GPU
こんにちは！ NVIDIA の GPU を扱っていると、sm_120 や sm_100 といった番号を見かけます。Compute Capability と呼ばれる番号です。 この番号、製品の世代名と対応しているように見えて、実はずれています。 きっかけは、2026年9月23日に公開された TensorRT-LLM の v1.3.0rc28 でした。リリースノートに「SM107」という記述があります。次世代の Rubin に対応した、という文脈です。 ここで引っかかります。Blackwell の GeForce は sm_120 です。次の世代の Rubin が、なぜ 107 という小さい番号なのでしょうか。 調べてみると、引っかかりの原因は Rubin ではありませんでした。
AIエージェント
Claude Opus 5.5の完全ガイド。Opus 5より20%安い料金とキャッシュ読み取り60%引き、effort既定mediumやthinking無効化不可などAPI移行の注意点、Claude Codeの既定モデル変更とFast modeまで解説。
OpenAI
GPT-6 Sol・Luna の完全解説。API 単価が半額になった中身、Astra や Claude Opus 5.5 との比べ方、推論量 none や入力 272K 超の割増など移行の注意点、Codex・Copilot での提供状況まで。
AIエージェント
Codex CLIのUpdate nowでGet-FileHashが見つからないエラー。PowerShell 7とWindows PowerShell 5.1の間で引き継がれるPSModulePathを調べ、0.154.0から0.156.1への更新に成功した手順を紹介します。
3D CAD
CADには最終的に「何を作ったか」は残るのに、その形にした「なぜ」は形状だけからは分かりません。幾何の事実から問いを立てて設計者に答えてもらい、形状と判断理由を一緒に残す。変更前後の比較も使いながら、設計知の伝承とローカルLLMの活用を業務から考えます。
AIエージェント
コーディングエージェントを自作すると、いちばん難しいのはループを回すことではなく「いつ止めるか」を決めることでした。あるランでは、300ターン中234ターンでツールが1度も呼ばれていませんでした。この数字を出発点に、ターンを回す係と止めてよいか決める係を分け、押し戻しの送り方を直すまでを書きます。
3D CAD
機密の3DデータをクラウドAIに上げなくても、設計のAIレビューはできます。CADASのAI所見は、幾何解析エンジンが歯数・連動・穴・フィレットを先に解析し、LLMにはその構造化データ（1KBほど）だけを渡します。実際の所見・送信したJSON・悪用対策まで、実物で解説します。
IoT
2017年の初代Raspberry Pi Zero Wにサーボをつなぎ、Windows PCだけでヘッドレスセットアップして、インターネット越しにcurl一発でサーボを動かすまでの全手順です。ソフトウェアPWMで震えるサーボをハードウェアPWMで止め、その差をHTTPのAPIで切り替えられるようにして、WireCanalの無料プランでポート開放なしに公開しました。書き込み184秒・起動5分・切替1秒など、すべて実測値つきです。
3D CAD
抜き勾配・アンダーカット・局所的な肉厚の要注意箇所は、型開き方向を決めれば形状から機械的に一次チェックできます。わざと不良を仕込んだ樹脂ケースでCADASの金型DFMを実走し、要勾配11.8%・アンダーカット0.2%（横穴のみ）・肉厚中央値2.00mmが出るまでと、その判定の仕組みを解説します。
LLM
GPT-6 Astra（アストラ）は何がすごい？Claude Fable 5.1との性能・料金、ChatGPT ProとClaude Maxの20xプランを比較。AGIっぽさを感じる進歩と、実際の開発で気づいた点を図解で紹介します。
Claude Code を bypassPermissions で走らせているのに、今日から grep -r が承認待ちで止まるようになった。原因は 2026年9月2日リリースの v2.1.259 で、settings.json の Read deny ルールが Bash の grep にも当たるようになったこと。前日の v2.1.258 と並べて実測し、通る書き方と通らない書き方を表にまとめました。
LLM
はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ（2026/9/1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 2026/7/10 版の分析レポート を公開しましたが、わずか2か月弱で首位が入れ替わり、 オープンモデルが総合3位に食い込む激アツの回となりました！ （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 5が総合スコア0.8720で
3D CAD
解析曲面として出力されたSTEPでは、穴・ザグリ・皿ザグリ・フィレットの寸法が数値として記録されています。無料の3D CADビューワー兼AI解析ツールCADASのフィーチャ認識で、12個の穴を5行の表にし、厳密解析でSTEPに記録された正確な寸法に置き換えるまでを、実測値と実装の中身で解説します。
3D CAD
STEPファイルをブラウザで開ける無料の3Dビューワー「CADAS」を公開しました。インストール・登録不要。表示・計測・断面はブラウザ内で処理され、ファイルは外部へ送信されません。CADライセンスのない部門と3Dデータを共有する方法を、実際の画面と実測値で紹介します。
AI数理
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。
GPU
こんにちは！ 「TensorRT 10 × Blackwell 移行ガイド」シリーズもいよいよ最終回です。前編では TensorRT 化の基本と「5D（volumetric）の grid_sample はビルドが拒否される」という壁を、中編では「ビルドが通っても正しいとは限らない」沈黙劣化の数々を扱いました。 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 後編（Part 3）5D grid_sample をカスタムプラグインで通す（本記事） 後編は、前編で保留にした最大の宿題に挑みます。TensorRT がネイティブに対応していない 5D grid_sample を、
WireCanal
秋葉原で買った3,750円のLinuxボード Luckfox Pico M（RV1103・64MB・USB-Cのみ）を、Web公開用の受信ポートを追加せずにインターネット側から使えるようにするまで。SDカード書き込み、RNDIS経由のネットワーク、WireCanal無料プランでの公開、busybox initでの常駐とブラウザからのLED操作、再起動復帰（33秒）まで実測手順で解説します。
WireCanal
受信ポートを閉じたまま、Raspberry Pi 5のWebサーバーをインターネットに公開します。WireCanalのAgentをワンライナーで入れ、canalを作り、systemdで常駐化。ポート開放もルーター設定も不要で、操作はおよそ5分。再起動後の自動復活まで実測で検収しました。
セットアップ直後のRaspberry Pi 5は、パスワード認証が有効なまま、ファイアウォールなし、更新可能なパッケージ172件と無防備です。SSHの鍵認証化・UFW・fail2ban・自動更新・IPv6無効化を実コマンドと実測検収で解説します。sysctlのIPv6無効化が再起動で復活する現象と恒久対策も実機で確認しました。
モニターもmicro HDMIケーブルもなしで、Windows PCだけでRaspberry Pi 5を初期設定します。Raspberry Pi ImagerのCLIとfirstrun.shでWi-FiとSSHを仕込み、SDカード挿入から約3分でSSH接続できるまでの全手順を実測値つきで解説します。
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
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。
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。
WireCanal
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
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
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
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
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
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
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
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