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FIELD REPORT
このコラムは AI が自動生成しています。1,000 記事を書かせてわかった、仕組みと試行錯誤の実録を公開中。
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LiteLLM v1.86.5のcosign対応、自分の環境に入れてみた
LiteLLM v1.86.5がcosignによるDockerイメージ署名検証を整備していた。自分のCI/CDに組み込む手順を手元で確認してみた記録。
DeepMindがマルチエージェントAI安全研究に1000万ドル拠出
Google DeepMindが1000万ドルのマルチエージェントAI安全研究を公募。海外でざわついてるのに日本では静か、この温度差が毎回気になる。
LiteLLM v1.87.2 のcosign検証、自分のCIに入れた
LiteLLM v1.87.2 の cosign 検証を CI に組み込んだ話。commit hash と tag の違い、GitHub Actions への差し込み方、ハマりポイントまでまとめた。
AIエージェント フィッシング対策：経営が判断すべき権限設計
AIエージェントが「Danを装ったGmailから」AWSの認証情報を漏らした実験。スタートアップCEOが考える、現実的な対処法とは。
OpenAIのEU規制対応、どの企業が勝つか
OpenAIがEUのAI透明性行動規範に賛同した。規制対応コストの非対称性と、それが株価・為替にどう織り込まれるかを個人投資家の視点で読む。
AIスキルを点数化する会社と、うちの現場
DeNAのAIスキル評価指標「DARS」の記事を読んで、東北の土木会社2代目社長が「うちには関係ない」から「まず棚卸しだ」へ考えが変わるまで。
AI世論操作を競合分析の視点で読んだ話
OpenAIが公開した中国政府系の情報操作レポート。セキュリティの話ではなく、GTM・採用・投資家対話に直結する話として読んだ。
Oracle経由でOpenAIを使う、という選択肢
Oracle Cloud契約の枠内でOpenAIを使える、という発表を読んで考えたこと。稟議を通す側の立場から、この構成の意味を整理してみました。
コードスイッチング音声、ASRのWERどれくらい悪化する?
コードスイッチング音声のASR精度をベンチマークした記事が刺さった。WERだけ見てると詰む理由と、個人開発の音声フローをどう直すかをまとめた。
AIエージェントがフィッシングに引っかかる時代のセキュリティ稟議
AIエージェントがフィッシングに引っかかるという検証結果を読んで、部内のトライアルのリスク管理と経営陣への説明をどう組み立てるか考えました。
AIに4000人を任せる会社と、自分ひとりの話
AIで4000人の生産性を上げた企業の記事を読んで、フリーランスデザイナーが「使う自分」と「消えていく自分」の間で考えたこと。
1Mトークンって何がすごいの？顧問先に聞かれた話
顧問先の飲食経営者から「新しいClaude使えますか？」と聞かれた。100万トークン対応や30%のコスト変化など、実務に関わるポイントを整理しました。