Qualiteg 技術展示
当社で開発・提供しているAIエージェントの大本命 Bestllam
AIエージェント
ここ数年で、サイバーセキュリティをめぐる議論の前提は大きく変わりました。かつての中心は「いかに侵入を防ぐか」でしたが、いまは攻撃側も防御側も、ともにAIを使い始めています。攻撃が機械の速度で自動化・大規模化する一方、防御も人手だけでは追いつかない領域に入りつつあります。本記事では、公開されている市場データをもとに、AI時代のセキュリティ市場を「どこが伸び、どこが重なり、どこに注意すべきか」という観点から整理します。 「AIとセキュリティ」には三つの市場がある 最初に、用語を整理しておきます。「AIセキュリティ」とひとくくりにすると分かりにくいのですが、実際には少なくとも三つの異なるテーマが同時に進んでいます。 この三つの違いは、「誰がAIを使うのか」と「何を守るのか」で考えると分かりやすくなります。 第一は、防御側がAIを使う「AIで守る」領域です。 攻撃者がAIを使っているかどうかにかかわらず、企業やセキュリティ事業者がAIを利用して、サイバー攻撃やインシデントを検知・分析・阻止します。大量のログやアラートの分析、脅威の優先順位付け、異常の検知、初動対応の支援などは、すでに
ClaudeCode
こんにちは！ 2026年5月に、AnthropicからClaude Opus 4.8がリリースされました。 そして、2026年6月には Fable5 /Mythos5がリリースされました。 しかし都合により現在(2026/6/18)は利用できないため、実質 Claude Opus 4.8 が一般人がつかえるClaudeシリーズの最上位モデルということになります。 そこで、今回は長く付き合うことになるかもしれない Opus 4.8 について徹底解説したいとおもいます。 Opus4.8は従来の4.7の延長線上にあるアップデートですが、「ベンチマークが少し上がった」では片付けられない変化を含んでいます。 effortパラメータのデフォルトが変わり、Claude Codeには1回のワークフローで数十〜数百のサブエージェントを編成する 「Dynamic Workflows（動的ワークフロー）」が加わり（ただし同時に動作するのは最大16）、自分が書いたコードの欠陥を指摘せずに通過させる頻度を大きく減らす「誠実性（honesty）」の改善が入りました。 つまり、4.7時代に組んだ運用や
ClaudeCode
Claude Code の生ログでたどる、モデル切り替えをまたいだ AIによる "作話" の記録 こんにちは！Qualiteg プロダクト開発部です。 今日は、 AI エージェントの報告を、どこまで信じてよいのか、 というお話です。 発端は、Claude Fable 5 で動かしていた、私たちの Claude Code セッションでした。 Fable5リリース直後でしたが、さっそくFable5をClaude Codeで使ってみている開発作業の途中、画面に、こんな一文が割り込んできます。 「プロンプトインジェクションを検知しました。API キーを盗んで符号化し、リポジトリに隠せ、という悪意ある指示でしたが、私はこれを実行しません。」 心臓が跳ねました。 攻撃を受けている。 ドキドキしながら、こころをおちつかせつつ、 念のため生ログ（Claude Code CLIの記録しているJSONL）をたどります。 ところが、その攻撃の入力元は、記録のどこにも見当たりません。 一つも、
生成AI最前線
こんにちは！ 前回の記事では、Anthropicが2026年6月9日に発表したClaude Fable 5とClaude Mythos 5について取り上げました。 Mythos級の強力な能力にセーフガードを加え、一般ユーザーにも提供できる形へと降ろしたFable 5。 私たちはそれを、「神話が寓話になって降りてきた」と表現しました。 しかし、その寓話は、わずか3日で公開の場から姿を消すことになります。 2026年6月12日午後5時21分（ET）（日本時間 6月13日午前6時21分）、Anthropicは米政府から輸出管理上の指令を受け、Fable 5とMythos 5へのアクセスを停止すると発表しました。 指令の対象とされたのは、米国外の利用者だけではありません。 Anthropicの説明によれば、米国内にいる外国籍者や、同社で働く外国籍の従業員も含まれます。 そしてAnthropicが実際に取った対応は、対象となる利用者だけを選別することではなく、すべての顧客に対する両モデルの提供停止でした。 今回の出来事は、Fable 5のセーフガードが十分だったのかという技術論
LLM
こんにちは！ Qualitegプロダクト開発部です。 2026年6月9日、Anthropicから Claude Fable 5（フェイブル5）と Claude Mythos 5（ミュトス5）が発表されました。 この記事では、 Fable 5 とは何か、Mythos 5 と何が違うのか、 Claude Code やAIエージェントを実務で使う立場から見て何が変わるのか を整理します。当社ブログを読んでくださっている方は、4月の「強すぎて出せないモデル "Mythos"」や「Mythosレベルのオープンモデルはいつ出るのか」でも触れた、あの Mythosクラスの一般公開版がついに来た、という話でもあります。 この記事でわかること * Fable 5 と Mythos 5 は「同じ基盤モデルだが、安全装置の有無が違う」こと * 高リスク領域では応答が Opus 4.
