にょんたか🐾

🌟キラキラ知財アカウント🌟
大学院生です！
ポストは全て個人の意見です。イイネをお気に入りとして使うことがあります🐕

[Studio STELLAR @ST_STELLAR_info]

☄️ #星街すいせい 重大告知 ☄️

#星街すいせい が12月9日にソニーミュージック・Echoesよりメジャーデビュー決定🐏🎊

さらに、メジャーデビューシングル『だって僕は』の完全生産限定盤CDパッケージの発売が決定💽

▼ご予約はこちら
https://t.co/P4S0ErFiDP

[西村/learningBOX/競プロｱｶ @ynishi2015]

高EffortのOpusの替わりに、低EffortのFableを使うと費用あたりの成果は多少上がり、時間当たりの成果は大幅に上がる。

サブスク枠で使ってる場合は
Fable5.2を週間リミットまで使い
Fable枠が切れたらOpus5.5を使うとよい。

従量課金勢はOpusの高Effortを使う意味はない。

[弁護士 崎地@MOLTON（クラウドリーガル） @startuplawyer01]

AIで浮いた時間は、誰のものか。

米ニューヨーク州弁護士会が、弁護士のAI利用に関する倫理ガイドラインを採択しました。AIで節約できた時間を依頼者に請求できる範囲を限定する方向性や、AIの出力を人が確認する監督義務が示されています。

法務サービスの価値は「かけた時間」から「成果と品質」へ。これは日本の企業法務にとっても、外部専門家やBPOの費用をどう見るかを考える好機だと思います。AIが下書きを出す時代に価値を持つのは、出力を検証し、事業判断につなげる専門家の目。MOLTONが「AI×専門家チーム」で法務BPOを提供しているのも、スピードと品質の確認を一体で届けるためです。

法務の外部活用を見直したい方は https://t.co/LWwjWo1uyd からお気軽にどうぞ。

#MOLTON #CloudLegal #リーガルテック #法務DX #生成AI

[Shoei @shoei05]

日本の公開データ研究マップ（JapanStatsMAPs）を公開しました https://t.co/8VqeFZ202L

[Ohue M/大上雅史 @tonets]

アカデミアや大学院生はやっとけ２選
・Researchmap
・Google Scholar Profile

[本間宏紀@理論を重んじるデータサイエンティスト @j0OmcPKEmMMkNWX]

主成分分析という手法が1901年にKarl Pearsonによって着想され、1933年にHarold Hotellingが固有値分解という道具立てで数学的に整え直してから、120年以上が経ちました。多変量データの分散が最大になる方向を軸として取り直すという、やっていること自体はこの間ずっと変わっていません。

この手法が今も現役で使われている理由を、分散を最大化するという定義一点から考えてみます。変数が多い状態のまま相関構造を眺めるのは人間には難しく、情報をできるだけ保ったまま少数の軸に落とし込みたいという需要は、業種を問わず常にあります。財務指標を集約するときも、複数のセンサーデータを一つの指標にまとめるときも、やっていることの数学的な中身は同じで、共分散行列を固有値分解し、固有値の大きい順に軸を並べ替えているだけです。

ただ、ここで一つ区別しておきたい点があります。主成分分析がやっているのは次元の縮約であって、縮約した先の軸が何を意味するのかを教えてくれる手続きではありません。第一主成分が規模を表していそうだ、第二主成分は効率性の対比のようだという読み方は、分析者が後付けで与える解釈であり、数学が保証している意味づけではないんですよね。分散が大きいという事実と、その方向がビジネス上重要だという事実は、別の話として扱う必要があります。分散は小さいがタスクにとって決定的に重要な方向を、主成分分析はあっさり切り捨てることがあります。

サンプル数が変数の数に比べて少ない場合の挙動も、意外と見落とされがちです。共分散行列の推定自体が不安定になり、抽出された主成分が母集団の構造を反映しているのか、手元の標本にたまたま現れた癖を拾っているだけなのか、区別がつきにくくなります。次元を削減したはずなのに、削減した先の軸が何を説明しているのか分からないという状態は、分析の目的を見失ったまま手続きだけを進めた結果だと思っています。

