世界のトップセキュリティエンジニアたちは、AI時代のセキュリティをどう見ているのか？――HITCON 2026レポート
- AIは攻撃と防御の双方で使われている現実を受け入れ、セキュリティのあり方を変えていく
- 攻撃側は脆弱性の組み合わせを高速化し、防御側は相関関係をAIで分析する
- 防御側はAIの結果をもとに人間が判断し、システムや組織固有のコンテキストを考慮する必要がある
企業テックブログまとめ
AIを使って回路図面を自動読み取りする
- AIを用いて回路図面を自動読み取りする技術が提案されている
- コンポーネント検出にはYOLOv8、接続検出にはアルゴリズムとセグメンテーションが使われ、VLMと統合されたパイプラインも存在する
- Image2Netの再現ではNEDが論文の0.116から0.585まで悪化し、アルゴリズムの構築が難しいことが示されている
Claude Code の Plugin Marketplace 入門 ― スキル配布の仕組み・できること
- Claude CodeでPluginをチームに配布するためのMarketplace仕組みが公開された
- marketplace.jsonでカタログを構築し、/plugin installで選択式にインストール、キャッシュに展開される
- 設定ファイルに記述するだけで配布可能だが、versionを明示すると更新が届かない点に注意が必要
安価に運用できるVRPソルバーをAWSで構築する
- VRPをOSSのOR-ToolsとOSRMで解くシステムをAWSに構築した
- FargateでOR-Toolsを動かし、EC2でOSRMを動かす構成。地図データはEBSに保存
- 月額245ドルで運用可能で、有償APIより安くなる可能性がある
BigQuery Editions + Fluid Scaling でパフォーマンスを落とさずコストを激減させた話
- BigQueryの課金モデルをオンデマンドからEditionsへ移行しFluid Scalingを有効化してコストを削減
- EditionsのStandard/Enterprise/EnterprisePlusの選択、Reservationの設計、baseline0とautoscale_maxの設定、Fluid Scalingの秒単位課金
- Fluid Scalingは1分の最小課金時間をなくし、短いクエリが多いワークロードで効果的で、Reservationのリストは全量指定が必要
インフラのモニタリングをAIと伴走する
- Devinを活用してDatadogのメトリクスを毎朝分析しSlackにレポートする仕組みを構築
- スキルで「確実/要確認/未取得」の3区分を強制し、ベースライン比の増減で記述、reference.mdに運用ノウハウを蓄積
- レポートの根拠を明記し、AIの推測混入を防ぐためのスキル定義と、運用で得た知見をreference.mdに反映する仕組みが重要
NVIDIAはGPUだけではない！～Agentic/Physical AIからAI Factory、パートナー戦略まで
- NVIDIAはGPUだけでなく、AIエージェントや物理AI、デジタルツイン、モデル、インフラまでを一貫して提供している
- Agentic AIではNeMoとNIM、Physical AIではOmniverseとCosmosを活用し、CUDA-XライブラリとNCCLでGPU間通信を最適化する
- AI開発ではGPU性能だけでなく、ネットワークやデータ処理、モデル選定が実務で重要になることを意識する必要がある
Claude Code の承認待ちを見逃さないために、光る Clawd を机に置いた
- Claude Codeの承認待ち状態を視覚的に確認するハードウェアとソフトウェアの構成を公開した
- M5Atom LiteとFastLEDでLEDを制御し、hooksでイベントを取得して状態を表示
- hooksのイベントタイミングやJSON構造の実測結果を公開し、状態表示の実装に役立つ情報が含まれている
精度99％の落とし穴
- 精度99％のAIでも誤判定が起こる
- 基準率の誤謬、病気の珍しさと誤判定率の関係
- 病気が珍しいと誤判定が増えるため再検査が必要
AIに営業プロセスを一周させた（2）議事録を確度つきの事実に分解する
- 議事録を確度つきの事実に分解する仕組みが導入されている
- 確度は確認済・推定・未確認の3値で、推定を確認済に格上げしない。矛盾は併記し、温度感の欄に根拠を記載する
- 未確認事項を明示することでAIの誤判断を防ぎ、実務での判断材料となる。矛盾は上書きせず併記する。
うちのチームが考えた最強の開発プロセスを紹介するよ