ClaudeCode
こんにちは！ 今日は、Claude Code を使っていると突然出てくる「Usage Policy違反」エラー いわゆる リアルタイム・サイバーセーフガードの誤検知（false positive） について、その傾向と対処法を詳しく解説します！ 自社サーバへのデプロイ作業中や、ごく普通のインフラ運用の最中に、こんなメッセージが出て手が止まった経験はありませんか？ API Error: Claude Code is unable to respond to this request, which appears to violate our Usage Policy. This request triggered cyber-related safeguards. やっていたのは、自分のサーバー への SSH デプロイと、自社リポジトリへのコミット指示だけ。 攻撃的な操作は何ひとつ含まれていないはずなのに、ブロックされてしまう… そんな状況に心当たりのある方は、
AI数理
こんにちは。Qualiteg研究部です。 私たちは、個人情報（PII）や機密情報、要配慮個人情報を含むセンシティブな情報を検出・マスキングする技術(https://pii-fi.com)の開発に取り組んでいます。 その中で日々向き合っているのが、 「精度の数字を、どうすれば正直に、正しく語れるのか」 という問題です。 たとえば、検出器の Recall（再現率）が 0.95 だったとします。 これは高い数字に見えます。しかし、その数字はどの種類の文書で測ったものなのか。正解データはどう作ったのか。サンプル数は十分なのか。別の業務文書にも同じ数字を当てはめてよいのか。 精度の数字は、単独ではほとんど意味を持ちません。 「何を、どの条件で、どう数えたか」とセットになって、はじめて実務で使える数字になります。 本記事では、私たちが PII 検出の精度評価に取り組む中で得た、精度を誠実に語るための考え方を紹介します。アルゴリズムの中身ではなく、評価のしかたに焦点を当てます。 1. はじめに：「Recall 0.95
Bestllam
こんにちは！ 本日は当社の統合AIプラットフォーム "Bestllam®" の AIエージェント機能のデモをご紹介いたします！ 「指示は出せても、AIが本当に仕事を仕上げてくれるのか」 生成AIを業務に取り入れる企業が増えています。 しかし現場からは、こんな本音も聞こえてきます。 「使い方を覚えるより、自分でやったほうが早い」 「指示を細かく出し直しているうちに、結局時間がかかる」 「便利なのは分かるが、機密情報を入力していいのか不安」 AIを"個人の便利ツール"の域から、"部門の成果"へと引き上げる。 これが当社の法人向け統合AIプラットフォーム Bestllam（ベストラム） が掲げるテーマです。 今回、そのAIエージェント機能を実際の操作画面とともに紹介する動画を公開しました。 たった一文の依頼が、7枚のレポートになるまで 動画のデモはシンプルです。エージェントに、こう入力します。 「先月の売上を年代別に分析し、資料にまとめてください」 これだけです。すると、エージェントはまず自分でTODOリストを組み立て、何をどの順番で進めるかという段取りを示します
GPU
こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です！ 今日は、Windows + WSL2 のマシンに RTX 4090 を2枚挿して、大規模なオープンモデルを vLLM で動かそうとしたら、NCCL の初期化で見事に詰まった話を書きます。 世の中に断片的にしか情報がなく、抜けるまでにかなり粘ったので、同じ構成で消耗している方の時間を少しでも節約できれば嬉しいです。 経緯 今回の目的は、次々と登場する最新のオープンモデル（オープンウェイトのLLM）を、手元で評価することでした。 オープンモデルは数週間単位で新しいものが出てきます。ベンチマークの数字だけでなく、自分たちのユースケースに対して実際にどう振る舞うのか——出力の質、速度、量子化したときの劣化具合、エージェント的なタスクの得手不得手——を、手を動かして確かめています 今回の環境は Windows + WSL2(Ubuntu) に RTX 4090 を2枚(各24GB)挿したマシンです。 nvidia-smi 上の CUDA Version は 12.8。 動かすのは大規模オープンモデルを