この性質は標準化の有無にも敏感です。売上を円で、従業員数を人数で、そのまま計算に放り込むと、桁の大きい変数の分散だけが主成分を支配してしまいます。各変数を平均0、分散1にそろえてから計算するのは、分析対象の構造を見たいのか、それとも単位の選び方を見ているだけなのかを混同しないための手続きです。

非線形な構造を扱うカーネル主成分分析や、大規模データ向けに計算を軽くする確率的特異値分解のような拡張も進んでいますが、どれも分散を最大化するという元の定義を土台にしています。120年前に決まった定義が今も生きているのは、この定義がシンプルで、かつ多くの場面でそこそこ機能するからです。ただ、分散という一つの物差しで測れないものが常にあるという前提を忘れると、縮約された数字を見て分かった気になるという、一番避けたい状態に陥ります。

[稲見昌彦/ INAMI Masahiko @drinami]

AIが論文を読み書きする時代に、なぜ学会へ行くのか｜稲見 昌彦 (INAMI Masahiko) @drinami https://t.co/R5c1hV5GdO
UISTに参加しつつ研究者が集まる意味について考えました

[にょんたか🐾 @DUXROLL]

ふぇぇ…振動が影響するなら他の薬の臨床試験のときも振動に気をつけないといけないのかしら…

[Seamless @shiropen2]

振動マットで全身揺らすと「脳内のゴミ」の洗い流しが促進、ニトロと併用　人体で検証　アルツハイマー予防に期待、Nature系列誌 https://t.co/kgSqU1tqxz 29名で実験。血管を広げる薬ニトログリセリンを摂取し振動マットに寝て全身揺らす→血中のアミロイドβやGFAPが有意に上昇,脳から流れ出た可能性

[みけねこ。🍩🫧小説販売中📚たまつな @95rn16]

突然のお知らせで驚かせてしまってごめんなさい。
本日、刑事さんから刑事告訴をしていた太母神ナギさんが私に対する名誉毀損と偽計業務妨害で逮捕されたとのご連絡をいただきました。

これまで刑事告訴を複数行い対応を続けてきました。捜査に尽力してくださった警察の皆さまには、心から感謝しています。

そして何より、いつも私を信じて、励まし、支えてくれているリスナーさん本当にありがとう..

私は昔から好き勝手に言われてしまうことや印象操作が謎に多く、事実とは違う話を広められたり、一方的に悪者にされてしまうことばかりされてます。こういうのは恐らく同じ人が書き続けてるのだと思います。

悲しいことに、そうした言葉を信じてしまう方もいます。信じないでね🥲

そういう書き込みなどはこれからも自分の名誉と大切な活動を守るために、必要な対応は続けていきます。

私がずっと諦めずに戦っているのは、自分のためだけじゃなくて、私を信じてずっと応援してくれているみんなの気持ちを絶対に無駄にしたくないからなのです🥲大切にしたくて、ずっとそばにいて欲しいって気持ちが強くて

みんなに「みけねこちゃんを応援しててよかった！」って思ってもらいたいし、これからもずっと一緒にいてほしいのが願いです、

まだまだ未熟な私ですがこれからも悪意に負けず前を向いて活動を頑張っていきますっ！それができるのはみんながそばにいてくれるからなんだよ🥲

これからも私を信じて、ついてきてくれたら嬉しいです…っ！

みんなのことが本当に大好きで宝物です。

いつも本当に支えてくれてありがとう。
そして、捜査に尽力してくださった刑事さん、本当にありがとうございました。

[にょんたか🐾 @DUXROLL]

👀

[パテサロ® @patesalo]

Claude Codeがゲームクローンをシステムプロンプトレベルで禁止 — HaloやGTAの非公式移植が急増、知財問題がコード領域に波及 - TechFeed https://t.co/1dj5x6I5hO

[にょんたか🐾 @DUXROLL]

