ローカル動作するJevっぽいものを調べてたら、なんとマルチモーダル対応もできてた！
- Jev風APIにマルチモーダル対応を実装した
- 1トークン生成制限とlogprobsで確率分布取得、画像入力に対応
- Qwen3-VLモデルのキャッシュ機構により画像処理が高速化される
AI関連ブログ記事まとめ
noteの記事の下書き保存まで？！AIエージェントってすごい！
- AIエージェントがnoteの記事下書き保存やデータ処理を自動化する実演が行われた
- スプレッドシートへの手動入力や画像生成、セミナー申込ページ作成がAIエージェントで可能
- 手動で行っている作業をAIに任せられるため、効率化の観点で実務に活用できる可能性がある
ChatGPTとは真逆？文章を書かないAI「Jev」は何に使えるのか
- Jevは文章やコードを書かずに判断に特化したAIモデル
- 分類（どれに該当するか）、Yes/No判断、数値スコアの3タイプの判断を返す。確信度もプログラム側で扱える
- 判断が不確実な場合は人間に渡す設計で、業務自動化の効率向上に貢献する
【AI】軽量7Bで透過画像＆編集もこなす！Alibabaの次世代画像生成AI「Qwen-Image-2.1」の衝撃
- AlibabaのQwen-Image-2.1が公開され、透過画像生成と編集が可能になった
- 7Bのパラメータで透過画像生成と複数参照画像の編集に対応、Qwen3-VL-8Bと組み合わせて使用可能
- 商用利用には別途ライセンスが必要で、ローカル環境での導入には軽量化の工夫が必要
Jevを「分類器」ではなく、確率モデルの部品として見る
- Jevは分類器ではなく確率モデルの部品として使われると説明されている
- Jevは自然言語から確率変数を生成し、条件付き分布を推定する
- Jevの確率をベイズモデルに組み込む際の補正が必要
全部LLMにしない判断設計 — ハッカソンでJevを選んだ理由
- Jevは生成の代替ではなく、型付きの意味判断用としてルール／古典ML／LLMとの隙間に置く
- ルールベースとの境界は明確で、Jevは候補が決まっていて意味判断が必要な場面に適する、LLMのstructured outputと異なる型付き確率を返す
- ハッカソンではコストと発表の観点からJevを判定ゲートに載せることが有効で、閾値はコード側で管理する
AWSの最軽量LLM「Amazon Nova Micro」がJevの代わりとなるか検証してみた
- Amazon Nova MicroはJevに比べてパフォーマンス、コスト、判定結果で劣る
- Jevの応答時間はNova Microの2.83倍短く、判定一致率はfrustrationで29.7%にとどまる
- Nova MicroはJevの代替としての信頼性が低く、判断の正確性は人間の事前定義に依存する
【AI】生成AIのセキュリティを学んだら、AIとの向き合い方が180度変わった話
- 生成AIのセキュリティを学ぶことで、AIの使い方が根本的に変わる
- プロンプトインジェクションや間接的インジェクション、RAGの仕組みが具体的なリスクとして挙げられている
- 外部データの信頼性を常に疑い、重要な操作は人間が最終チェックする必要がある
新しい Amazon Bedrock AgentCore Runtime が利用可能に!!
