一番の脆弱性は"人間のコードレビュー"だった
「LGTM 🚀」 このたった4文字、何回書いてきただろう。 PRが来て、差分を見て、ロジックを追って、「まあ問題なさそうだな」でApprove。正直、金曜の夕方に来た30ファイル変更のPRに対して、全行を真剣に読んだかと聞かれたら——答えに詰まる。 たぶん、あなたもそうだと思う。 はじめに 認証・認可、入力バリデーション、そのあたりを「ちゃんとやってるつもり」で何年もやってきた。 でも最近、自律型AIエージェントにセキュリティテストを任せてみたら、僕が一番信頼していた「人間のコードレビュー」が、実は一番のザルだったと気づいた。 ツールを入れて満足する話じゃない。もっと手前の話だった。 AIハッカーの時代が来た、らしい 2025年あたりから、AIを使った脆弱性スキャナーが一気に増えた。 中でも話題になったのが Shannon。GitHubでトレンド入りした自律型AI脆弱性スキャナーで、LL
【図解】コレ1枚でわかる光電融合技術：ITソリューション塾：オルタナティブ・ブログ
AIの進化やDXの加速により、私たちが扱うデータ量は爆発的に増加しています。しかし、その裏側で現在のコンピュータ技術は、「物理的な限界（壁）」に直面しています。 その壁を突破する鍵として、世界中のテック企業や政府が熱い視線を注いでいるのが「光電融合（こうでんゆうごう）」という技術です。 1. 光電融合とは何か？ 一言で言えば、「電子（電気）」で行っていた信号処理の一部を「光子（光）」に置き換え、それらを一つのチップ上で融合させる技術のことです。 これまでのコンピュータ（半導体）は、計算もデータ伝送もすべて「電気」で行ってきました。しかし、光電融合技術では以下のように役割分担を変えます。 計算（演算処理）： 従来どおり「電気」が得意（CPU/GPUなど） 通信（データ伝送）： 「光」に任せる コンピュータの内部、さらにはチップの至近距離まで「光通信」の機能を組み込むことで、圧倒的な省電力化と
GLM-5：バイブ・コーディングから自律的エージェント・エンジニアリングへ
次世代のAI開発において、大きな転換点が訪れました。 これまで「なんとなく動くコード」を生成する「バイブ・コーディング（Vibe Coding）」の域を出なかったAIコーディングは、今や複雑なシステム全体を自律的に設計・構築する**「エージェント・エンジニアリング（Agentic Engineering）」**のフェーズへと進化を遂げました。 その中心に立つのが、今回発表された最新モデル**「GLM-5」**です。 AIコーディングのリーダーボードに激震が走りました。最新のAICodeKingベンチマークにおいて、Z-AIが開発した「GLM-5」が、長らく王座に君臨していたClaude Opus 4.6やGPT-5.3 Codexを抑え、堂々の世界第1位に輝きました。 1. 圧倒的なベンチマーク成績 公開されたリーダーボード（下図参照）では、GLM-5とKilo CLIを組み合わせたシステ
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Waymo、Genie 3で自動運転車が「もしゾウに遭遇したら?」をシミュレート