🤔最近の悩み
「専門書は実本 or 電子書籍のどちらで買うべきか？」

これまでは実本の方が読む気になるし記憶に残りやすかったので専門書は実本派でした。

ただ最近は、電子書籍で買ってAIに読んでもらい、その内容をAIに聞いた方が良いかしら？と思うように。

どっちが良いのかな…？

[Fubuki @tokkyoteki]

ブログ🥰
休日の時間をすべてこの記事に費やしてしまいました。。。

日本の医薬品特許期間延長制度 ─ 制度の仕組み・重要判例・現在の論点 https://t.co/fwwtZM7jBW

[杉浦孔明研究室@慶大 @keio_smilab]

当研究室の論文執筆の仕組み化に関する講義資料を公開しました。
https://t.co/DS0E2uhbup
#60QA

[にょんたか🐾 @DUXROLL]

👀

[れにゃ。 @recat_125]

メルカリの AI セキュリティ/ガバナンスの資料です。

EDR/DLP/MDM, Claude Enterprise, MCP Gateway による、端末・AIツール・MCPレイヤーの多層防御が整理されており、非常に良い資料でした。

MCP Gateway での接続・認証認可の集約と、導入後も残る課題も参考になります。
https://t.co/j9YLedbdo0

[にょんたか🐾 @DUXROLL]

申し込みdone.

[高橋政治＠知財実務情報Lab.® @takahashi58]

森田先生のセミナーは11/6（金）開催ですが

申込期限は11/3（火）となっています

森田先生：
AIで達成できるようになり、突破口が開いた米国中間手続きや、新しい特許実務など、限界を明らかに越えて来ていますのでお楽しみに

バイオ系以外の方にも役立つと思います
https://t.co/pIOx9eB7lD

[にょんたか🐾 @DUXROLL]

この考察よすぎる…

[た介 @BigotVinus]

「日常が肯定されたから」だと思います。

以下めちゃキモ考察

ハルヒはキョンの発言がきっかけでSOS団を作った。
不思議をただ待つだけ（不満を垂れ流す）の自分から、不思議を探しに行く（現状を変える）自分へ。
変わったきっかけがキョンであり、理想（不思議）から現実（日常）の架け橋となった存在がキョン。

ハルヒはキョンに恋をしていた。
しかし、不思議なことを探すという名目でSOS団での（キョンとの）日常に拘泥するのは、自分の最も嫌う「退屈な日常を受け入れ、恋やなんやに一喜一憂する、普通の学生生活」でもある、という矛盾を抱えている。
「恋なんてものは精神病の一種よ！」と苛烈に否定するハルヒは、つまり誰よりも、キョンに惹かれている「普通な」自分を否定しているのである。

それこそがハルヒの憂鬱の正体である。
世界の不思議を見つけ出すというある種の強迫観念ともいえる強い願いと、SOS団の活動という名の「キョンと不思議を探す」日常。

SOS団の活動が楽しければ楽しいほど、自分がただの普通な、恋する女子高生でしかないことを自覚させられてしまう。
入学当初は男からの目を気にせず着替えてたハルヒが、終盤では着替えるから出てけとキョンを追い出す。
「普通の女の子」になっている。

ベジータが地球で暮らすうち地球が好きになってきてしまったことに危機感を覚えるようなもので、恋愛を楽しむ自分と、恋愛する普通な自分を受け入れることへの拒否反応があった。

キョンへの想いと、世界への鬱屈。
それが極に達したとき、ハルヒは世界を作り変えようとする。
キョン以外すべてを破壊して世界を作り直そうとしたわけだが、なぜキョンだけがあの新世界に招かれたのか。

それは、単にキョンが好きだから、ではないと思う。

いわばキョンは日常の象徴──恋愛という精神病に冒された普通な自分の投影である。
本当に新世界を心の底から望むならば、キョンは最も唾棄すべき存在のはずであり、新世界に連れてくるはずがない。

