AI固有の攻撃にどう備えるか ― セキュリティとガードレール

AIエージェントとは何か ― 従来の常識が通じない理由

AIエージェントにはなぜ従来のソフトウェアの常識が通じないのか。本連載第1回では、エージェント特有の3つの性質（確率的な振る舞い・自律的なツール選択・外部への作用）とそこから生じる設計課題を解説。意思決定者に求められる新たなガバナンスと組織設計の視点を紐解く。

トレンドマイクロ、日本の法人組織のAI時代におけるセキュリティ強化に向けて、最大100億円相当のサイバーレジリエンス支援策を発表

「トレンドマイクロ、日本の法人組織のAI時代におけるセキュリティ強化に向けて、最大100億円相当のサイバーレジリエンス支援策を発表」を本日公開したことをお知らせします。

論説：AIの「意識」論争は何を隠しているか

高度で制御不能だとされるAIに人間が害されたとき、誰が責任を負うのか。AIを「意識を持つ存在」と見なそうとする最近の議論は、それを生み出した企業が、有害な製品への責任を回避する助けになりかねない——本稿の著者はそう警告する。

DevelopersIO 2026 TOKYOで「生成AIを使ってエンジニアとタッグを組んだ話」を発表しました | DevelopersIO

PMMの私が、生成AI（Claude）を使ってエンジニアとタッグを組み、職種の違いによる「前提条件」「言葉」「ゴール」のズレを埋めた経験をお話しします。相互理解が劇的に早くなった工夫と、他職種との協働にも使える聞き方の型をご紹介します。

何を任せ、何を任せないか ― 対象選定という最初の論点

AIエージェント導入の成否は「対象選定」にある。「自動化できるか」ではなく「新たな価値を生むか」を基準に適した業務を見極めることが重要だ。本稿では、エージェントに向く業務特性を整理し、人間とAIの適切な役割分担を設計するための考え方を意思決定者向けに解説する。

スプラトゥーン2のギアパワーを厳選するために考えるべき7つのこと。ブランド、かけら、ゲソタウンなど

発売からもうすぐ1ヶ月が経とうとしている、スプラトゥーン2。ある程度慣れてもっと勝ちたい、ガチマッチでランクを上げたいと考え始めると、重要になってくるのがギアパワー。上級者はどんなギア着ても強いのは事実なのですが、やはり近いレベルのギリギリ...

対話型生成AI 回答に“偽サイトや詐欺サイト”表示か 注意を | NHKニュース

【NHK】活用が広がる対話型の生成AIが、回答の中で、偽のショッピングサイトや詐欺サイトを表示していたとみられるケースが確認されました。調査したセキュリティー会社は、AIは誤った回答をすることがあるとして注意を

なぜ、重要システムは“分割”すべきなのか？　AI攻撃から守り切れない時代、IT部門が考えるべき「備え」とは

生成AIが東大の入試問題で合格者最高点を上回った今、その能力はサイバー攻撃でも威力を発揮している。攻撃からシステムを守り切れない前提に立つとき、その被害を最小化するためにどうすべきか。

コードを伏せても20ドル以下でツールを再現　英AISIがAIエージェントで検証

コードさえ公開しなければ技術は守れる。一部の開発者はそう考えてきた。英国政府の研究機関が、この前提をAIコーディングエージェントで検証した。公開済みの論文だけを与えられたエージェントは、20ドル以下の金額でどこまで再現できたのか。

グーグルの研究者が論文『AIエージェント・トラップ』で示した静かな誤作動から始まる脅威 | INODS UNVEIL

最初の異変は、政府機関の極秘文書でも、衛星画像でも、暗号通信の傍受でもなかった。それは、ある個人投資家のスマートフォンに届いた、ごく短い通知だった。 　「アジア向け物流関連銘柄に、短期的な変動リスクがあります」 　文面は穏当だった。売却を

AIエージェント同士が勝手に売買する時代に？　取引を成立させる「信頼基盤」の実証で見えたこと

AIエージェントが企業間の購買や受発注を代行する未来が現実味を帯びてきた。だがAIエージェントが名乗る身元や能力が本物かどうかを第三者が保証する仕組みはまだない。この空白を埋める国内実証実験の成果が公表された。

【解説】AI開発基盤9社が10月に侵害を公表、狙われたのはAIの鍵 NorthflankとChainalysisも

10月にAI開発基盤9社が侵害を公表し、Wizは共通点として環境変数に預けたAIの鍵を狙う攻撃を挙げました。Northflankでは顧客のAI APIキーが不正に使われ、ChainalysisはAIエージェント技術を使う攻撃者の侵入を公表。ARTEXやLiteLLMの既報ともつなぎ、2本の線に分けて読み解きます。

Reactのレビュー基準を公式ドキュメントに揃えたいので、Claude Codeで50項目のチェックリストを作ってみた話 | DevelopersIO

React公式ドキュメントを基にした、50項目のコードレビューチェックリストを作成しました。感覚的なコメントから脱却し、公式の推奨事項を根拠にしたレビューを実現する方法と、実際の適用結果を共有します。

情報漏洩「システム発注、雑だった可能性も」　企業に求められるのは：朝日新聞

企業を狙った不正アクセスなどによる個人情報の漏洩（ろうえい）が相次いでいる。サイバーセキュリティーに詳しい立命館大学の上原哲太郎教授は、大きな問題点として、「企業のセキュリティー意識が相当変わらなけ…

AI エージェントの並列開発で膨らんだ GitHub Actions の費用を、AWS Fargate のセルフホストランナーに移して約3割削減した話 | DevelopersIO

AI エージェントの並列開発でプルリクエストが1日90本ほどに増え、GitHub Actions の費用が膨らんで組織の上限で CI が止まりました。CI を AWS Fargate のセルフホストランナー（JIT ランナー）に移し、CI 1分あたりの費用を約3割下げた仕組みと実数値を紹介します。

1バイト違えば不合格のCOBOL移行、OpenAI新モデルの正解率は？

学習リソースの少ないCOBOLやFortranを、AIはどこまで扱えるのか。OpenAIは、20言語でデータベースエンジンを構築するテストで、新モデルの平均合格率が従来モデルの26.8％から87.4％に伸びたと発表した。では、既存のCOBOLプログラムを別の言語に書き換える評価では、どんな結果が出たのか。