大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第5回 ブラウザ設定と認証

IT & AIテクノロジー

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第5回 ブラウザ設定と認証

こんにちは、今回はシリーズ第5回「ブラウザ設定と認証」について解説いたします! さて、前回(第4回)では、プロキシサーバーをドメインに参加させることで、ChatGPTやClaudeへのアクセスを「誰が」行ったかを確実に特定する仕組みを解説しました。「信頼の連鎖」の概念や、Windows版Squidなら1時間で構築できる環境、Negotiate/NTLM/Basicという3段階の認証フォールバック機構について理解いただけたかと思います。 しかし、せっかくサーバー側で完璧な統合Windows認証環境を構築しても、ブラウザ側の設定が適切でなければ、ユーザーには毎回パスワード入力ダイアログが表示されてしまいます。 「Edgeだと自動でログインできるのに、Chromeだとパスワードを聞かれる」 「同じサーバーなのにURLの書き方で動作が違う」 これらはヘルプデスクに寄せられる典型的な問い合わせです。(ただ、業務に好きなブラウザ使っていいよ、という企業はそんなに多くはないとおもいます) 今回は、統合Windows認証がブラウザでどのように動作するのか、その仕組みから各ブラウザ(Edge/

By Qualiteg AIセキュリティチーム, Qualiteg コンサルティング
スライドパズルを解くAIから学ぶ、「考える」の正体

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スライドパズルを解くAIから学ぶ、「考える」の正体

こんにちは! 「このパズル、AIの教科書に載ってるらしいよ」 子供の頃に遊んだスライドパズル。いや、大人が遊んでも楽しいです。 数字のタイルをカチャカチャ動かして揃えるあれです。実はこのシンプルなパズルが、AI研究の出発点のひとつだったって知ってました? 今回は、このパズルを題材に「AIがどうやって考えているのか」を解き明かしていきます。しかも、ここで使われている手法は、Google Mapsの経路探索からChatGPTまで、現代の様々な技術のベースになっているんです。 まず遊んでみよう 理屈の前に、まずは感覚を思い出してみてください。 最初に shuffle をクリックすると、配置がシャッフルされゲームを開始できます。 ちなみに必ず解くことができるようになっていますが、慣れていないとそれなりに難しいかもしれません。 どうでしょう? 何手でクリアできましたか? クリアできなくても大丈夫です。記事後半で、実際にAIが解いてくれる機能つきゲームも掲載しています^^ 以下は動画です。本ブログで紹介するアルゴリズムで実際にパズルを解く様子をご覧いただけます

By Qualiteg 研究部

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サブスクビジネス完全攻略 第2回~「解約率5%」が1年後に半分の顧客を消す恐怖と、それを防ぐ科学

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サブスクビジネス完全攻略 第2回~「解約率5%」が1年後に半分の顧客を消す恐怖と、それを防ぐ科学

こんにちは! Qualitegコンサルティングです! 前回の第1回では、サブスクリプションビジネスの基本構造と、LTV・ユニットエコノミクスという革命的な考え方を解説しました。「LTV > 3 × CAC」という黄金律、覚えていますか? 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クライアントと向き合う中で、ここ最近特に増えているのがSaaSビジネスに関する相談です。興味深いのは、その背景にある動機の多様性です。純粋に収益モデルを改善したい企業もあれば、 「SaaS化を通じて、うちもデジタルネイティブ企業として見られたい」 という願望を持つ伝統的な大企業も少なくありません。 SaaSという言葉が日本のビジネスシーンに本格的に浸透し始めたのは2010年代前半。それから約15年が経ち、今やSaaSは「先進的な企業の証」のように扱われています。

By Qualiteg コンサルティング
Google GenAI SDK のストリーミングでマルチターン画像編集🍌が不安定になる問題と対処法

日々の開発Tips

Google GenAI SDK のストリーミングでマルチターン画像編集🍌が不安定になる問題と対処法

こんにちは! Gemini 3 Pro Image (Nano banana Pro)を使ったマルチターン画像編集機能を実装していたところ、動いたり動かなかったりするという厄介な問題に遭遇しました。 本記事では、この問題の現象、原因調査の過程、そして解決策を共有します。 問題の現象 実行環境 Google GenAI SDKライブラリ(pip): google-genai 1.56.0 期待する動作 1. ユーザー: 「かわいい子猫の画像を生成して」 2. Gemini: 子猫の画像を生成 3. ユーザー: 「この子にメガネをかけて」 4. Gemini: 同じ子猫にメガネをかけた画像を生成 実際に起きた現象 1. ユーザー: 「かわいい子猫の画像を生成して」 2. Gemini: 茶色の子猫の画像を生成 3. ユーザー: 「この子にメガネをかけて」 4. Gemini: メガネをかけた女の子の画像を生成

