AI & Tech Channel

最新のAI、クラウド、IT動向をシェア。機械学習、深層学習から、AWS、Azure、GCPまで幅広くカバー。テクノロジーをわかりやすく解説し、イノベーションの波に乗るお手伝いをします。一緒にテックの未来を探索しましょう！

[(株)アクロビジョン/acrovision @acrovision]

【パートナー企業募集】株式会社アクロビジョンは、AI駆動開発を共に推進するビジネスパートナー企業を募集します。

当社が目指しているのは、これまで費用や期間の制約で実現が難しかったお客様のご要望に応え、システム開発の可能性を広げることです。
その実現に向けて、共に成長できる企業様との出会いを求めています。
AI駆動開発の経験が豊富な企業様はもちろん、これから取り組まれる企業様も歓迎いたします。情報交換からでも、お気軽にご連絡ください。

https://t.co/H2mwPB1sCg

#AI駆動開発 #生成AI #パートナー募集

[Masashi Suemitsu / 末光 正志 | (株)アクロビジョン 代表取締役 @suemitsumasashi]

これはとても残念なニュースでした。

Moonshot AI（Kimi）の創業者兼CEO、楊植麟（Yang Zhilin）氏は、AI界隈では非常に有名な研究者で、LLMへの知識や理解の深さを高く評価する声も多い人物です。

Kimiの技術力は高い評価だったので、今回の件は残念でした。

こうしたことが起きると、他のAIサービスでも同じようなことがないのか、少し気になってしまいます。

――――――

【具体的に報告されている内容】

Anthropicによると、Moonshot AIは一部のKimi利用者のリクエストを、利用者が認識しないままClaudeへ転送していたとのこと。

・10日間で約30万件のリクエストをClaudeへ転送
・PLA関係とみられる利用者のCCTV監視データも含まれていた
・中国国有企業の内部コードや実際に使用可能な認証情報も含まれていた
・利用者はClaudeに転送されていることを認識できなかった

米政府に情報が渡ったと確認されたわけではありません。

ただ、国や企業を問わず、AIに入力した情報が利用者の知らない第三者のモデルへ送られる可能性があるとすれば、AIサービスの透明性やデータ管理について改めて考えさせられる事例だと思います。

[Masashi Suemitsu / 末光 正志 | (株)アクロビジョン 代表取締役 @suemitsumasashi]

以前、ChatGPT 6 Astraの進化をきっかけに、AIが自分でソフトウェアのテストの段取りを考えて進めてくれることへの期待を投稿しました。

その続きとして、今回は「ソフトウェアのテストを、AIにどこまで任せられるのか」を実際に試してみました。

これまでも、AIにプログラムを見てもらい、不具合がないか確認することはありました。今回はComputer Useを使い、画面への入力やボタンのクリック、結果の確認まで実行してもらいました。

結果的には、「この条件なら、ここまで任せられた」という体験になりましたので、具体的に記述をしたいと思います。

期待していたのは、「まずここを押して、次にこれを入力して」と毎回人が細かく指示する負担を減らせるか、ということです。

今回用意した環境では、目的と期待する結果を伝えることで、細かな操作手順を指定せずに進められたケースもありました。入力や保存だけでなく、保存内容の確認、不具合の報告、一時的なエラーからの復旧まで実行できています。

印象的だったのは、画面に「保存できました」と表示されても、それだけで終わらなかったことです。確認し直すと内容が消えてしまう不具合を、実際に見つけられました。

一方で、どの情報を変更すべきか分からない依頼は、勝手に進めず保留にしました。任せる内容や判断基準、結果を記録する仕組みを、事前に整えておくことは重要です。

使い方として可能性を感じたのは、人が正式にテストする前の「一次確認」です。

AIに確認してもらい、不具合の候補を人が確認して修正する。修正後はAIにもう一度確認してもらう。その過程を繰り返したうえで、人が正式にテストする流れです。

人が確認を始める前に、見つけられる不具合をある程度減らしておけるなら、開発の進め方も変わりそうです。

前の投稿では期待として書いていたことが、今回は「この条件なら、ここまで任せられた」という具体的な体験になりました。

実際に何を試し、どこまでできたのか。任せるために必要だった準備も含めて、ブログにまとめました。

https://t.co/TvuxnkVLTv

#ChatGPT #Astra #自動テスト #アクロビジョン #acrovision #AI #ソフトウェアテスト #AI駆動開発

[Masashi Suemitsu / 末光 正志 | (株)アクロビジョン 代表取締役 @suemitsumasashi]

