方角方山 @denkiry さっき白杖を持った人がいたんだけど、こんな感じで首からスマホをぶら下げてて、そのスマホが横断歩道の前で「今信号が赤です」「信号が青になりました」って読み上げててびっくりした！！この手の技術は知ってるけど生活の中で実際に使ってる人を初めて見たので「AIすげえ…！」って感動した pic.x.com/gY1yLEYNdf 2025-06-04 13:43:20 しろまめ＠「ぼくがぼくに変身する方法」重版も発売中！ @siromameworld @denkiry ＡＩがスマートフォンのカメラで信号を読み取っているんですか！？ スマートフォンが信号のシグナル(ややこしいけど、もしかして、そういう電波を発信しているのかも？って思ったのですが)を受信しているんじゃなくて？ すごいなあ。 まさに技術の理想的な進歩を見た感じ。 朝から幸せな気分です。 2025-06-05 08:

「Visual Studio Code」と「Ollama」で簡単に始められる、安心・安全なローカルAI活用術：クラウドサービスだけじゃない！　ローカルPCやサーバ、Kubernetesで生成AI（5） 気軽に試せるラップトップ環境で、チャットbotを提供するオールインワンの生成AI環境構築から始め、Kubernetesを活用した本格的なGPUクラスタの構築やモデルのファインチューニングまで解説する本連載。今回は、「Visual Studio Code」と「Ollama」を活用し、Visual Studio Codeでローカルモデルに対してコードの生成や修正、レビューを指示したり、AIエージェントモードでコーディングさせたりする方法を解説します。 2025年4月初旬に「Visual Studio Code」（以下、VS Code）のバージョン1.99がリリースされ、AI（人工知能）とのチャッ

Webb Wright （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 緒方亮 吉武稔夫 （ガリレオ） 2025-06-02 10:02 データガバナンス企業SailPointの新しいレポートによると、セキュリティ上の脅威となり得るにもかかわらず、AIエージェントを採用する組織は急速に増えているという。 世界のIT専門職350人以上を調査したこのレポートによると、AIエージェント（人間による監視なしで計画を立ててそれを実行できるAIシステム）の採用が、セキュリティが担保されないまま拡大しているという。回答したIT専門職の84％が、すでに組織内でAIエージェントが使われているとしたのに対し、そのうち、AIエージェントの振る舞いを制御するポリシーが現時点で存在するとの回答は、そのうちの半数強（回答者全体の44％）にとどまった。 さらに衝撃的なのは、回答者の96％がAIエージェントをセ

Top > 学術＆研究 > AIのハルシネーション、流暢に話せても意味や一貫性の欠如があるウェルニッケ失語症患者の脳と類似　東大が数理解析で確認

今や多くの人々が、質問への回答やコンテンツの生成、情報収集を人工知能（AI）に頼っているかもしれない。だが、よく言われるように、何事にも代償が伴う。AIの場合、その代償はユーザーデータだ。VPNサービスやセキュリティサービスを手がけるSurfsharkは、さまざまなAIがどのような種類のデータをユーザーから収集しているのか、またどのAIが最も多くのデータを吸い上げているのかを分析し、その結果を新たなレポートで公開した。 それによると、対象となった11種類のAIアプリのすべてが、何らかのユーザーデータを収集していた。また、収集される可能性がある35種類のデータのうち、実際に集められていたデータは平均で13種類だった。レポートによると、およそ45％のアプリがユーザーの位置情報を収集し、30％近いアプリがユーザーデータを追跡していた。これは、アプリから収集された情報がサードパーティーデータと関連

repomixとは repomixとはLLMに渡すためのコードコンテキストを１つのファイルにまとめてくれるツールです。yamadashy (やまだし)さんによって制作されており、ご本人のZenn記事も公開されています。 最近ではOpen Source Awards 2025のPowered by AI部門にもノミネートされているホットなツールです。 なぜVibeCodingにrepomixを使うのか VibeCodingにおいて実装計画を作成するのは必須です。実装計画を作成せずに自ら実装の指示プロンプトを考えるのは骨が折れますし、ハルシネーションが起きやすく、本当にやってほしい実装から外れたコードを生成されることが多くあります。 実際ClineではPlanモードという機能が実装されており、推論モデルにやりたい実装を計画させてから実装するフローが推奨されています。 この実装計画の作成にあたっ

