Motoi🌴MLOpsエンジニア

EV（電気自動車）の会社で働くMLOpsエンジニア。
自動運転AIモデルの学習・評価パイプライン環境をクラウドで設計・構築・運用。
NVIDIA GPUを多数使用したクラスターを構築し、大規模学習を実現。

[中田徹 / Toru Nakata @torunakata]

UEFA

”私たちは、このような前代未聞で、理解しがたく、正当化の余地のない決定に対し、強い不信感を表明いたします”

[かつお @katsuo0402]

一部のサポーターがパワハラにアレルギー起こして反対してる、ってコメント見たけど、そんな浅い部分ではなく、いや、もちろんパワハラ断固反対なのは間違いないんだけど、多くのサポーターは人選含めたここまでのプロセスに対して、新監督そのものよりもクラブに失望してるんだよ。きっと。

[ひびき🏡 @hibiki1971]

過去に大きな問題を起こした人物を国内最大のファンサポーターを抱える浦和に招集する事で、どれだけ多くの人が辛く不快な思いをするのか、それが分からないクラブである事がとても恥ずかしく残念。わたしは明確に反対の立場を取って、曺貴裁が監督である間はこのクラブをサポートする事を辞めます。

[Motoi🌴MLOpsエンジニア @motoy3d]

@REDSOFFICIAL @urawa_AH7 J開幕からずっと応援してきましたが、しばらく離れます…

[Motoi🌴MLOpsエンジニア @motoy3d]

Sunoで自分好みのTropical House作ってる。
普通に好きな音楽できた🎧
https://t.co/AkqTj3UfGJ
#suno

[mana｜株式会社MakeAI CEO @MakeAI_CEO]

断言する。Claude Code使ってる人、これ入れないと脆弱性を量産し続ける。

Anthropicが「security-guidanceプラグイン」を5月26日リリース。
コード書いてる最中にリアルタイムで脆弱性を検出→その場で修正提案。
しかも全プラン無料、追加コストゼロ。SQLインジェクション・XSS・APIキー流出を書いた瞬間に止めてくれる。

全Claude Codeユーザー必見の新機能を全部解説する↓

[Motoi🌴MLOpsエンジニア @motoy3d]

こういうの流行ってるのかな。スウェーデンもやってた。
日本も何かやってほしい。

[Fooootest（サッカーブログ） @Fooootest]

🚨公式発表🚨

フランス代表がW杯メンバーを発表🇫🇷🔥🔥

大会屈指の豪華なスター軍団に✨

🎥@equipedefrance

[Aikido Community Japan @AikidoCommJP]

📝 記事公開

「Safe Chain 入れてるから大丈夫」ではない理由 — Endpoint Protection が埋める『第1層の死角』

https://t.co/ZSskn9nRmB

#EndpointProtection #SafeChain #EDR #Aikido #セキュリティ

[Motoi🌴MLOpsエンジニア @motoy3d]

いいね

[Nyx Foundation @NyxFoundation]

【お知らせ】

コードではなく「仕様書」からバグを見つけるAIセキュリティ監査ツールを、本日OSS公開しました。

名前はSPECA。Specification-to-Checklist Agentic Auditing Framework の略です。

SPECAは、「仕様駆動（Specification-driven）」で高信頼性ソフトウェアを監査するための、AIエージェント型セキュリティ監査フレームワークです。

従来のコード駆動型ツールとは、根本的に異なるアプローチを取っています。

自然言語で書かれた仕様、たとえば EIP やコンセンサス仕様書などから、まず 明示的な型付きセキュリティプロパティ（Invariant / Precondition / Postcondition / Assumption） を抽出します。

次に、それらを STRIDE + CWE Top 25 に基づく脅威モデルで整理します。

そのうえで、各実装に対して proof-attempt reasoning、つまり「このプロパティが成立することを証明してみろ」と構造的に問いかけることで、仕様と実装のギャップを検出します。

これにより、次の3つの価値を提供します。

- 仕様レベルでしか表現できない脆弱性: コードパターンだけでは拾えない、仕様由来のバグを検出できる

- 複数実装間の横断比較: 同じプロパティ辞書で、複数の実装を一律に評価できる

- 偽陽性の原因分析: 根拠を完全にトレースし、偽陽性を根本原因ごとに分解できる

「これまでの実績」

SPECAは、これまで以下のような対象で実際に脆弱性を発見してきました。

・Intmax ZK実装
・SP1 zkVM実装
・Ethereumクライアント実装20件以上
・その他多数の DeFi プロトコル / OSSプロジェクト

直近の Sherlock Ethereum Fusaka 監査コンテストデータを用いた再実験では、既知の脆弱性15件すべてを検出し、さらに 追加バグ4件を独立に発見しました。