つまり、ハルヒも揺れている。

日常を否定したい（新世界が欲しい）自分と、日常を受け入れたい（恋愛をしていたい）自分の葛藤が、「新世界にキョンだけを受け入れた」という事実に表れているのだ。

そのキョン側からの「こんな世界はやめよう」という拒絶とキス。

新世界の否定と、日常の肯定。
価値観の破壊が起こった彼女の新世界は崩壊したのだ。

新世界創造のことは彼女の中で夢として処理される。
キョンと同じように「なんつー夢見ちまったんだー！！フロイト先生も爆笑だぜ！！」と悶絶したに違いない。

けれどその夢の出来事は、現実へ戻ってきた彼女を少しだけ変える。
夢の中でキョンに言われたポニーテールを短い髪で作る。これは、「好きな人に言われて髪型を変える」というめちゃくちゃ普通なことであり、今までのハルヒならやらないはずである。
でも、ちょっとやってみてもいいかな、と思った。
この後また髪型を戻すのは「これは違うな」と思ったのかもしれない。私らしくないとか恥ずかしいとか前の髪型のほうが気に入ってるとか色んな理由があるかもしれない。
だけどこれは、変化を恐れずに現実に向き合う気持ちの表れだ。

ハルヒもまた、日常を少しだけ肯定できるようになったのである。
キョンと同じように。

[にょんたか🐾 @DUXROLL]

旅にでたい

[わくら@三日目 東7 A-32a @wakura081]

見事。これぞ54文字推理。
やっぱり文字だけで完結していると美しいと思う。

[にょんたか🐾 @DUXROLL]

👀

[おむらいす|煽りニュースの裏取屋 @omurice_brand]

【重要　AIでコードを書いている人へ】

最近流行りのAIを使った開発ツールで、ヤバめの脆弱性が公開されました
内容はAIツールの「内蔵ブラウザ」からSSH鍵や.envを丸ごと抜く手口で、5製品中2つは未修正、1つは修正時期が未発表です

Codex
Claude Desktop
VS Code
Cursor
GitHub Copilot

この5つに入っている「内蔵ブラウザ」の話です
ターミナルで使うClaude Code CLIやCodex CLIには内蔵ブラウザが無いので、この研究の対象には入っていません

10月29日にForever Securityという会社が「EMBRACE」という名前で公開した研究で、私も朝方に全部読んで、つたない内容ですが整理しました

何が問題なのか
普通のブラウザ（ChromeやEdge）には、長年かけて守ってきたルールが3つあります

1. ページはあなたのPCでコマンドを実行できない
2. ローカルで開いたファイルは、他のファイルを読めない
3. ページはアドレスバーを書き換えられない

AI開発ツールはエージェント用に機能を足した結果、この3つを1つずつ破ってしまっていました

どう影響するか
一番怖いのはファイルを抜き取るやつで、手順はこれだけです

普通の財務レポートに見せかけたプロジェクトを、AIに「READMEの通りにセットアップして」などと頼む
するとAIがプロジェクトの中のHTMLへのリンクを出してくる
それを1回クリックすると、内蔵ブラウザで開いたページが裏で動かすスクリプト（Web Worker）にはフォルダの制限が効かず、ディスク全体を読めてしまいます
※一例です

研究者の検証では、SSH鍵、.env、npmのトークン、hostsファイルが抜かれたそうです
Codexに至ってはフォルダの制限そのものがありません

Cursorは別の経路で、ページの中に隠したコマンドをAIが読んで実行してしまいます
実行前に確認は出ますが、何も考えずにEnterを押すと通ります
しかもサンドボックスに止められると、AIが自分でサンドボックスを切って実行し直したそうです
ただし、毎回成功するわけではないとのこと

GitHub Copilotはアドレスバーの偽装で、github．com/login に見せかけられるというものでした
これも結構エグいです
さっきの3つ目のルール（アドレスバーを書き換えられない）を破っています

10月29日時点の状況
・Cursorは10月1日に告知なしで既に修正済み
・GitHub Copilotは最新版（1.1.29以降）で修正済み
・Codexは7月末に報告されていて、OpenAIは10月29日に「認識していて対応中」とコメントしましたが、まだ直っていません
・VS CodeはMicrosoftが「Workspace Trustの範囲内」として無効扱いにして、修正の予定はなし
・Claude DesktopはAnthropicが一度却下した後、別の会社の報告を受理しましたが、修正の時期はまだ公表されていません

