AI数理
誤検出を0にしても採用しない NER改善100回超の勝ち筋
GitHub技術語の誤検出を0にしつつ既存性能も上げるまで、100回超のNER改善で得た難しい負例、局所損失、蒸留、残差修復、種類別スコア補正の実務上の要点を紹介します。
LINE Botをローカルで開発する。WebhookのURLが毎回変わる問題を固定URLで解決する
こんにちは！ LINE Botを作ろうとして最初にぶつかる壁は、コードではなくWebhookです。 LINEのMessaging APIは、ユーザーがBotに送ったメッセージを、LINEのサーバーからこちらのサーバーへHTTPSのPOSTで通知してきます。 この受け口（Webhook URL）にはインターネットから届くHTTPSのURLしか指定できず、開発中の http://localhost:5000 をそのまま書くことはできません。 トンネルツールで一時URLを発行して回避する方法が定番ですが、今度は別の問題が待っています。トンネルの方式によっては、起動のたびにランダムなURLが発行されます。その場合、開発を再開するたびにLINE Developersコンソールを開いてWebhook URLを書き換えることになります。コードを直すたび、翌日再開するたび、まずURLの貼り直しから。これが地味に堪えます。 結論から言うと、 ローカルPCの開発サーバーに「変わらない公開URL」を1本付けてしまえば、Webhook URLの設定は最初の1回だけで終わります。 この記事では、L
自宅PCのローカルLLMを外出先のスマホから使う。Ollama＋Open WebUI+WireCanal
自宅PCのローカルLLM（Ollama＋gemma4）にOpen WebUIでチャット画面を付け、トンネル経由で安全に公開して外出先のスマホから使うまでの実測手順。DockerもWSLもポート開放も不要です。
MCPサーバーの作り方 — 自作MCPサーバーをWeb版のChatGPT・Claudeから使えるようにする（後編）
自作MCPサーバーをWeb版のChatGPT・Claudeから使えるようにする手順を、実際に接続した画面つきで解説します。localhostのサーバーに公開URLとOAuth認証を付け、コードを1行も変えずにブラウザのAIから売上データベースへ日本語で聞けるようにします。
ngrokとWireCanalは何が違う？開発元が料金・運用・MCP設計を比較
ngrokと同じリバーストンネル方式の国産サービスWireCanalを、開発元が正直に比較します。違いは料金の考え方・運用の場所・AIにつなぐときの許可の置き場所の3つです。
MCPサーバーの作り方 — PythonとFastMCPでデータベースにAIが日本語で答えるようにする（前編）
MCPサーバーの作り方を、動くコードつきで最初から解説します。PythonとFastMCPでSQLiteの売上データベースをMCP化し、AIに日本語で聞くとAIが自分でSQLを書いて集計まで返すところまで作ります。
News
株式会社Qualiteg、社内システムと主要AIを安全につなぐ「WireCanal™」を一般提供開始―クレジットカード不要のフリープラン（0円）から利用可能
MCPを実装しても外部AIから届かなかった社内システムへ。受信ポート開放・新規VPN構築不要でClaude・ChatGPTを安全につなぐ、企業認証対応のセキュアトンネル
GPU
TensorRT 10 × Blackwell 移行ガイド【中編】ビルドが通っても正しいとは限らない — 沈黙劣化 5 連発
こんにちは！ 前回の記事「TensorRT 10 × Blackwell 移行ガイド【前編】RTX 50 で推論資産が動かない — 基本と最初の壁」では、Blackwell 世代への移行で既存の推論資産が動かなくなる理由と、TensorRT 10 化を最小構成で通す手順を扱いました。前編で出てきた問題には、実はひとつ共通点があります。 すべて、エラーで止まってくれたということです。 回テーマ 前編（Part 1）RTX 50 で推論資産が動かない — 基本と最初の壁 中編（Part 2）ビルドが通っても正しいとは限らない — 沈黙劣化 5 連発（本記事） 後編（Part 3）5D grid_sample をカスタムプラグインで通す 本当に怖いのはその先です。TensorRT への移行パイプラインには、 * ビルドが通る * 実行も通る * 速度もちゃんと出る
LLM
Claude Opus 5.0 完全ガイド モデル仕様とAPI・Claude Code運用ポイント
こんにちは！ 2026年7月24日、AnthropicからClaude Opus 5がリリースされました。 Opus 4.8（5月28日リリース）からわずか2ヶ月での世代交代です。このあたりのスピード感、加速していますね。 さて、当ブログではClaude Opus 4.7 完全ガイド、Claude Opus 4.8 完全ガイドとOpusの世代を追いかけてきましたが、今回のOpus 5は過去2回の「4.x内のアップデート」とは立て付けが根本的に違います。 何が違うのか。まず、Opus 5は「最上位モデル」ではありません。 Anthropicのラインナップには2026年6月9日リリースのClaude Fable 5が最上位として存在し、Opus 5はその下位、Sonnet 5の上位という「中上位」ポジションで投入されました。 Opusという名前が「最上位ティア」を意味した時代は、Fable 5の登場で終わっています。 そのうえでAnthropicはOpus 5を「
