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なぜ忖度は起きるのか 自分の5問だけだと偶然かもしれない。 なので研究側の知見を見ると、これは個人の話じゃありませんでした。 AIが忖度する現象はsycophancy(おべっか、追従)と呼ばれていて、LLM研究者の間では知られた問題です。 主要な原因の一つはRLHF(人間のフィードバックによる強化学習)にあります。 モデルの回答を人間が評価し、「良い回答」に報酬を与えるプロセスで、評価者は自分の意見に沿った回答を高評価しやすい。 Sharma らの実験では、人間が正解よりsycophancyな回答を好んだケースが35%以上ありました[2]。 結果として報酬モデルにも「同意する回答=良い回答」という傾向が学習され、モデル本体に強化されます。 プロファイルを渡すと、「ユーザーの期待」の推定精度が上がり、忖度もより巧妙になります。 精度と忖度は同じ入力(プロファイル)から両方生まれます。 プロフ
Anthropic joins the Blender Development Fund as Corporate Patron Notice: This announcement is causing a lot of feedback. We are actively evaluating it. Reach out to Blender Foundation directly if you wish to share more feedback. Blender Foundation announces that Anthropic is joining the Blender Development Fund as Corporate Patron. This support will be dedicated towards Blender core development, t
連載で目指す完成イメージ はじめに ~ AI時代にできること 最近Anthropic社からAIエージェントをなるべく手軽に作成・運用するためのサービスが発表されるなど、AIエージェントを作ること自体がだんだんと簡単になってきており、いよいよおもしろい時代になってきました。ところで皆さんは、AIエージェントとは何か、またそれを構成する基本的な要素にはどういったものがあるかをご存知でしょうか。 本連載では、AIエージェントの基礎的な考え方を学べることを目標に、ある程度多機能なメール返信エージェントを実際に動かしつつ、全4回にわたってそれぞれの要素を見ていく構成となっています。 また、皆さんの手元で必ずしもコードを動かさなくても、記事をご覧いただくだけで、たとえばAIエージェントのセキュリティ対策にはどういった手法があるのかなど、幅広いトピックを網羅的に掴み取れる内容にしていますので、ぜひお楽し
OpenAIがコーディングエージェントのオーケストレーションツール「Symphony」を開発しました。Symphonyは大量のCodexエージェントを自動管理できるツールで、導入によってプルリクエストの件数が5倍に増加したチームもあるとのこと。SymphonyのソースコードやAI向けの仕様書はGitHubで公開されています。 An open-source spec for Codex orchestration: Symphony. | OpenAI https://openai.com/index/open-source-codex-orchestration-symphony/ OpenAIの社内生産性向上チームは2025年8月末から「人間の手ではコードを一切書かず、すべてCodexに生成させる」という実験的アプローチに取り組んでいます。チームはCodexを前提としてリポジトリを設計し
2026年”獣道”Evo Legends『Daigo vs.MenaRD』 数多の音楽イベントが開催されてきた「クラブチッタ川崎」で”梅原大吾”、”Daigo The Beast”ことウメハラとMenaRDが10先(FT10)でぶつかる。 獣道。ウメハラ自身がプロデュースする、賞金もタイトルも賭けない、ただプライドだけで殴り合うイベント。30年のキャリアを背負った男と、『ストリートファイター6』シーンを完全支配する現役王者。世代を超えた一騎討ちが、ついにセッティングされた。 正直に書く。データや実績を並べれば「ウメハラの勝ちは厳しい」だろう。 内容は決して悪くなかったが、つい先日の『SFLワールドチャンピオンシップ』で、メナのブランカはウメハラの豪鬼を3-0で完封している。 ウメハラはチームREECTの優勝記念ファン感謝イベントを欠席。本来チーム全員で祝うはずだった4月18日を、彼はメナ対