RepoAudit C/C++ ベンチマークでも、他のバグ発見AIと比較して最高水準の精度を維持しつつ、12件の新規候補バグを報告しています。

「なぜ今、全部OSS公開するのか？」

SPECAの核心である以下の要素を、すべて公開しています。

- プロンプト: AIエージェントのハルシネーションを徹底的に抑えるproof-attemptプロンプト設計

- 再帰的自己改善: 偽陽性を削減しながら H/M/L リコールを維持する 3-gate audit-reviewループ
（Dead Code / Trust Boundary / Scope）

- ハーネス: 並列化、リジューム、予算制御、circuit breakerまで完備した 再利用可能なPythonオーケストレータ

- 解釈可能性: 全ステップのログ・出力をJSONで構造化し、監査可能・解釈可能にした設計

バグバウンティのスコープやルールをそのまま BUG_BOUNTY_SCOPE.json として読み込み、実践的な脆弱性だけを抽出する設計です。

Claude Code CLI + MCPサーバーで動作し、Go / Rust / Nim / TypeScript / C などマルチ言語に対応しています。GitHub Actionsで全フェーズを自動実行できます。

公開の決め手はシンプルです。

エンタープライズのセキュリティ部門でも、ClaudeやOpenAIを活用したセキュリティツールを導入する選択肢が現実的になってきました。

その今なら、SPECAをオープンに公開しても、ただ攻撃に悪用されるのを指をくわえて見ているだけではない。防御側・ホワイトハッカー側が先に活用できる環境を作れると判断しました。

攻撃者より先に、ホワイトハッカーが現実システムのバグを見つけ、報告し、修正につなげられる世界を作りたい。

「Call for white-hat hackers」

ホワイトハッカーの皆さん、どうかこのSPECAを使ってください。

悪意あるハッカーより先に、バグバウンティ対象の現実システムの脆弱性を発見しきって、報告し、修正に導いてください。

あるいは、これをベースに、より高度なバグ発見システムを構築する研究・開発の土台にしてください。

プロンプトも、ループも、ハーネスも、JSONログも、全部MITライセンスで公開しています。好きなだけ改造・拡張・フォークしてください。

「使い方」

repoをcloneして、次のコマンドを実行するだけです。

uv run python3 scripts/run_phase.py --target 04 --workers 4 --max-concurrent 64

コマンド一つで即座に動かせます。

BUG_BOUNTY_SCOPE.json と TARGET_INFO.json を用意するだけで、新しいターゲットの監査を開始できます。

GitHub: https://t.co/raP8RZDP57

READMEと全ソースコードを読めば、すぐに動かせます。

セキュリティ界隈の皆さんと一緒に、仕様から始まる本物の監査文化を次のステージに押し上げたいと思っています。

ご意見・改善案・バグ報告・コラボレーションも大歓迎です。RT・コメント・試用報告、どれでも構いません。ぜひ反応いただけると嬉しいです。

[Motoi🌴MLOpsエンジニア @motoy3d]

やっぱ井上尚弥かな

https://t.co/y9QPsapuBZ

[Motoi🌴MLOpsエンジニア @motoy3d]

良さそう

[yousukezan @yousukezan]

脆弱性対応の手間を劇的に削減する新ツール「CVE MCP Server」が登場した。複数サイトを横断して調査していた作業を自然言語1回で完結させ、AIが実務レベルの分析を行う点が注目されている。

このプロジェクトは開発者Mahipalが公開したもので、AnthropicのClaudeとModel Context Protocolを組み合わせ、27種類のセキュリティツールを統合する。NVDやEPSS、CISA KEV、GitHub、VirusTotal、Shodanなど21の外部APIに横断的にアクセスし、単一の自然言語クエリで情報を取得できる。
最大の特徴はCVSSだけに依存しないリスク評価で、EPSS35%、KEV30%、CVSS20%、PoC15%の重み付けにより優先度を算出する点にある。スコア76以上は緊急対応対象とされ、現場の判断を自動化する。
また依存関係の脆弱性検査やGitHubアドバイザリ検索、URL分析にも対応し、DevSecOps用途にも拡張されている。8つの機能はAPIキー不要で即利用可能であり、段階的に機能拡張できる設計となっている。
https://t.co/IWg3jla0US

