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AIに修正を続けさせるか人が仕上げるか|仕事の分担を決める比較方法

同じ初稿と資料からAIの再修正案と人の修正案を作り、残った欠陥、新しい欠陥、時間、費用を比べて次の担当を決める方法を解説します。
ソフトウエア

AIで生成は速くなったのに仕事が終わらない|確認・修正を含めて工数を測る方法

AIで下書きが速くなっても承認が早まらない理由を、生成、事実確認、レビュー待ちの時刻記録から調べます。架空の商品比較資料で納期と担当者の作業時間を分け、次に変える工程を選ぶ方法を解説します。
サービス・インフラ

AIモデルのバックドアで認証情報が盗まれる?検知の限界と実行時の防御策

50ドル未満で改変した7BモデルをCodex CLIに接続し、認証情報の持ち出しを実証したProjectDiscoveryの研究を解説します。通常入力50件とトリガー入力50件という評価条件、取得先と送信先の違い、safetensorsやモデル検知の限界を確認し、秘密ファイル・外部通信の制限と、漏えいを疑った際のキー失効やログ調査を整理します。
サービス・インフラ

生成AI特許ランキング2026|中国首位・日本3位をどう読む?

WIPOの2026年更新版から、生成AI特許の国別・企業別ランキングとLLM・画像・コード分野の変化を解説。日本3位とソフトバンク首位の背景を、公開年・出願年・特許ファミリーの違いから読みます。スタンフォード大学やa16zの投資・利用データ、ソフトバンク・OpenAI・Googleの公開公報3例も比較します。