救いは、実際に悪用されたという報告が今のところ無いことです
検証はMacですが、仕組み上Windowsでも同じと考えておいた方がいいですね
他のAIツール（WindsurfやJetBrainsなど）は今回調べられていないですが、同じ作りなら同じ問題はあり得ます

おまけ：Workspace Trustについての話
VS Codeでフォルダを開く時に出てくる「このフォルダを信頼しますか」の画面のことです
Claude Desktopなら「フォルダへのアクセス許可」がこれにあたります

MicrosoftとAnthropicは「信頼すると押した時点で、その中のファイルは信頼済み」という立場
ただ、AIツールを使うには結局「信頼する」を押すしかないので、守りになっていないという研究者の指摘に、私も分があると思います

ここから対策です

1. ひとまず更新
Cursorは10月1日以降のバージョン
GitHub Copilotは最新版

2. AIが出してきたリンクを無条件にクリックしない
特にCodexとVS Codeで、プロジェクト内のHTMLを内蔵ブラウザで開くのは今はやめておくのが無難
VS Codeに関しては内蔵ブラウザを普段使っていない人は、AIが出すリンクを踏まない限り開かないので、そこだけ気をつければ大丈夫です

3. 知らないリポジトリを「READMEの通りにセットアップして」と絶対に丸投げしない
中のHTMLを先に自分で見るしかありません

4. 内蔵ブラウザは普段使うブラウザの代わりにしない
ページを見るならChromeやEdgeなどあなた自身で開く

5. 万一に備えて、.envのキーやトークンは使い回さず、漏れたらすぐ無効化できる状態にしておく
SSH鍵にはパスフレーズ
※これは基本中の基本です

AIが出したリンクだから安全ということは無いです
※すべてにおいて言える事ですがAIはあくまでもサポート的立ち位置です

内蔵ブラウザは「AIが操作する前提」で機能が足されている分、普段あなたが使うブラウザよりセキュリティが弱い場合があります

そこだけは頭の真ん中に置いてAIを使ってください

[久保田 雅也@Coalis @kubotamas]

めちゃくちゃ良いまとめ。AIの事業機会は企業の「データ」でなく、「なぜその判断をしたか」を記録する基盤にある

1) 既存の業務システムには意思決定の経緯が残っていない
- Salesforceには最終的な販売価格が残るが、「なぜ値引きを認めたか」は、Slackや会議、人の頭の中に散在している

2) AIが業務を担うにはルールに加えて過去の判断が必要
- 「値引き上限10％」というルールだけでは、顧客への20％値引きが妥当か判断できない。障害履歴、解約リスク、過去の例外、承認者まで把握する必要

3) 判断履歴をつなげたものがコンテキスト・グラフ
- 顧客・契約・障害・規則・承認者などを、判断の根拠とともに結び付ける。AIの内部的な思考過程ではなく、業務上の根拠・承認・実行結果の記録を意味する

4) 業務実行するAIスタートアップに優位性
- 複数システムを横断して情報を集め承認を取り処理するエージェントは、意思決定の瞬間を記録できる
- 既存の業務ソフトは自社領域に閉じやすく、データ基盤は処理後のデータを受け取るため、判断の全体像を捉えにくい

5) 判断履歴が蓄積するほど競争優位が強くなる
- 当初は人間が承認し、その経緯を記録する。類似事例が増えるとさらに履歴が増える
- この循環により、「企業の意思決定の記録基盤」に成長する

6) 狙い目は、例外が多く部門やシステムをまたぐ業務
- 引受審査、コンプライアンス、経理照合、障害対応など
- 特にRevOps・DevOps・Security Opsのような調整役は、文脈を人が補っているため有望

着眼点は、「使うほど独自の判断履歴が蓄積し、企業が依存する基盤になるか」