[Motoi🌴MLOpsエンジニア @motoy3d]

Lustreとの比較が気になり過ぎていたのでめちゃ参考になりました。
マルチノードでどうなるか、検証してみたい。

[🔰にっくす @___nix___]

Qiita の og:image が有効になったのでこれもポスト

Amazon S3 Files vs Amazon FSx for Lustre：性能比較をしてみた https://t.co/LSeQapcY78 #Qiita @___nix___より

[作曲家・和田貴史（John Harmony's Garden） @beagle_wada]

自動翻訳がついてこう言う時代になったんだなと思った。

[Kenn Ejima @kenn]

（日本語訳）

他の会社なら、ソースコード51万2000行、内部モデルのコードネーム、プロダクトロードマップの全容をリークした人間は、昼までに荷物をまとめて出ていくことになる。

Borisはサイドプロジェクトだったものをここまで育て上げた。Claude Codeは年間売上25億ドル超、GitHubの全コミットの4%を占めるプロダクトになった。リークに対する彼の公式コメントはこうだ。失敗したのはシステムであって、人ではない。手動だったデプロイのステップは自動化されるべきだった。パッケージ設定の除外ルールがひとつ抜けていたせいで、.mapファイルが通常のnpm publishに紛れ込んだ、と。

ミスを犯したエンジニアをクビにする会社が得られる結果はひとつだけ。他のエンジニア全員が「ミスは隠すものだ」と学ぶ。ヒヤリハットは報告されなくなる。次の設定ミスは指摘されるのではなく、揉み消される。公になるインシデント1件と引き換えに、水面下で起きる何十件ものインシデントを抱え込むことになる。

Googleは15年前にこれをSREの教義として体系化した。Google、Amazon、Microsoftの大規模障害の反省レポートは、デフォルトで「blame-free（個人を責めない）」方式で行われる。インシデント頻度のデータがその有効性を証明しているからだ。ミスを罰するチームはエラー率が高くなる。ミスを計測・可視化するチームはエラー率が下がる。

Anthropicはプロダクトロードマップの全容を競合他社すべてにさらしてしまった。それに対するプロダクト責任者の対応はこうだ。プロセスのどこが壊れていたか、何を自動化するか、再発防止のために次に何をリリースするか。それを明確に示した。

数十億ドル規模のプロダクトを作れるエンジニアが辞めずに残り続ける会社とは、そういう会社だ。設定ファイル1つのミスでクビにしない会社に流出されるのを防ぐには、自分たちがそういう会社になるしかない。

[五反田の殿 @Tono_fudosan]

【超特大ニュース！お台場にラスベガス級のアリーナ誕生へ！？】
SBIが総工費3500億円をかけて、没入型球体アリーナ「スフィア」の日本版をお台場に誘致…！！

お台場へは大井町からもりんかい線で一本！
実現が待ち遠しいです！

[Motoi🌴MLOpsエンジニア @motoy3d]

ふぁー…

[Publickey @publickey]

ブログ書きました： AWS、Claude Codeにアーキテクチャ設計、コスト見積もり、構成コード生成、デプロイ実行などの能力を組み込む「Agent Plugins for AWS」公開
https://t.co/mCpXi7KRDw

[Motoi🌴MLOpsエンジニア @motoy3d]

素晴らしい‼️🎉

[JFAなでしこサッカー @jfa_nadeshiko]

🔹試合終了🔹

🏆AFC女子アジアカップオーストラリア2026
⚔️決勝
🇯🇵#なでしこジャパン 1-0 オーストラリア女子代表🇦🇺

📱DAZN
🔗https://t.co/vYSqAjZYcm

#WAC2026 @afcasiancup　
#サッカー日本代表

[Motoi🌴MLOpsエンジニア @motoy3d]

体験したい

[Tesla Japan @teslajapan]

移動体験を劇的に進化させるテスラの運転支援機能 FSD（Supervised）を東京都新宿区でテスト。2026年に国内導入することを目標に開発を進めています。

[Kenta.Kase @Kesin11]

JIRA上でGitHub Copilotをアサインするとcoding agentにタスクを依頼できる機能が追加された。github issueでの体験にかなり近いので、JIRAを使ってる人は便利そう / https://t.co/seGcBYMpp2