自社で運用中の管理者向けAI自動レポートのデモページを作成しました。
https://t.co/ffN1Ea7MpG
全社KPI・リスクアラート・組織ヘルス・セキュリティ・採用状況など、いろんなシステムに散らばった数字をAIが集約して、管理者向けのレポートを自動で生成する構成です。

[Masashi Suemitsu / 末光 正志 | (株)アクロビジョン 代表取締役 @suemitsumasashi]

自社運用中の契約書AIチェックのデモページを作成しました。
https://t.co/5wskIhBWfQ
弁護士の過去指摘と突き合わせて精度の改善をしており、かなり高い精度で改善案が出てきます。

[Masashi Suemitsu / 末光 正志 | (株)アクロビジョン 代表取締役 @suemitsumasashi]

社内でClaude Codeを使ってのシステム開発の勉強会をしました！その場でツールを作りAWSにデプロイするところまで、みんなで体験。
当日の勉強会資料をブログにアップしました。
https://t.co/akBTIxGB1a

[Masashi Suemitsu / 末光 正志 | (株)アクロビジョン 代表取締役 @suemitsumasashi]

記事を掲載しました
「社長自らClaude Codeを使う理由」　
https://t.co/Gf5jIfkX25

私は元々エンジニアで、AIの技術にはずっと以前から興味を持ってきました。

Claude Codeは2025年2月24日にAnthropicから「限定的リサーチプレビュー」として発表され、同年5月22日に正式な一般提供（GA）へ移行しました。私が使い始めたのは2025年5月28日です。それから1年以上、私にとって主要なツールであり続けています。

AWSのEC2サーバー設定、セキュリティチェック、ソースコードの解析——ありとあらゆる業務をClaude Code経由で実行しています。新しいAIツールが出るたびに試してきました。その中でもClaude Codeは用途を選ばず汎用的に使えることが、私にとって一番の魅力でした。

月額200ドルのMaxプランをずっと契約しています。以前は上限に達することが多く、200ドルプランを2つ契約していた時期もありました。最近は上限に達することがほぼなくなったので、今は1つの契約に戻しています。

思いついたら、数時間後には形になっている

業務改善のアイデアが出たら、数時間以内にツールができていることがあり、翌日にはできていることも多いです。社員とのミーティングで「このツールは作れますか」と聞かれることもありますが、余力があればその場から数時間でつくってしまうこともあります。

普段はディスプレイを最大6台使い、通常業務に2台、AI用に4台という構成で作業しています。複数のコンソールを立ち上げ、並行して指示を出し、レスポンスが返ってくるまでの待ち時間の間に、別の指示を出す。そんな働き方が当たり前になりました。

お客様との打ち合わせにも活用しています

お客様と打ち合わせをする際は、AIでソースコードの解析を行うなど、なるべく効率よく業務を行うよう話をし、そのうえで、ご希望の費用になるべく近い形で提案できるよう伝達し、喜ばれています。「まずはやってもらいたい」というお声もいただくようになりました。AIのアドバイザーとしてのご依頼をいただくこともあります。

社内では、私自身が率先して学び、伝える立場でいたい

社内では定期的に勉強会を開き、資料も自分で作成して実施しています。私自身がまず使ってみて、良いと感じた使い方を社員に伝えていく。社員にとって何かしらの刺激になればと考えています。

