主要なAIチャットボットが日常的にニュース記事を歪曲し、不正確に伝えていることが欧州放送連合（EBU）と英BBCの新たな調査で判明した。その結果、報道機関に対する一般市民の信頼が大規模に損なわれ、民主主義自体の安定性さえも揺らぐ可能性があると両組織は警告している。 この調査は18カ国、14言語にわたって実施され、プロのジャーナリストが「ChatGPT」「Copilot」「Gemini」「Perplexity」から得られた数千件の回答を評価した。評価は、最近のニュース記事に関するもので、正確性、情報源の明示、事実と意見の区別といった基準に基づいている。 BBCによると、研究者らは4つのAIシステムが生成した全回答の半数近く（45%）に「少なくとも1つの重大な問題」があり、20%は「深刻な正確性の問題」を含んでいたことを発見した。これには、情報を捏造して事実として提示する「ハルシネーション」や

統一的プロンプトの終焉：もはやllmモデルに互換性はありませんWhy LLM models are no longer interchangeableの意訳です。 開発者やプロダクトビルダーにとって、この数年間はLLMがアプリケーション開発を導いてきました。プロダクトを改善したいなら、最新のLLMを利用すれば良い。ただモデルを切り替えるだけで、ツールの性能を一段階引き上げられるのです。 しかし、その時代は終わりました。AnthropicのClaude Sonnet 4.5やOpenAIのGPT-5-Codexのような新しいモデルは、根本的に異なる方向へ分岐... 先日6,000万ドルを調達したので…おもしろ動画を作りましたWe raised $60M last week… so we made a funny filmの意訳です。 先日、CodeRabbitはシリーズBで6,000万ドルの

表題の通りの話で、ここ最近sora2で作ったフェイク動画が増えてきたというメモ。例えば次のような投稿。 https://archive.li/CjsZY 「ポッピンココ@Coco2Poppin」はデマも多く流すインフルエンサーの一人だが簡単に動画に釣られてしまっていた。動画内には「sora」という透かしがあるので（soraの透かしを入れるツールもあったりするのだが……）、この動画がsoraで作られたAI動画である事がわかる。ただこのsora透かし以前の問題として、元動画では字幕が無茶苦茶だったりして、これを「テレビ生中継」と思うのは残念としか言いようがなかったりするのだが。そもそもこんな番組自体存在しない。 https://www.tiktok.com/@aiffusion/video/7558103099764772114 実際、この動画そのものはAIであることはわかりやすくツッコミも多

ガソリンにかかる上乗せの税金をなくすための法律案です。 この法律が成立すれば、1リットルあたり約25.1円分の税金の上乗せがなくなる見込みです。

こんにちは、Kaiです。 私たちのチームで開発した「CareNet Academia」について、AWS様のブログでも事例として取り上げて頂きました。Bedrockによるクロスリージョン推論並列化などについてご紹介頂いておりますので、よろしければぜひご一読ください。 さて、しばらく嵐の前の凪が続いたあと、大きいリリースが立て続けに来ましたね。Claude Sonnet 4.5、Claude Codeのメジャーアップデート、ChatGPTのショッピング機能にSora2と、盛沢山な週になりました。それぞれざっくり見ていきましょう。 Claude Sonnet 4.5については、一応ベンチ上最高性能をうたっていますが、それほど差を感じていませんし、Xを眺めていても似たような感覚だと思います。というよりも、もはやコーディングエージェントの性能よりも、ドキュメントやMCPをうまく整備出来ているかどうか

Deloitteの調査によると、米国の消費者はAIチャットボットを生活に積極的に取り入れており、この技術に対して比較的好意的な見方をしていることが分かった。また、この調査では、消費者がAIツールへの支払い意欲を示すかどうかは、そのツールのベンダーが革新的で信頼できると認識されているかどうかにかかっていることも明らかになった。 この点について、主執筆者であるSteve Feinberg氏と共同研究者らは、Deloitteが実施した第6回年次米国消費者調査「2025 Connected Consumer Survey」で、「消費者がパーソナライズされたデジタル体験に深く入り込むにつれて、特にプライバシーとセキュリティに関して、トレードオフを評価し始めている」と述べている。 Feinberg氏らは、「今回の調査で回答した消費者の過半数、具体的には53％が現在、生成AIを試用しているか、または定期