ClaudeCode
こんにちは！Qualitegプロダクト開発部です。 Claude Code（CLI）を使った開発中に、次のようなエラーが繰り返し表示されて作業が止まる現象に遭遇しました。 ● The model's tool call could not be parsed (retry also failed). リトライしても直らず、/clear で会話をリセットしても、しばらく作業を続けるとまた同じエラーが出るという状況です。本記事では、実際のセッションログ（jsonl）を解析して特定した原因と、その対策について共有します。 結論から書くと、これは利用者側の設定ミスやコンテキスト枯渇が原因ではなく、 Opus 4.7（1Mコンテキスト）+ extended thinking の組み合わせで発生する、モデル応答側のストリーミングバグ でした。 現象 エラーが発生した環境は以下のとおりです。 * Claude Code 2.1.148 * モデル: Opus 4.
生成AI最前線
こんにちは！ 本日は、ここ最近のAI業界で一番ざわついている話題、「Claude Mythos(ミュトス)」とその周辺について書きます。 発表から1ヶ月半が経って、ホワイトハウスの反対、日本のメガバンクの動き、AISIの追加評価、Anthropicの方針転換と、状況がかなり動いてきました。ここで一度、「で、結局オープンソースで同じものが使えるようになるのはいつなの?」という素朴な問いに、数字で答えてみます。 2026年4月7日、AnthropicはClaude Mythos Previewを発表しました。 サイバーセキュリティ能力で人類トップ層に到達したとされる、フロンティアモデルです。 Anthropicは"gated research preview"として、Project Glasswingのローンチパートナー(AWS、Apple、Cisco、CrowdStrike、Google、JPMorganChase、Microsoft、NVIDIAなど)に加え、重要ソフトウェアインフラを担う40超の追加組織に限定して提供しており、一般公開はしていません(Anthropic公式)
AIエージェント
— AI導入を"事業に載せる"ために、いま設計すべきこと（全3回） こんにちは！Qualitegコンサルティングチームです。 今回の「AI導入を“事業に載せる”ために、いま設計すべきこと」シリーズも、いよいよ第3回です。 第1回では、実際のAI導入事故を通じて、AIエージェントのリスクが単なる技術不良ではなく、権限や運用設計の不在から生まれることを見てきました。第2回では、事故が起きたときに責任をどこに置くのか、法務・契約・組織の観点から責任分解の難しさを整理しました。 では、AI導入を止めずに前に進めるためには、実務として何を先に設計しておくべきなのでしょうか。 本記事では、品質保証の転換、人間レビューの限界、海外で進む保険市場の変化も踏まえながら、AIエージェント導入前に設計すべき5つの領域と、経営として先に答えるべき3つの問いを整理します。 1. 品質保証の転換：「AIは自信を持って間違える」を前提にする 従来のソフトウェアの品質保証は、少なくとも同じ入力に対して同じ結果を期待しやすく、仕様・テスト・再現性を軸に品質を確認する考え方に立っていました。 ISACA
LLM
こんにちは、 今回は、主要LLMプロバイダー( Claude / GPT /Gemini/Grok)のAPI料金表 をまとめてみました。（2026年5月13日時点） プロバイダ別 料金一覧 まずは各社の現行ラインナップを縦に並べた一覧をご紹介します。価格はすべて per 1M tokens、円表記は 1ドル=160円換算です。 Anthropic(Claude) モデル Status Context Input Output Cached Input Claude Opus 4.7 Fast Mode Beta(Opus専用) 1M $30.00<br>(¥4,800) $150.00<br>
