AIエージェント

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。
ソフトウエア

Grok BotとOpenAI Dotsの違い|同じ仕事を依頼して比べる

Grok BotとDotsへ同じNIST公式PDFの調査を依頼。撮影した両画面と原文照合を基に、PC環境と予定仕事の違いを比較します。
ソフトウエア

Grok Botとは?作成から仕事の依頼まで実際に試す

Grok Botを一つ作成し、xAI公式資料の調査を依頼しました。実画面を示し、回答の照合とRoutineを設定する前の確認点を紹介します。
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OpenAI Dotsとは?実際に作って調査と予定タスクを試した

OpenAI Dotsを実際に作成し、公開ヘルプ調査と一回限りの予定タスクを試しました。操作画面6枚で結果と確認できない範囲を示します。
ソフトウエア

Meta Museとは?できること・使い方と日本での提供状況

Meta MuseはGmailやGoogleカレンダーと連携するパーソナルエージェントです。日本向け提供開始、使い方、料金表示、権限と承認の仕組みを確認し、Web版で調査や日程整理を試した画面も紹介します。
ソフトウエア

グラフエンジニアリングとは?AIエージェントのタスク・役割・状態をつなぐ設計

グラフエンジニアリングは、複数のAIエージェントが扱うタスクの順序、担当、実行状態をつなぐ設計です。架空の包装材市場調査を例に、並列作業、出典確認、失敗時の再実行範囲、グラフ化の判断を説明します。
ソフトウエア

ループエンジニアリングとは?AIエージェントに指示を出す仕組みを設計する

ループエンジニアリングは、AIに毎回指示する代わりに、作業の開始、対象選定、結果確認、次回への記録、停止と人への引き継ぎを設計する考え方です。営業の商談フォローを例に、AIに任せる範囲と具体的な進め方を解説します。
ソフトウエア

再帰的自己改善(RSI)とは?AIが次のAIを作る仕組み・現在地・実現条件

再帰的自己改善の仕組み、2026年の現在地、完全な閉ループに残る条件、評価方法を解説します。
ソフトウエア

エージェントスウォームとは?複数AIが並列で働く仕組み・使いどころ・限界

エージェントスウォームの仕組み、公開実装、向く仕事、失敗要因、導入前の比較方法を解説します。
ソフトウエア

AIの未来はどうなる?主要7人の見通しで読む2027〜2030年

主要AIラボ7人の見通しを証拠の種類ごとに分け、2027〜2030年のシナリオと事業計画の見直し指標を解説します。