GPU
TensorRT 10 × Blackwell 移行ガイド【前編】RTX 50 で推論資産が動かない — 基本と最初の壁
こんにちは！ 新しい GPU を手に入れてワクワクしながら既存の推論環境を載せ替えたら、 昨日まで普通に動いていたものが軒並みエラーで止まった そんな経験はないでしょうか。NVIDIA RTX 50 系、NVIDIA RTX PRO 系（Blackwell 世代）への移行では、これがかなりの高確率で起きます。 そして厄介なことに、エラーで止まってくれるのは、まだ親切なほうで、、TensorRT の世界には 「ビルドは通る、実行も通る、速度もちゃんと出る、けれど出力だけが静かに壊れている」 という、いちばん見つけにくい失敗の仕方が存在します。 本記事はその全体像を扱うシリーズの前編です。 回テーマ 前編（Part 1）RTX 50 で推論資産が動かない — 基本と最初の壁（本記事） 中編（Part 2）ビルドが通っても正しいとは限らない — 沈黙劣化 5 連発 後編（Part 3）5D
LLM
Kimi K3 徹底リサーチ — 2.8兆パラメータ、「史上最大のオープンウェイト」は実現するか
こんにちは！ 2026年7月16日、中国・北京の Moonshot AI が新しいフラッグシップモデル Kimi K3 を発表し、APIやWebサービスでの提供を開始しました。 総パラメータ2.8兆という規模、100万トークンのコンテキスト、そして 「史上最大のオープンウェイトモデルになる」 という宣言がAI界隈をにぎわせています。 当ブログでは今年5月の記事「Mythos（ミュトス）レベルのオープンモデルはいつ出るのか」で、オープンモデルがクローズドのフロンティアにいつ追いつくのかを予測しました。 Kimi K3 は、まさにその問いに対する現時点での最新の「回答」のひとつです。 一方で、この記事を書いている7月20日時点では、モデルのウェイトも技術レポートもまだ公開されていません。 ただし、XなどSNSかいわいでは、 「ガードレールが弱めで、Fable5では拒否されるようなプロンプトでも対応してくれる」 「すぐにOpus4.8にフォールバックする Fable5より使い勝手がいい」 といった声が散見されており、 米国産のガードレール強め方針にたいして、ガードレール
PII-FI
PII 非識別化の本質——「誰か」は偽ってよい、「何が起きたか」は偽ってはならない
こんにちは！Qualitegプロダクト開発部です！ 本日は、PII（ Personally Identifiable Information→個人情報）の非識別化に関する内容を解説いたします。 当社ではこれまで、高精度なPII検出技術やLLM利用時の段階的PIIマスキング、PII検出のテスト設計など、個人情報検出とAIセキュリティに関する技術解説をお届けしてきました。 現在、当社では、PII検出マスキング技術「PII-FIエンジン」と、それを活用したPIIのマスキング・非識別化サービス「PII-FI Scan」「PII-FI API」を開発・提供しています。 本記事では、「PIIを検出したあと、それをどう書き換えるか」の設計原則を、1つの例文を試金石にして、私たちが実際のプロダクトで採用している整理をご紹介します。 先にことわっておきますと、本記事でいう「非識別化(de-identification)」は、文書やログを安全に共有・分析するための技術的な加工(個人を特定できないように加工する処理)のお話です。 個人情報保護法上の「仮名加工情報」「匿名加工情報」に該当することを
LLM
日本語対応 LLMランキング2026 ～ベンチマーク分析レポート～（7月10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（2026/7/10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 2026/3/6 版の分析レポート を公開しましたが、 約4か月ぶりとなる今回も、上位勢の顔ぶれが大きく入れ替わる激動の回となりました！ （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。汎用的言語性能（GLP）とアラインメント（ALT）の2軸で構成され、翻訳・要約・推論・コーディングから毒性・バイアス・真実性まで、幅広い観点をカバーしているのが特徴です。 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。まず、今回の3大トピックを先にご紹介します。 * Claude Opus 4.8がリーダーボード史上初の総合スコア0.8