By Qualiteg プロダクト開発部
【出展報告】TOKYO DIGICONX 2026

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【出展報告】TOKYO DIGICONX 2026

こんにちは! 先日、「TOKYO DIGICONX 2026」に出展してまいりましたのでレポートさせていただきます! TOKYO DIGICONX 2026 TOKYO DIGICONX 2026は、2026年1月8日(木)~10日(土)に東京ビッグサイト 南3・4ホールで開催された、XR・メタバース・AI・Web3をテーマにした総合展示会です。 正式名称は「第3回 TOKYO XR・メタバース&コンテンツビジネスワールド」で、東京都、XRコンソーシアム、Metaverse Japan、東京商工会議所で構成されるXR・メタバース等産業展実行委員会が主催しています。 180社以上のスタートアップや企業が出展し、ビジネスデイ(8日・9日)とパブリックデイ(10日)の3日間にわたり、XR・メタバース・AI分野の最前線を体感できるイベントとなりました。 冬の東京ビッグサイト 新年明けて間もない1月の東京ビッグサイト。お正月気分もそこそこに、気合を入れて会場入りしました�

By Qualiteg ビジネス開発本部 | マーケティング部
コーディングエージェントの現状と未来への展望 【第2回】主要ツール比較と構造的課題

AIエージェント

コーディングエージェントの現状と未来への展望 【第2回】主要ツール比較と構造的課題

こんにちは! 今回は、コーディングエージェントシリーズ第2回です! 前回の第1回では、2025年12月時点で百花繚乱状態にあるAIコーディングエージェントの全体像を俯瞰しました。 AIコーディングエージェント20選!現状と未来への展望 【第1回】全体像と基礎こんにちは! 今回は、20種類以上あるまさに百花繚乱なAIコーディングツールを一挙に紹介&解説していきたいとおもいます! AIをつかったコーディングはもはや常識となり、日々目まぐるしく新しいツールが登場しています。当社でも自社開発のAIコーディングツールをふくめ複数のツールを活用してソフトウェア開発をすすめていますが、次々とナイスなツールがでてきて興奮しつつも、正直キャッチアップが追いつかない…!という状況です。 「結局どれを使えばいいの?」「Claude CodeとCursorって何が違うの?」「オープンソースでも使えるやつあるの?」——そんな疑問を持っている方も多いのではないでしょうか。 そこで本シリーズでは、2025年12月時点でのAIコーディングツールを徹底的に整理してみました。商用サービスからオープンソースまで、20

By Qualiteg コンサルティング
LLM学習の現実:GPU選びから学習コストまで徹底解説

LLM

LLM学習の現実:GPU選びから学習コストまで徹底解説

こんにちは! なぜOpenAIやAnthropicは世界最高水準のLLMを作れるのに、それに肩を並べる日本発のLLMは存在しないのでしょうか? 技術力の差でしょうか。それとも人材の問題でしょうか。 答えはもっとシンプルです。GPUの枚数とお金です。 今日はそんな 「LLMの学習」にフォーカスをあて、そのリアルについて徹底解説いたします! 1. はじめに 「LLMを自分で学習させてみたい」 そう思ったとき、最初にぶつかる壁がGPUの問題です。 どのGPUを何枚使えばいいのか。クラウドで借りるべきか、オンプレで買うべきか。そもそも個人や小規模チームでLLM学習は現実的なのか。 本記事では、こうした疑問に対して、具体的な数字と事例を交えながら答えていきます。 たとえばLLaMA 2の学習にはA100が2,048枚使われました。DeepSeek-V3は約8億円かかりました。では、あなたの手元のGPUでは何ができるのか。そこを明らかにしていきたいと思います。 対象読者は、LLM学習に興味があるエンジニアや研究者です。PyTorchでモデルを書いたことがある程度の知識を前提とし