これから2〜3年で、AI駆動開発はさらに浸透していく

今後2〜3年経つと、AI駆動開発を活用する場面はさらに増えていくと考えています。「情報を外部に出したくないから」という理由でAI駆動開発を選ばない、という判断も少しずつ変わっていくはずです。オープンソースのAIが次々と登場している今、社内にAI用のサーバーを構築し、完全に外部と遮断された環境でAI駆動開発を行うことも、既に現時点で可能だからです。情報漏洩のリスクを理由にAI駆動開発を選択しない、という考え方は、今後なくなっていく可能性があります。

活用の幅も、ツール開発に限りません。資料作成をはじめ、様々な業務に活用できますし、課題が出たときにツールを作って解決できる場面も、確実に増えてきています。

これまでコストが理由で社内システムの導入を見送っていた会社にとっても、以前より導入しやすい環境になってきていると感じます。これまでよりもコストを抑えて実現できることが増えているからです。

技術で、お客様と共に発展していきたい

技術への感度の高い方とお話しするのは、率直に面白いです。こうした技術を活用してお客様を支援し、以前はできなかったことをできるようにする。技術を使って世の中を便利にし、お客様の役に立つ存在でありたいと思っています。共に発展していく関係を築いていきたいです。

そして、このような技術に興味を持つ仲間と、一緒に仕事ができれば嬉しく思います。

[Masashi Suemitsu / 末光 正志 | (株)アクロビジョン 代表取締役 @suemitsumasashi]

Claude Codeとオープンソース系AIの比較の記事を作成しました!
https://t.co/EloCGaerqS
コーディングAIをどう使い分けるか - それぞれの強みと注意点

[Masashi Suemitsu / 末光 正志 | (株)アクロビジョン 代表取締役 @suemitsumasashi]

最近、レガシーシステムのモダナイズやマイグレーションの見積もりに関わる中で、以前とはかなり進め方が変わってきたと感じています。

昔は、何十万ステップもあるような大規模なシステムだと、限られた見積もり期間の中ですべてを確認するのは難しく、どうしてもリスクを見込んだ大きめの見積もりになりがちでした。
今はAI、静的解析、自動化、コード解析、依存関係の可視化などを組み合わせることで、
・どこに問題があるのか
・どの部分にリスクがあるのか
・何を残せるのか
・どこだけ先に刷新できるのか
・段階的な移行ができるのか
・全面刷新以外の選択肢があるのか
といったことを、以前より具体的に整理しやすくなっています。

さらに、判断が難しい部分はプロトタイプを作って技術検証を行い、移行できるか、どの程度修正が必要か、どこに問題が出そうかを事前に確認することもできます。

以前にシステム刷新の見積もりを取って、
「高すぎて見送った」
「サポート切れのシステムをそのまま使っている」
という会社さんは、もう一度相談をしてみる価値があると思います。

もちろん、AIを使えば必ず安くなるわけではありません。
ただ、数年前とは調査、解析、技術検証、テスト、見積もりの精度や選択肢の出し方がかなり変わっています。
このあたりを、実際の案件で感じたことをベースに記事にまとめました。
https://t.co/lPIYYXRu8M

もし身近に、
「古いシステムを何とかしたい」
「昔の見積もりが高くて止まっている」
という会社さんがあれば、気軽に声をかけてもらえればと思います。

#レガシーシステム #モダナイズ #マイグレーション #システム刷新 #AI #生成AI #DX #システム開発 #見積もり #現状診断 #技術検証

[Masashi Suemitsu / 末光 正志 | (株)アクロビジョン 代表取締役 @suemitsumasashi]

昨日は車で遠出をしていて、その移動中にChatGPTの音声モードをずっと起動し、仕事について思いついたことをその場で調べてもらって、整理してもらいました。これまではPCの前でキーボードを打つのが当たり前だったけど、運転中でも思考を止めずにアウトプットまで進められたのは大きな体験でした。意見を出してもらったり判断を任せるというより、必要な情報を調べて整理してもらい、そのうえで自分が考える、というスタンスがすごくしっくりきました。移動中の会話相手にもなるし、旅行中に天気や旅行プランをその場で聞けるのも便利でした。気になったのはカーナビの音声に反応してしまうことくらいです。これまではPlusで十分だと思っていたけど、音声をしっかり使おうとすると上限に当たったので、Proに切り替えました。今のところ、上限をほとんど気にせず使えていて、しばらくはこのまま続けてみようと思っています。GPT-6 Astraも出てきて、今後音声まわりがどう進化していくのかも楽しみです。