- Amazon Bedrock AgentCore Runtime V2が一般提供開始し、コールドスタートの改善とコスト削減を実現
- スナップショットからの復元とプラットフォーム側の初期化処理の最適化、CodeZipとContainerの両デプロイ方式でレイテンシーの安定化
- V2の作成・更新には数分かかるため、デプロイパイプラインのタイムアウト設定を見直す必要があり、環境変数のサイズ制限に注意する
Jev登場。ChatGPTの生みの親が作った「しゃべらないAI」、GPT-5.6 Terra級の判断を桁違いの速さと安さで
- Jevは文章を生成しない代わりに、圧倒的な速さと安さで判断を返す新しいAIモデル
- 文章生成ではなく数値やカテゴリなどの形式化された答えを並列で出力、RLHF技術の開発者による設計
- ハルシネーションが原理的に起きないが、文章の説明や複雑な理由付けは苦手な設計
【セキュリティ】漏洩したAWSアクセスキーが悪用される「LLMjacking」の脅威──Amazon Bedrockを標的にした不正利用と高額請求の実態
- AWSのIAMアクセスキーが漏洩すると、Bedrockを悪用した高額請求が発生する脅威が確認された
- IAMアクセスキーの漏洩でBedrockの推論APIを不正利用し、コストを被害者に押し付ける。長期有効な権限を持つキーが特に危険
- 長期有効なIAMアクセスキーの使用を避け、一時認証への移行とログ監視を強化する必要がある
判断特化AI「Jev」はUX検証に使える？ 正解手順なしでWebサイトを探索させてみた
- Jevという判断特化AIを使ってWebサイトのUX検証を試みた
- Jevに目的と画面情報を渡して操作を選ばせ、Playwrightで実行。GoodとBadの2種類のマイページで比較実験
- UIの導線が分かりにくいとJevが途中停止する傾向があり、人間の操作と比較する必要がある
生成AIセキュリティを学んで変わった「AIを安全に使う」という考え方
- 生成AIセキュリティを学ぶことで、情報の扱い方やPrompt Injection、RAGのセキュリティ対策が変わる
- 情報の分類、直接・間接Prompt Injection、RAGの検索段階でのアクセス制御、多層防御
- AIに渡す情報の判断基準を自分自身で設定し、データの中にも指示がある可能性を考慮する
【Antigravity】AIへの指示書が共通化する？Claude Codeが「AGENTS.md」に対応
- Claude CodeがAGENTS.mdに対応し、AIエージェント向けの共通指示書が広がり始めている
- AGENTS.mdはプロジェクトの基本情報やルールを記載する共通形式で、Claude CodeとGoogleのmanaged Antigravity Agentで利用可能
- Antigravityユーザーは現状維持で問題ないが、今後のAI環境構築に影響が出る可能性がある
AIがテストを書ける時代、「何をテストしないか」をどう決めるか
- AIがテストを書ける時代に「何をテストしないか」を判断する必要性が指摘される
- 変更履歴をテストとして残すのではなく、守るべき仕様を確認し、既存の保証を調べる
- テストを追加する前に既存の保証を確認し、不要なテストを減らすことが重要
国内AIエージェント動向(2026/9/19号)
- 国内企業がAIエージェントの実装に向け、業務知識やデータの整備、権限管理、復旧機能を一体で設計している
- KDDIの開発支援、ヘッドウォータースの業務知識整備、ジオコードの承認付きWeb改善、Cohesityの保護・復旧機能
- 業務知識の更新責任や実行権限の設計、復旧手順の明確化が運用負担を減らす鍵となる
Jevはどこで使うべきか？ LLM・機械学習・ルールベースとの使い分け
- Jevはテキスト入力に対して事前に定義された選択肢やスコアを返す決定モデル
- ルールベースと古典的機械学習、LLMと比較して入力がテキストで出力候補が事前に決められる場合に適する
- 教師データが十分でない場合や高速・低コストな処理が必要なときにJevが選択肢になる
Higgsfieldとは？「実写と見分けつかない」動画生成AIの正体をGPT-6 Astra連携から解説
- Higgsfieldは複数の動画生成AIモデルを1つのプラットフォームで利用できるサービス
- Sora 2やVeo 3.1、Kling 3.0、Seedance 2.5といったモデルを統合し、Cinema Studioでカメラワークを制御可能
- クレジット制の消費量がモデルや動画の長さ・解像度によって大きく異なるため、利用前にプランの詳細を確認する必要がある
文章を生成しないAIもだませる？「Jev」にプロンプトインジェクションを試してみた
- Jevという選択肢で答えるAIモデルにプロンプトインジェクションを試した
- 直接命令やラベルの意味変更ではスパム判定を変更できず、偽の分類例を混ぜると56%対44%に変化
- スパム判定と判定操作の検知を別々の質問で行う設計が攻撃の検出に役立つ可能性がある
noteの収益化にAIは使える？生成AIを活用して効率的に稼ぐロードマップ
- noteで収益化する際、AIは構成案作成やリサーチに、人間は体験談や感情表現に使うべき
- AIに任せる作業は市場リサーチ、構成案作成、タイトルアイデア出し、校正要約。人間がやるべきは体験談、独自データ、感情描写、最終的な推敲
- AI生成文は無機質で読者に不快感を与えるため、一人称や感情表現を加えてリライトする必要がある