Claude Code などの Coding Agent を使っていると本当に便利です。 特に最近のモデルの性能は本当に高いですし、最近だともはや普通の話ですが手で直接コードを書くことの方が少ないというかもはやほとんどなくなっています。 で、それはいいとして。じゃあもうエーアイでなんでもかんでもできる、と言われるとんなわけないだろとなります。 その中でも特に顕著なのが、時空間認識能力の欠如です。 まあこれは仕組みを考えてみると仕方のないことです。今一番 AI と呼ばれているものは基本的に LLM をベースにしている技術なので、これは「言語」モデルなわけです。 そのため、「言語」の空間内に収まる問題を扱うのは非常に得意ですが、そこに収まらない問題は不得意です。 もちろん「言語」の空間に収まる問題はとても広範に渡るのでそれでも十分に有用ではありますし、だからこそ今とても持て囃されているわけです
今日の17時から、かなりすごい格ゲーの試合がある。 (1時間遅れで始まって、梅原の試合は21時頃になりそうな雰囲気。) 格ゲーを知らない人には伝わりにくいかもしれないけど、これはただのゲーム大会ではない。 大げさに言うと、漫画の中にいるはずの「勝負に負けない異常な人間」が、現実でまだ戦っているところを見られるイベントだと思っている。 漫画でいうと、たとえば『アカギ』みたいなキャラがいる。 常識的に考えれば負けるはずなのに、勝負の場に立つと何かがおかしい。 相手の技術だけじゃなくて、精神とか、呼吸とか、選択肢そのものを読んでいるようなやつ。 「いや、そんな人間は現実にはいないでしょ」と思う。 でも格ゲーにはウメハラがいる。 梅原大吾。 1990年代にストリートファイターIIで最強クラスになってから、30年以上ずっと第一線にいる人だ。 これだけでもかなりおかしい。 ゲームの世界、とくに対戦ゲー
Claude Code Skills を使って投資分析システムを構築・進化させてきたシリーズです。自然言語で話しかけるだけで、銘柄探索・分析・ポートフォリオ管理・リスク評価が自動実行されます。 シリーズの流れ スクリプトによる 自動化 から始まり、GraphRAG による 学習、高度な分析機能の追加を経て、6つの AI エージェントが自律的に連鎖する マルチエージェントオーケストレーション に到達。さらに Vol.5 では 4つの異なるAIが結論を反証し考え直す DeepThink を実装しました。 記事一覧 Vol.1: 株スクリーニングを自動化した話 テーマ: スクリプトで 自動化 Python × yfinance × Claude Code Skills で、株式スクリーニングからポートフォリオ管理まで投資分析を自動化。4つのスクリーナーエンジンとヘルスチェック機能を実装。 Vol
なぜ「Claude Codeに行く、その前に」なのかClaude Codeは、とても強力なエージェントツールです。ローカルファイルを編集でき、コマンドを実行でき、Git操作やMCP連携まで扱えます。実際、開発寄りの業務に限らず、あらゆる業務に適用できるエージェントツールの最有力な選択肢になってきています。 ただし、強い権限を持つツールは、そのまま業務に入れると、考えておくべきことも増えます。どのファイルまで触ってよいのか、社外秘情報や顧客情報をどう扱うのか、意図しない変更が起きたときにどう説明するのか。特に非エンジニアを含む組織展開では、便利さだけではなく、権限設定や運用の説明が必要になります。 今回あえて「Claude Codeに行く、その前に」と置いたのは、Code系のツールを否定したいからではありません。 むしろ逆で、強力なツールに進む前に、まずはAIと一緒に業務を進め、どこまで任せ
「40年以上経ったいまも、いまだに海のなかで、もがく夢を見るんですよ。あそこはまさに“地獄”でした」 と振り返るのは、現在、50代後半の山内さん(仮名)だ。 かつて5人の若者が亡くなった「戸塚ヨットスクール事件」。創設者の戸塚宏氏は、8月8日にYouTubeチャンネル『令和ヨットスクール』を開設した。そこで戸塚氏は、体罰と暴力の違いなどについて持論を展開し、“体罰は善”と豪語しているのだ。 【関連記事:「ぶん殴ってもいいですか」戸塚ヨットスクール校長のYouTubeチャンネルに非難殺到「体罰は善」主張に呆れる声続々】 「当初は『オリンピックで通用するような一流のヨットマンを育てる』ためのスクールとして発足した戸塚ヨットスクールですが、次第に、戸塚氏の “スパルタ指導” が、非行や引きこもり児童の更生に効果があると評判になり、戸塚氏はメディアから『救世主』などと注目されるようになりました。し