- User Story単位の管理に限界を感じてEpicとMilestoneでレイヤー化した
- Epicは複数User Storyをまたがる機能のまとめ、Milestoneはリリース単位の塊、Epic Discussionsで議論内容を分離
- EpicとMilestoneの役割分担で課題が改善し、議論はEpic Discussionsに集約されることが実務に影響する
Microsoft FoundryのAI ゲートウェイでトークンの「制限」と「クォータ」を設定する
- Microsoft FoundryのAIゲートウェイでトークンの制限とクォータを設定できる
- 制限はTPMで1分あたりの速度を抑える、クォータは期間内の総量を抑える
- 制限超過時は429、クォータ超過時は403とリセット時間のメッセージが返る
設定変更だけでデータ基盤のコンピュート課金を約39％減らした話
- BigQueryのFluid Scaling設定でコンピュート課金を38.6％削減
- スロットの確保単位を60秒から1秒に変更し、データマート分析クエリに効果
- 設定はUIなしでコンソールから行い、Editionsでの利用が必須
社内Agent Skillsの構築、運用、改善サイクル。半年運用して作り直したプラクティス 🧰
- 社内エージェントスキルは配布することで初めて資産になる
- スキルの名前変更は削除＋追加扱い、1スキル単位で完結させる、メタ情報で責任者を宣言
- スキルの半分が0回利用されていることが判明し、責任者に確認が必要
【Excel VBAで、もっと効率化！】バックアップツール編③ どのExcelからでも使える！バックアップツールをアドイン化しよう
- Excelのバックアップマクロをアドイン化して、他のファイルからも呼び出せるようにする
- アドイン形式で保存し、Excelに登録してクイックアクセスツールバーに追加する
- アドインファイルを移動すると再登録が必要なので、場所を固定して管理する必要がある
Power AutomateをGUIで作るのをやめて、Claude + GitHubでコード管理してみた
- Power AutomateのSolutionをGUIではなくClaudeとPAC CLI、GitHubでコードベースで構築する方法を試した
- PAC CLIでSolutionをPack / Importし、Dataverse Web APIでFlowの状態確認を行う。GitHubを正本としてバージョン管理する
- 環境固有の設定をDeployment Settingsで管理し、異なる環境へのデプロイが可能になる。PRでレビューできるようになる。
強いAIを2つ使えば安くなる？ Claudeを司令塔、Codexを実装担当にするトークン効率化
- ClaudeとGPT-5.6を組み合わせたAIチームで開発ループを構築する方法が紹介されている
- Claude Fable 5が計画レビュー、GPT-5.6 Solが実装担当、Claude Opus 5が予備ワーカーとして機能する
- 実装中のトークン消費を抑えるためのモデル間連携手順が具体的に記載されている
Secrets Managerのシークレットはどんな粒度で分けるべき？
- Secrets Managerのシークレットは同じ役割とライフサイクルの情報だけを1つのシークレットにまとめることを推奨
- APIキーとDB接続情報の例で、アクセス制限やローテーションの観点から粒度を分ける必要性を説明、CloudFormationとTerraformでの差分確認の違いを比較
- IaCツールによってはシークレットの変更内容が見えないため、粒度を細かくすることでドリフトの検出がしやすくなる
ClaudeのSkillを使って障害調査を自動化する
- Claudeのスキルとサブエージェントで障害調査を自動化した
- メトリクス取得スキル、ログ検索スキル、APMトレース取得スキルを組み合わせ、サブエージェントでコンテキストを削減した
- 調査時間が長く、報告書の文章が冗長になるという課題があるが、よく発生する障害の特定が可能になった
ドキュメントを書くのをやめて、育てることにした──AI駆動開発におけるWiki管理、CodeAlmanacを試してみた
- CodeAlmanacでAIエージェントと人間で共有するプロジェクト知識をWikiに残す試みをした
- コードやGit差分、Codexとの会話履歴を知識源にし、設計判断の背景を管理できる。チーム開発では設定を個別に調整する必要がある
- チーム開発では設定を個別に調整する必要があり、チーム独自のルールで整理するには工夫が必要だ。