こんにちは、プロダクトAI開発の宮後(miya10kei)です。 先日、数年遅れで初コロナにかかってしまいダウンしていました（コロナ辛いですね、、、）😷 生成AIで画像やPDFのOCR（文字認識）を試したことはあるでしょうか？ ニーリーでは事業で様々な形式の書類を扱っており、如何にしてオフラインのデータを構造化されたオンラインデータに変換するかが業務効率化の重要な要素となっています。 今回は、画像やPDFのOCRに生成AIを用い場合に、どれくらいの精度がでるかを検証した結果を紹介します！ ⚠️ 読む前の注意点 ⚠️ OCR（Optical Character Recognition/Reader）は光学文字認識ですので、既にデジタル化された画像やPDFの文字認識をOCRと呼ぶことに違和感がある方もいるかと思います。ただ、画像やPDFに対する文字認識もOCRと一般的に呼ばれているので、本記

本記事では、RAGの性能を高めるための「REFRAG」という手法について、ざっくり理解します。 株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、RAGの回答を爆速にする手法「REFRAG」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は、こちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー REFRAGは、RAGの回答速度を上げるための新しい手法です。「巨額報酬での人材引き抜き」で話題になったMeta社の「Superintelligence Labs」[2]の研究者らによって2025年9月に提案されました。 通常のRAGでは、外部のデータベースから検索した関連文書を、そのままLLMに渡します。しかし、

「ぶつけた覚えはない」「そもそも傷なんて見えない」。そんな利用者の声を無視するように、レンタカー会社から数万円を請求されるケースがある。米大手レンタカー会社が導入した“AIスキャナー”は、1ミリ単位の傷まで検出。容赦なく「損傷」として請求するシステムを稼働させ、利用者の間で波紋が広がっている――。 まさかの高額請求、レンタカー利用者に広がる波紋 今年7月4日、ニューヨーク州在住のケリー・ロジャース氏夫妻はアトランタ空港で、レンタカーを借りた。その際の出来事が、利用者の間で波紋を呼んでいる。 夫妻は親族の結婚式に出席するため、家族を送迎できるミニバンをレンタルした。ニューヨーク・タイムズ紙によると、往復の運転は何事もなく終わり、アトランタ空港で車を返却した際も、夫妻は車体を点検して損傷がないことを確認したという。記事によるとレンタカー会社の従業員も返却時に車両を検査したが、特に問題はないとし

こんにちは、Algomatic AXの大塚（@ootsuka_techs）です。 本記事では、いま話題の仕様駆動開発（Spec Driven Development; SDD）を調べ、社内で試した学びをまとめます。 今回は以下の4つのツールを使用し、それぞれの特徴や使い勝手を詳しく検証しました。 Kiro Spec Kit spec-workflow-mcp cc-sdd 比較した結果は以下の通りです。 機能比較表 機能 Kiro Spec Kit spec-workflow-mcp cc-sdd 日本語対応 △ △ ○ ◎ 承認フロー ○ ○ ◎ ○ プロジェクトガバナンス ○ ◎ ○ ○ IDE統合 ○（専用IDE） ○ ○ ○ オープンソース × ○ ○ ◎ エンタープライズ対応 ◎ ○ ○ ○ 学習コスト △ ◎ ○ ◎ カスタマイズ性 △ ○ ○ ◎ 以降は仕様駆動開発（Spec

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はじめに Claude Codeの様子がおかしい。精度が低下したんじゃないか？という声がここ１か月ぐらいよく聞こえてくるようになりました。 どうやらSerenaというMCPサーバーを使うと多少は改善するらしいという話も合わせてちらほらと聞いていました。 Claude Codeを使っていく中で多少は改善の傾向はみられる気はしますが、まだまだ物足りないなと感じる部分があります。そこで話題になっていたSerenaを実際に検証してみることにしました。 serenaとは Serenaは、従来のコーディングエージェントが「コードを単なるテキスト」として扱う問題を解決するため、Language Server Protocol（LSP）を活用してシンボル検索・編集機能をAIに提供するMCPサーバーです。 関数やクラスといったシンボルレベルでの認識や操作が可能になり、必要な部分だけを抜き出して編集することで

はじめに 皆さん、Claude Codeは使っていますでしょうか。私はプライベートでもMaxプランを契約して、もう手放せない存在になってしまいました。 とても便利なツールですが、使い込んでいくうちに細かく設定したい項目が増えてきます。CLAUDE.mdの書き方、カスタムスラッシュコマンドの追加など、検討する項目も多くなってきているのではないでしょうか。 今回は、そうした悩みを解消できそうなOSSフレームワーク「SuperClaude v3」（以下、SuperClaude）を試してみました。SuperClaudeは、Claude Codeをさらに効率的に活用できるよう拡張してくれるツールです。 GitHubのリポジトリはこちらです。 まだ使い込んではいませんが、まずは試してみようと思い、実際に使ってみました。 インストールは1分程度で完了しますし、アンインストール手順も記事の最後に記載してい