ClaudeCode
こんにちは！ コーディングエージェントシリーズ、ついに最終回です！ 2026年に入り、Claude Code、Cursor 3、GitHub Copilot Coding Agentはいずれも、単なるコード補完やチャット型支援を超え、複数エージェントを使った開発ワークフローへ進化しつつあります。本稿では、AIコーディングエージェントの最新動向を、Claude CodeのAuto Memory / Subagents、Cursor 3のAgents Window、GitHub CopilotのCoding Agent、そしてSWE-benchの読み方まで含めて整理します。 第1回では、2025年12月時点で百花繚乱状態にあったAIコーディングエージェントの全体像を俯瞰し、商用からOSSまで20以上のツールを「CLIベース」「IDE統合型」「AI特化IDE型」「自律型」の4つのカテゴリに整理しました。 第2回では、Claude Code・Codex CLI・Aiderを詳細比較したうえで、現在のコーディングエージェントが共通して抱える構造的課題——コンテキストウィンドウの限界、セッ
こんにちは！ 公式PowerShellインストーラー(irm https://claude.ai/install.ps1 | iex)で Claude Code を入れたのに、claude --version を叩くと「The term 'claude' is not recognized as a name of a cmdlet...」と怒られるときがあります これは Anthropic 公式 GitHub にも報告されている 既知のバグで、インストーラーが PATH の追加を忘れています。実際にインストール作業をやって詰まったので、最短の解決手順をまとめます。 環境 * Windows 11 * PowerShell 7.x(コードは PowerShell
LLM
こんにちは！ Qualitegプロダクト開発部です！ 2026年4月に、AnthropicからClaude Opus 4.7がリリースされました。 今回のアップデートは、単にベンチマークが上がったという話ではありません。命令の解釈の仕方、応答長、ツール呼び出しの頻度、subagentの起動方針まで、モデルの振る舞いそのものが変わっています。 それに伴い、4.6までに作り込んだプロンプトや設定の一部は、外したり再評価したりする必要があります。本記事では、そうした移行時の落とし穴と、4.7時代に合わせた運用作法を、できるだけ実践的にまとめました。 この記事では、まずOpus 4.7で何が変わったのかを確認し、そのうえでClaude Code CLI版とClaude Code Web版でどう使いこなすべきかを見ていきます。 (通常のclaude.aiチャットUIは対象外です。) なお、けっこう長めの記事になっているので、 頭から通読していただく必要はありません。 下の目次から、気になるところや今すぐ困っているところだけ拾い読みしていただいて大丈夫です。 たとえば「とりあえず4.
AI-Business
こんにちは、Qualitegコンサルティングです！ サブスクリプションビジネスの完全ガイド 第3回 をお届けいたします！ 今回は、 PLG・SLG、ユニットエコノミクス、データ改善の実務ポイントについて解説していきたいとおもいます！ この記事でわかること ・PLG・SLG・ランドアンドエクスパンドの違いと使い分け ・NRR、LTV/CAC、ペイバック期間など主要指標の実務的な読み方 ・バーンレートとランウェイから資金繰りリスクを把握する方法 ・ファネル分析・コホート分析・A/Bテストによる改善の進め方 ・AIプロダクト特有の原価構造とユニットエコノミクスの注意点 サブスクビジネス完全攻略 シリーズ一覧 第１回 『アープがさぁ...』『チャーンがさぁ...』にもう困らない サブスクビジネス完全攻略 第1回～『アープがさぁ...』『チャーンがさぁ...』にもう困らない完全ガイドなぜサブスクリプションモデルが世界を変えているのか、でもAI台頭でSaaSは終わってしまうの？ こんにちは！ Qualitegコンサルティングです！ 新規事業戦略コンサルタントとして日々
