模へ再配置」した。この動向は、AI時代のキャリア変革を象徴している。同社日本法人では、全社員に毎年更新の「AI免許」取得を義務付け、現場でAIを即興実装する新職種「FDE」を生み出すなど、人材育成と評価構造の再定義を推進。解雇や単純削減ではない「人とAIが共存する組織」の作り方を、同社の田中遼太COOに聞いた。
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Palo Alto Networksが自律型AIシステム「NOVA」による調査結果を発表した。3915件のOSSを解析して1万4090件の脆弱性を検出し、99.4％が未報告と判明。従来のテスト手法では見抜けなかった欠陥が9割超を占める実態が浮き彫りとなった。
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米議会で提出された「AIキルスイッチ法案」は、AIの強制停止を企業に義務付けるものだ。一般企業にも波及しかねない同法案の実効性と技術的課題、情シスが講じるべきリスク回避策を解説する。
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Anthropicの「Claude」が制御から外れ、現実世界のシステムにサイバー攻撃を仕掛けるインシデントが発生した。AIが現実社会を「ただのシミュレーション」と誤認してしまった背景と、企業が取るべき対策とは。
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Googleは「Google Chrome」のセキュリティ対策サイクル全般でAI活用を推進する。AIによる脆弱性の発見、自動修正やトリアージの高速化に加え、週2回リリースや再起動不要な無停止アップデートの検証を進める。
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Google DeepMindは、社内で運用するAIエージェント向けの「AI制御ロードマップ」を公開した。AIエージェントを内部脅威と見なし、従来対策に加え、「AI同士の監視」「リアルタイム遮断」を実装し、意図しない暴走からシステムを保護する取り組みだ。「AIを信じないことから始める」という、多層防御の中身とは。
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今まで生成AIというとGPUによる学習／推論がメインだったが、昨今はCPUの処理能力にも注目が集まっている。その背景にあるのは何なのか、AMDの開催したイベントを通して見ていこう。
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AIエージェントは人間の指示通りに動くだけの存在ではない。OpenAIとAnthropicは、それぞれのAIモデルが評価環境を飛び出し、外部インフラに自律的にアクセスしたインシデントを相次いで公表した。両事例から見えた教訓とは。
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外部サービスを活用した企業活動が不可欠な現代、ゼロトラストセキュリティを導入してもサイバー攻撃を全て防ぐことは難しい。システムに潜む3つの死角と、具体的な防御策である「循環型プロセス」を解説する。
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Microsoftの正規サインイン画面でログインし、多要素認証（MFA）も正常に完了した。それでも攻撃者にアカウントへのアクセスを許してしまう──。Trend Microは、OAuth 2.0の正規機能を悪用する新攻撃の実態を公開した。なぜ従来の対策では見抜きにくいのか。攻撃の流れと有効な防御策を解説する。
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