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AIが攻撃と防御の両方を変える――セキュリティ市場2026と次の10年

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AIが攻撃と防御の両方を変える――セキュリティ市場2026と次の10年

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

By Qualiteg コンサルティング, Qualiteg AIセキュリティチーム
Claude Opus 4.8 完全ガイド — 公式ドキュメントから読み解くモデル仕様とClaude Code運用ポイント

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Claude Opus 4.8 完全ガイド — 公式ドキュメントから読み解くモデル仕様とClaude Code運用ポイント

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

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AI は、来なかった攻撃を「検知」し、「拒否」し、「反省」した~Fable5 on Claude Codeでの経験

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AI は、来なかった攻撃を「検知」し、「拒否」し、「反省」した~Fable5 on Claude Codeでの経験

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、

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公開から3日で停止──Fable 5/Mythos 5をめぐる米政府指令が示した、AIの新しい可用性リスク

生成AI最前線

公開から3日で停止──Fable 5/Mythos 5をめぐる米政府指令が示した、AIの新しい可用性リスク

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

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ついに一般公開、Claude Mythos5(ミュトス)/  Fable 5(フェイブル) を実務視点で読み解く

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ついに一般公開、Claude Mythos5(ミュトス)/ Fable 5(フェイブル) を実務視点で読み解く

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.

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NCCL error: unhandled cuda error が出たら ─ WSL2 + マルチGPU + vLLM で詰まった話

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NCCL error: unhandled cuda error が出たら ─ WSL2 + マルチGPU + vLLM で詰まった話

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

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主要LLMプロバイダーのAPI料金表 — Claude / GPT / Gemini/Grok 【2026年5月13日時点】

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主要LLMプロバイダーのAPI料金表 — Claude / GPT / Gemini/Grok 【2026年5月13日時点】

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>

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コーディングエージェントの現状と未来への展望 【第3回】"書くAI"から"指揮するAI"へ──2026年の開発現場で起きている変化

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コーディングエージェントの現状と未来への展望 【第3回】"書くAI"から"指揮するAI"へ──2026年の開発現場で起きている変化

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

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Claude Opus 4.7 完全ガイド — 公式情報で読み解くモデル仕様とClaude Codeでの実践ノウハウ

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Claude Opus 4.7 完全ガイド — 公式情報で読み解くモデル仕様とClaude Codeでの実践ノウハウ

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.

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日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(3月6日版)

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日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(3月6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(2026/3/6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 2025/12/18 版の分析レポート を公開しましたが、約3か月でまたもや大きな変動がありました! (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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日経トレンディ 2026年4月号に Bestllam の広告を掲載しました

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日経トレンディ 2026年4月号に Bestllam の広告を掲載しました

こんにちは! このたび、日経トレンディ 2026年4月号(2026年3月4日発売、雑誌)に、当社のエンタープライズ向け統合型AIプラットフォーム「Bestllam」を掲載しました。 日経トレンディ(雑誌)は全国の書店・コンビニエンスストアにてお買い求めいただけますので、お手に取った際はぜひご覧くださいませ。 Bestllam とは? Bestllam は、「チャットで指示するだけ。仕事が終わっている。」をコンセプトに開発した、エンタープライズ向けの統合型AIプラットフォームです。 主な特長 20種類以上のLLMを、契約一本で OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini をはじめ、DeepSeek、Qwen、Llama など商用・オープンソース合わせて20種類以上のLLMを1つの契約で利用できます。各プロバイダと個別に契約を結ぶ手間が不要になります。 6つのLLMに同時質問して、最適な答えを選択 同じ質問を複数のLLMに一括投げかけ、回答を比較・検討できます。各モデルの得意・不得意を活かすことで、重要な意思決定や精度が求められる業

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KVキャッシュのオフロード戦略とGQAの実践的理解

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KVキャッシュのオフロード戦略とGQAの実践的理解

こんにちは! LLM推論基盤プロビジョニング講座、今回は番外編をお届けします! 第3回「使用モデルの推論時消費メモリ見積もり」では、GPUメモリ消費の二大要素としてモデルのフットプリントとKVキャッシュを紹介し、1トークンあたりのKVキャッシュサイズの計算方法を解説しました。 また第4回「推論エンジンの選定」ではvLLMやDeepSpeedなど各推論エンジンの特性を比較し、第5回では量子化や並列化による最適化戦略を解説してきました。 しかし、実はKVキャッシュにはまだまだ掘り下げるべきトピックがあります。 * KVキャッシュをGPUのVRAMからCPU RAMやディスクにオフロードしたらどうなるのか? どのくらい遅くなるのか? * HuggingFace TransformersとvLLMでは、KVキャッシュの管理方針がなぜ根本的に異なるのか? * そもそもKVキャッシュが大きくなる原因であるアテンション構造を変えてしまう GQA(Grouped-Query Attention)とは何か? 第5回で紹介した量子化とは別の軸で、KVキャッシュを劇的に小さくする技術です。

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「AIを作る国」から「AIで勝つ国」へ ── 日本のAI投資戦略を再設計する【前編】── 国産LLM・データセンター・データ主権の現在地を検証する

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「AIを作る国」から「AIで勝つ国」へ ── 日本のAI投資戦略を再設計する【前編】── 国産LLM・データセンター・データ主権の現在地を検証する

こんにちは! 2025年から2026年にかけて、日本のAI関連投資が急速に動いています。 国産LLMの開発、データセンターの建設ラッシュ、政府による支援策の拡充。「日本もAIで遅れを取るわけにはいかない」という危機感が、はっきりと数字に表れています。 この動き自体は歓迎すべきことですし、何もしないよりずっといい。 ただ、日々 AI活用の現場に立ち会っている中で、ちょっとした違和感を覚えることがあります。 予算は動いている。 意思もある。 でも、この方向で大丈夫なんだろうか、と。 もちろん未来のことは誰にもわかりません。 ただ、公開されているデータを並べてみると、少なくとも「ちょっと立ち止まって考えてみてもいいんじゃないか」と思える材料がいくつか見えてきます。 本稿では前後編に分けて、その材料を整理してみます。 前編では国産LLM、データセンター投資、データ主権の3テーマ。 後編では「SaaS is Dead」の構造変化と、この環境下でどういうポジションの取り方がありえるかを考えます。 第1章:国産LLMの現在地 ── 規模の話をしよう 国内の大手通信事業

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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

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LLM学習の現実:GPU選びから学習コストまで徹底解説

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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

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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】

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