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg 研究部
今からはじめるClaude Code

生成AI最前線

今からはじめるClaude Code

こんにちは! 今日は、最近エンジニアの間で話題になっているAIコーディングエージェント「Claude Code」について取り上げます。 AIによるコーディング支援ツールはここ1〜2年で一気に増え、「結局どれを選べばいいのか分からない」と感じている方も多いのではないでしょうか。本記事では、そうした中でClaude Codeを実際に使ってみた所感と、Windows環境での導入・運用の考え方を整理していきます。 AIコーディングツール、どれを使う? 2025年は、AIコーディング支援が一気に“実用品”になり、選択肢が増えすぎて迷いやすい年になりました。 GitHub Copilot、Cursor、Windsurf、Devin、Aider、Cline、OpenHandsなど、商用からオープンソースまで含めると、軽く20種類を超えます。 機能や思想が似ているものも多く、情報を追うだけで疲れてしまう、という方も少なくないと思います。 以前、当社ブログでは「AIコーディングエージェント20選」で全体像を整理しました。 AIコーディングエージェント20選!現状と未来への展望 【第1回】

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg コンサルティング
日本語対応 LLMランキング2025 ~ベンチマーク分析レポート~(12月18日版)

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日本語対応 LLMランキング2025 ~ベンチマーク分析レポート~(12月18日版)

はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ(2025/12/18版)に基づいて、日本語対応LLMの性能を総合的に分析したものです。 前回は 2025/10/12 版の分析レポートを公開しましたが、たった2か月で劇的な変化がありました! (定期的に最新LLMランキングを更新してまいります。当社のX(旧Twitter)をフォローいただくことで更新情報を受け取り可能です) Nejumi Leaderboard 4は、日本語タスクにおけるLLMの性能を多角的に評価する信頼性の高いベンチマークとして知られています。 本分析では、商用APIモデルとオープンモデルの両方を対象に、それぞれの特徴や傾向を詳しく見ていきます。 オープンソースモデルについて Weightがオープンなモデルは場合によっては「オープンソースモデル」、「OSSモデル」と呼ばれますが、モデルによっては「オープンソース」と呼ぶには不十分な場合があるため本稿では、「オープンソースモデル」ではなく「オープンモデル」と表現しています。 ベンチマーク分析について 本レポートは、

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AIコーディングエージェント20選!現状と未来への展望 【第1回】全体像と基礎

AIエージェント

AIコーディングエージェント20選!現状と未来への展望 【第1回】全体像と基礎

こんにちは! 今回は、20種類以上あるまさに百花繚乱なAIコーディングツールを一挙に紹介&解説していきたいとおもいます! AIをつかったコーディングはもはや常識となり、日々目まぐるしく新しいツールが登場しています。当社でも自社開発のAIコーディングツールをふくめ複数のツールを活用してソフトウェア開発をすすめていますが、次々とナイスなツールがでてきて興奮しつつも、正直キャッチアップが追いつかない…!という状況です。 「結局どれを使えばいいの?」「Claude CodeとCursorって何が違うの?」「オープンソースでも使えるやつあるの?」——そんな疑問を持っている方も多いのではないでしょうか。 そこで本シリーズでは、2025年12月時点でのAIコーディングツールを徹底的に整理してみました。商用サービスからオープンソースまで、20以上のツールを比較しながら、それぞれの特徴や使いどころ、そして現時点での限界についても現場視点をいれながら正直にお伝えしていければとおもいます ※「AIコーディングツール」は「コーディングエージェント」といったほうが今風なので記事内ではコーディングエー

By Qualiteg コンサルティング
【NPM】クラシックトークンが2025年12月9日に完全廃止されたことに伴うパッケージのインストールエラー(403)と対処法

日々の開発Tips

【NPM】クラシックトークンが2025年12月9日に完全廃止されたことに伴うパッケージのインストールエラー(403)と対処法

こんにちは! 本日は2025年12月9日に行われた npm に関する重要なアップデートについて解説いたします! 2025年12月9日、npmがセキュリティ強化のためclassic tokenを完全に無効化しました。 この影響で、プライベートパッケージを使用しているプロジェクトで突然npm installが失敗するケースが発生しています。(パブリックパッケージの使用には影響はありません) 本記事では、実際に遭遇したエラーと解決方法についてみていきたいと思います。 発生した問題 症状 プライベートパッケージ(@your-org/package-name形式)を含むプロジェクトで npm install を実行すると、以下のようなエラーが発生 パターン1: 404エラー npm ERR! code E404 npm ERR! 404 Not Found - GET https://registry.npmjs.org/@your-org/package-name/... npm ERR! 404 '@your-org/package-name@x.x.