国連専門機関である国際連合教育科学文化機関が刊行する報告書(UNESCO報告書)が、日本の大学入学者選抜における「女子枠」に対して苦言を呈していたことが明らかになった。 日本の「女子枠」に関する独立したケーススタディが設けられ、「ジェンダーへの過度な偏重と交差性の欠如」が生じていると苦言を呈されているのである。具体的には「社会経済的地位、地方出身、さらには特定の学術分野における男性の過少代表といった、その他の不利な側面を見落としがち」だとも批判されている。 この報告書はUNESCO世界教育モニタリング報告書(GEM Report 2026)の背景論文として、オーストラリア教育研究評議会(ACER)が執筆チームとなり、51カ国以上から106の政策文献を対象に、中等教育~高等教育における「アクセス」「参加」「定着」「卒業」に関わる政策を包括的に分析を行っている。 日本の女子枠への「苦言」 報告
はじめに 察しの良いチームが、いちばん危ない。 書かなくても通じてきた、その通じ方が、AIには渡らない。書かれていない常識は、書かれていないというだけの理由で、消える。 要件定義は、長く「面倒だが避けて通れない上流工程」と呼ばれてきました。きちんと書こうとすると時間がかかる。書かなくても、チームが察しで埋めてくれる。だから雑にやっても、なんとかなった。たぶん、それが間違っていたわけではないのだと思います。書かない知恵で、私たちはずっと回してきた。 それが、AIで開発するようになって、通じなくなりつつある気がします。AIには「察し」がありません。書かれていないことは、想像で埋められる。その想像は、私たちのチームの常識とはたぶん一致しない。一致するときもあるかもしれませんが、一致しなかったときの代償が大きすぎる。 それも、信じられない速度で起きます。 人間のチームでは、要件の曖昧さは3週間後に
業務システムの画面を、テーブルのカラムをそのまま入出力フォームに並べる形で作る設計。一覧・検索・登録・編集・削除を1セットの画面群として揃え、ユーザの業務フローではなく、データ構造のCRUDをそのまま画面化したもの。日本のSIer現場では「画面駆動設計」とも呼ばれるが、根は同じで、テーブル定義が先にあって画面はその入出力フォームになる。 ユーザが何をしに来たか(申請を出す、状況を確認する、上長承認を待つ、月次で締める)という行動軸ではなく、「商品マスタ画面」「受注一覧画面」「承認待ち一覧画面」のようにテーブル軸で画面が並ぶ。例えば受注管理画面の典型はこうなる。 画面上半分に受注番号・各種日付・ステータス・倉庫・商品コード・商品分類など30以上の検索条件が並び、下半分の一覧では1レコードが多段に折り返されて表示される。検索条件・一覧表示・詳細編集がテーブル全カラムを軸に組まれており、「今日出
JTC勤務だけど、入社してめちゃくちゃ幹事対応任されるので調整さん使ってたら、社員が幹部社員とセキュリティ担当者にこれは外部ツールだし問題なのではないかと連絡があったらしく禁止になりました 業務では使ってなかったんですけどアウトらしいです… https://t.co/o4Z5lSATb8 — つちー (@tsichi_) April 23, 2026 飲み会の日程調整に「調整さん」を使ってる人は多いと思います。登録不要で出欠確認をできる便利ツールの定番です。リンクのポストでも幹事が使ってたとあります。SaaSといえばSaaSなので、会社が許可してなければ禁止するというのは妥当な気もします。その一方で、ここに機密情報なんて書かれることがあり得ないので受け入れがたいと思う人も当然いるでしょう。 今回はこれをいちセキュリティ専門家として解説していきます。 どこにでもある典型的なシャドウITの問題
各種エージェントの台頭により、サーバレスに動作しローカルファイルとして保存でき、永続化可能な組み込みデータベースのSQLiteやDuckDBへの注目を感じる昨今ですね。これらDBでの全文検索(FTS)の日本語対応ってどんなものなのだろうかと調べると、trigram での検索はできるものの、日本語語彙に特化した検索は標準できないようでした。 Linderaを使うアプローチもあるようですが、今回は Rust で実装されている軽量高速なトークナイザの Vaporetto を組み込んで動く拡張機能を作ってみました。 SQLite + Vaporetto https://github.com/hotchpotch/sqlite-vaporetto DuckDB + Vaporetto https://github.com/hotchpotch/duckdb-vaporetto Vaporetto は
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