ホーム新着・更新「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」を策定しました 「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」を策定しました 1. 概要令和7年（2025年）5月27日（火）に開催した第19回デジタル社会推進会議幹事会・書面開催において、「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」を決定しました。 本ガイドラインは、AI関連技術の発展とAIの活用の官民における急速な進展を受け、政府の様々な業務への生成AIの利活用促進とリスク管理を表裏一体で進めるため、デジタル庁が経済産業省、総務省等と協力して検討を行ったものです。 2. 資料今回策定したドキュメントは以下の通りです。 行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン（PDF／6,532KB）また、本ガイドラインの参考資料は以下の通りです。 行

We showcase a critical vulnerability with the official GitHub MCP server, allowing attackers to access private repository data. The vulnerability is among the first discovered by Invariant's security analyzer for detecting toxic agent flows. Invariant has discovered a critical vulnerability affecting the widely-used GitHub MCP integration (14k stars on GitHub). The vulnerability allows an attacker

Preferred Networks（以下PFN）とグループ会社のPreferred Elements（以下PFE）では2024年10月から開始したGENIAC 第2期にて、高性能かつ軽量な大規模言語モデル（LLM）の開発を行っています。その中で特化型大規模言語モデルのひとつとして『PLaMo翻訳』の開発を行いました（プレスリリース）。このモデルを PLaMo Community License （ライセンス文、解説記事）のもとで公開（Huggingface）し、誰でも利用できるデモページも提供しています。今ある翻訳モデルと比べて訳文が流暢で読みやすくなっていると思いますので、ぜひ使っていただけると幸いです。また性能も高く商用利用にもたえると自負しておりますので、商用利用を考えている方はぜひフォームよりご相談ください。今回の記事では、このモデルについて紹介します。 ※上記にあるように、この

こんにちは！やきとりです。 今回は、「大規模言語モデル（LLM）を使って、ペネトレーションテスト（侵入テスト）を自動化し、脆弱性管理を効率化する」という論文を紹介します。 元論文情報 タイトル：AutoPentest: Enhancing Vulnerability Management With Autonomous LLM Agents 著者　：Julius Henke 掲載　：arXiv リンク：https://arxiv.org/abs/2505.10321 ✒ 論文を一言でまとめると？ 「AutoPentest」は、GPT-4oとLangChainを組み合わせて、従来は手動で行っていたブラックボックス型の侵入テストを自動化し、低コストかつ効率的に実施できる可能性を示したシステムです。 🤔 ペネトレーションテストって何？ ざっくりいうと、システムやネットワークのセキュリティの“抜

はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社セキュリティエンジニアの松井（@ryotaromosao）です。 近年、LLM（大規模言語モデル）が目覚ましい進化を遂げており、それを利用したLLMアプリケーションが急速に増加しています。特に、AIチャット機能やエージェント機能が既存のサービスに搭載されるのを目にする機会も多いと思います。 しかしながら、LLM APIを用いたアプリケーションを提供する事業者にとって、「高額なAPIの利用料金を請求されたらどうしよう」という不安は大きいのではないでしょうか。 私も自社開発のセキュリティ診断AIエージェントのTakumiを使って脆弱性診断やリサーチ活動をしていますが、そのLLM APIの利用料金にはいつもビクビクしています。 まだ最適化が為されていなかった、Takumiの開発中の話ではありますが、脆弱性のリサーチ中に「このリポジ

米Microsoftは5月19日（現地時間）、年次開発者カンファレンス「Build 2025」において、Windows 11で「Model Context Protocol（MCP）」をネイティブサポートする計画を発表した。AIエージェントとアプリケーション間の連携を標準化し、よりシームレスで安全なエコシステムの構築を目指す。 MCPは、AIアシスタントが外部のデータソースやツールと連携するための標準化されたフレームワークとして設計されたオープンプロトコルである。Anthropicによって提唱され、業界内でサポート表明が相次いでいる。この背景には、エージェント型AIの台頭がある。従来はアプリごとに独自のAPI設計が必要だったが、MCPを使えば統一された方法で接続・連携できるため、開発コストの削減や互換性の向上につながる。 MCPは主に以下の3つを定義する。 MCPホスト：VS Codeなど