By Qualiteg プロダクト開発部
Anthropic Python SDKのcount_tokens機能が0.75.0~正式版に変わりました:移行ガイド

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Anthropic Python SDKのcount_tokens機能が0.75.0~正式版に変わりました:移行ガイド

こんにちは! 本日は Anthropic Claude API を使用するのに便利な Anthropic Python SDK に関する話題です! 2週間ほど前にわりと大きな変更がありましたので、解説いたします。 はじめに 「あれ、client.count_tokens() が動かない...」 Anthropic Python SDKをアップデートしたら、今まで動いていたトークンカウントのコードがエラーになった。そんな経験をされたLLMエンジニアの方も多いのではないでしょうか。 当社のBestllamのように、LLM統合サービスを開発していると、実際にユーザーがどれほどのトークンを使用しているのかを正確に把握することは非常に重要になります。利用料金の計算、コンテキストウィンドウの管理、そしてユーザーへの使用量の可視化など、トークンカウント機能はサービスの根幹を支える機能です。そのため、この機能が突然動かなくなると影響は小さくありません。 ゆえに本番サービスを提供している場合、pip install で気軽にSDKバージョンを上げてはいけません。 さて、Anthropi

By Qualiteg プロダクト開発部
ログを ちょこっと grep するツール "ちょこぐれっぷ" つくりました

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ログを ちょこっと grep するツール "ちょこぐれっぷ" つくりました

こんにちは! 今日はちょこっとしたツールをつくりました。 ログをちょこっとgrepするツールです。もちろん無料。 chocoGrep - ちょこっとgrep!ログフィルタツールちょこっとgrepするならchocoGrep!「error or warning」と書くだけの簡単or/and検索。AIエージェントに渡す前にログを最適化。正規表現不要、インストール不要。chocoGrepQualiteg Inc. Cursor、Devin、Claude Code、ChatGPT——AIコーディングエージェントにエラーログを渡してデバッグを手伝ってもらう。もう日常ですよね。 でも、 * ログを全部貼り付けたら、AIの応答がやたら遅い * 「トークン制限を超えました」と怒られる * 大量のログの中から、AIが的外れな部分に注目してしまう そこで、つくったちょこっとgrepするためのツールです 名付けて ちょこぐれっぷ!chogoGrep! chocoGrepって何? ブラウザで動く、ゆるいgrepツールです。 ログを貼り付けて、検索ワードを入れるだけ。インストール不要

By Qualiteg プロダクト開発部
GPUを使った分散処理で見落としがちなCPUボトルネックとtasksetによる解決法

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GPUを使った分散処理で見落としがちなCPUボトルネックとtasksetによる解決法

こんにちは! 複数枚のGPUをつかった並列処理システムを設計しているときCPUについてはあまり考えないでシステムを設計してしまうことがあります。 「機械学習システムの主役はGPUなんだから、CPUなんて、あんまり気にしなくてよいのでは」 いいえ、そうでもないんです。 推論中のあるタイミングに急に動作が遅くなったりするときCPUが原因であることがけっこうあります。 概要(5分で分かる要点) 先日GPUを使った並列処理システムで、予期しないCPUボトルネックが発生し、パフォーマンスが大幅に低下する問題に遭遇しました。 複数のプロセスが異なるGPUを使用しているにも関わらず、処理が極端に遅くなる現象の原因は、処理パイプラインの一部に含まれるCPU集約的な計算処理でした。 問題の症状 * 単一プロセス実行時:正常な速度 * 複数プロセス並列実行時:処理時間が数倍に増加 * GPUリソースに競合なし(nvidia-smiで確認済み) 根本原因 処理パイプラインにGPUに適さないCPU集約的な計算(データ前処理、統計変換など)が含まれており、複数プロセスが同じCP

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