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これはなに？ Google AI Studio が以下のX投稿で Nano Banana 向けのプロンプトテンプレートを公開していました。 個人的に画像生成のPromptingはあまり経験がなく、写経しながら試してみたところ「こんなに詳しく書かないとまともな絵が出てこないのね」と勉強になったので備忘録としてメモを残します📝 以下、ガイドに書かれていた原則、および、日本語で試す際の注意点に少し触れたのち、プロンプトテンプレートの日本語版とそれを実際に僕が試した事例の紹介へと進みます。 プロンプトテンプレートはわかりやすく日本語に翻訳してありますが、多少意訳しているため正確な翻訳ではないことにご留意ください。 前提条件 覚えておくべき原則 ガイドではプロンプトテンプレートの話に入る前に "原則" が紹介されていました。端的に言うと「描いてほしい内容をなるべく詳しく伝えろ」ってことですね。 キ

はじめに こんにちは、モノタロウ、CTO-Office AI駆動開発チームの市原です。 このブログは、2025年8月23日に開催された「Cursor Meetup Osaka」で発表した内容を再構成したものです。 モノタロウでは2023年からAI駆動開発に積極的に取り組んでおり、GitHub Copilot、Cline、Devin、そしてCursorと、様々なツールを導入してきました。 その過程で得られた知見、特に「AIツールを配るだけでは生産性は上がらない」という現実と、それをどう乗り越えようとしているかについて共有させていただきます。 Cursor Meetup Osaka - connpass この記事は、2025/7/2に公開した、Clineを200人で試してみた - モノタロウのAI駆動開発実践記 の続編でもあります。 tech-blog.monotaro.com モノタロウのA

Intro Nx リポジトリが攻撃を受け、広範囲にわたるインシデントが発生した。 今回の事例は、GitHub Actions を中心に複数のステップが組み合わさった攻撃であり、過去に何度も発生してきた攻撃と本質的には変わらない。 しかし、途中で AI が何度か登場するため「AI が書いたコードをマージしたから」などといった表面的な反応もあるが、実態はそこまで単純な話でもない。 また、「自分のプロジェクトは Nx を使っていないから関係ない」とも言えない攻撃であるため、特にフロントエンドエンジニアは全員注意と確認が必要となる。 この攻撃が何だったのか、そこから学べることは何なのか、解説する。 Nx Incident 今回のインシデントについては、既に公式の Advisory が出ている。ニュース系の記事も多々あるが、一次情報は以下となる。 Malicious versions of Nx a

現在、私たちは生成AIとエージェントAIの誕生により、インターネットの登場に匹敵する変革期にいます。これは単なる技術的な流行ではなく、ビジネスのあり方そのものを変える大きな波です。本書は、単なる「AIユーザー」から、自社のデータとAIプラットフォームを活用し、独自のビジネス価値をつくりだす「AI価値創造者」へとなるための羅針盤です 。AIの進化、大規模言語モデル、生成コンピューティング、エージェントシステムといったものがビジネス成果にどうつながるかを解説します。AI戦略の策定、モデルの選定、スキル開発、信頼性と責任の組み込み、データ活用など、戦略と運用の両面から具体的なアドバイスを提供します。中小規模言語モデル、モデルルーティング、MoE、エージェントなど、持続可能でスケーラブルなAI戦略の鍵となる要素にも焦点を当てています。 監訳者まえがき 推薦の言葉 はじめに 1章　+AIからAI+へ

「魂の叫びに涙が止まらない」 「特攻隊員の写真を動画にして動かしてみた！」 戦後80年のことし。YouTubeなどには特攻隊を題材にした動画が急増しています。 生成AIを使って、当時の白黒写真をカラー化して動かしたものが見られるほか、遺書そのものの「創作」や書き換えが疑われるケースまで確認されています。 戦争の記憶や教訓が伝わるなどといった声もある一方、遺族などから困惑の声も上がっています。 2年間で再生回数1億超え 太平洋戦争末期、旧日本軍が編成した特攻隊。 戦闘機や魚雷などに乗り込み、敵艦に体当たりする特攻兵器による攻撃です。 若者を中心に6000人以上が命を落としたとされています。