こんにちは！株式会社Rabeeのデザイナーのakaneです。 今回は「Obsidian」と「Cursor」という2種類のテキストエディターを使うことで、noteをサクサク書く体制を整えてみた話です。情報収集からアウトプットまでをスムーズにしたい方、ぜひ読んでいただけたら嬉しいです。 どうぞ最後までお楽しみください🐰 参考記事ObsidianとCursor（とGitHub）の活用方法については、以下の記事を参考にさせていただきました。 ・ ・ ・ 使うツール今回使うツールは、以下の2つのエディターのみ。 Obsidian（Markdownエディター） Cursor（コードエディター） これらのツールを使うことで、Web上の気になる情報を1つの場所にどんどん蓄積していって、読んで、理解し、それらを日々アウトプットする習慣をつけよう〜✊️という試みです。 【今回の目標】 ・読みたい情報や読んだ

日本語の「根比べ」の語源は「コンクラーベ」？ 知らないうちに事件の犯人にされてしまった人まで… 生成AIを調べものに使う人が増えています。最近では、通常のネット検索でもAIが出す答えが上のほうに表示されるように。 ただ、しれっと“ウソ”をついてしまうケースも。 なぜそんなことが？気付かないうちに身近なところに入ってきている生成AI、どう使っていけばいいのでしょうか？ 目次 “万博のトイレはくみ取り式”は誤情報のはずが… 知らないうちに殺人事件で判決受けたことに？

CursorやClineなどで生成AIを使ってコーディングをしていると、Reasoningモデルとか、Thinkingモードとか、そういったワードに出会うことが多い。これらが意味することについて理解できてないと感じていた。 何かを学ぶとき、資料を読むだけではなく手を動かしてみると理解が早くなる。そこでChatGPTのDeep Researchでハンズオン資料を作り、それを元に学ぶと効率が良いのではないかと考えた。今回の記事ではハンズオンの作成と実施の過程をまとめておく。 ハンズオン資料をDeep Researchで作る 次のように質問してDeep Researchでハンズオン資料を作る。 すると https://chatgpt.com/share/6819d686-5ae0-8010-8196-d532528dc82a のような資料が作られた。 序文 実験の章の一部 見出しはこういう感じ。

【2025年5月16日追記】 利用規約について、Cline社からの回答により適用範囲が明確となりました。 以下の記事も合わせてご覧ください。 blog.serverworks.co.jp 【2025年5月16日追記ここまで】 これまでClineに関するブログ記事をいくつか公開し紹介してきました。 今回、利用規約の変更に伴うユーザーデータの取り扱いについて懸念が生じたため、本記事ではClineの利用規約の中でも特に注意すべき点と、弊社の対応についてご説明します。 Cline利用規約の変更点とデータ収集のリスク Clineの利用規約 (https://cline.bot/tos 更新日: 2025年2月24日) を確認すると、ユーザーコンテンツの取り扱いに関する記述が変更されていることがわかります。特に注目すべきは、利用規約の3.2における以下の記述です。 You further grant,

なぜCursorを使うと執筆が捗るのか？ それはAIファーストな環境では、自律的に情報を探索してくれるからだ。 執筆のパラダイムシフトは既に始まっている。 文章執筆でAIエディタを活用するには 最近、CursorなどのAIエディタによる文章執筆が注目を集めているが、「実際にどう使えば執筆が捗るのか」というイメージが湧かない人も多いだろう。いくら便利だと言われても、具体的な活用法が見えなければ結局は普通のエディタとの違いが分からない。ではどうしたら執筆に活用できるのか。 俺自身はこの2年間、AIを文章執筆に活かす方法を模索してきた。そしてようやく3つの要素が揃ったことで執筆環境が一変したと確信した。 EvernoteからObsidianに移行し、すべての情報をMarkdown形式で一元管理 音声入力でアイデアを一気に吐き出し、AIに修正・整理させる手法 Cursorの登場により、Markdo