[Masashi Suemitsu / 末光 正志 | (株)アクロビジョン 代表取締役 @suemitsumasashi]

AIのテスト「ARC-AGI」を考案した方が、chat gpt Astraについて「ハーネスの能力がモデル自身に移りつつある」と発言をしていたようで、ハーネスは、AIをうまく動かすために外側で用意する仕組みのことですが、これまで外付けで補っていた能力の一部を、AI自身が担い始めているのは便利だと感じました。

毎回「まずこれをして、次はこれ」と人が段取りを組まなくても、自分で考えて進めてくれるなら、使う側としてはかなり助かります。

[Masashi Suemitsu / 末光 正志 | (株)アクロビジョン 代表取締役 @suemitsumasashi]

今まではAIにコードを見てもらって、バグがないかチェックしてもらうことはありましたが、
chat gpt 6 Astraなら、PCの操作が人間並みになったようなので、テスト仕様書を渡して、 「この内容どおりに実際に操作して、Pass/Failを確認して」 というところまで任せることができるように感じました。
人のテストをなくすという話ではなくて、その前段階の一次テストをAIにやってもらうイメージです。
そこで怪しい動きやバグが出たら人が確認して、本当にバグなら修正。そのプロセスを何度か繰り返したのちに、改めて人が正式にテストすることでソフトウェアの品質は上がりそうです。
人がテストを始める前に、見つけられる不具合をある程度潰しておけるなら、効率は上がりそうですね。これからますますテストの自動化、AI化が進みそうです。

[Masashi Suemitsu / 末光 正志 | (株)アクロビジョン 代表取締役 @suemitsumasashi]

AI時代、システム開発会社の仕事はなくなるのか？

むしろ逆で、「作れるシステムの範囲」が広がると考えています。

OpenAIは「プロダクト企業よりプラットフォーム企業へ」という方向性を示し、AnthropicやGoogleも、企業へのAI実装ではパートナーやSI企業を重視しています。

高性能なAIがあっても、
・既存システムとの連携
・社内データや権限管理
・業務フローへの組み込み
・AIと人間の役割分担
など、企業固有の設計は必要です。

そしてLLMによって、これまでルール化が難しくシステム化できなかった業務まで対象になり始めています。

これから重要なのは「AIを作ること」だけではなく、「AIで何を作るか」。

AI企業が高度な基盤を作り、システム開発会社がそれを企業固有の業務に落とし込む。

AI時代は、システム開発会社にとって新しい市場が生まれる時代でもあると思います。

https://t.co/gdXoFcbct4

[AI & Tech Channel @ai_tech_ch]

AIエージェントが変える開発現場：エンジニアの生産性向上とその可能性 https://t.co/qNfvk9VNRj

[AI & Tech Channel @ai_tech_ch]

エージェントAIとワークフロー自動化システムの違い https://t.co/OKMNbgFMMx

[AI & Tech Channel @ai_tech_ch]

【比較レビュー】CapCutで変わる動画編集の常識 – Adobe Premiere Pro・Canvaユーザーが感じた使いやすさ https://t.co/SpbZG5gS3i

[AI & Tech Channel @ai_tech_ch]

AIモデルの進化：微調整と継続的トレーニングの比較 https://t.co/fK7443K4Ok

[AI & Tech Channel @ai_tech_ch]

DifyのエンタープライズライセンスとPremiumプランの比較分析 https://t.co/5jZZfJW5Zp

[AI & Tech Channel @ai_tech_ch]

進化する動画生成AI！Sora、Runway、Kling、LumaAIの実力を徹底比較 https://t.co/GEhFLxxAoy

[AI & Tech Channel @ai_tech_ch]

DifyのエンタープライズライセンスとPremiumの違いを徹底解説 https://t.co/uPEABoD4RW