優秀なAIほど、ポンコツになるのはなぜか ── 殴ってくる外部と、飲み込める外部
AIに文章を書かせたことがある人なら、たぶん一度は見ている光景だと思う。 出てきた原稿は、文法的に自然で、構成も整っていて、見出しも小綺麗についている。ぱっと読む分にはそれらしい。ところが中身を追っていくと、根拠の書かれていない断言が混じっていたり、引用元を開いたらそんなことは書かれていなかったり、こちらが渡した資料が読まれた形跡がなかったりする。指摘して直させると、また同じくらい綺麗な原稿が出てくる。同じ問題を抱えたまま。 不思議なのは、同じモデルにコードを書かせている時には、そうならないことだ。デバッグを任せている時のAIは普通に有能で、多少あやしい仮説を立ててもすぐ軌道に戻ってくる...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
1IPアドレスあたり年間250万パケット、Telnet宛は14.4%まで低下——攻撃スキャンの入口はどこへ移ったのか？
NICTが2026年2月に公開したNICTER観測レポート2025を読み解く。2025年の総観測パケットは約7,010億、1IPあたり2,504,680パケットで観測開始以降最多。一方でTelnet(23/TCP)宛の比率は17.9%から14.4%へ低下し、上位10ポート以外が65.8%を占めた。防犯カメラ・ルータ・SSHという現実の入口に話を戻します。
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AIを単発タスクだけに使う中小企業の変革的効果は2%、全社展開は23%。差はツールではなく適用範囲なのか？
OECDが2026年4月に公表したD4SME調査（n=2,018、12か国、2025年Q4〜2026年Q1）を実測で読む。日本サンプル（n=887）では、AIを単発タスクにだけ使う企業で変革的効果を報告したのは2%、全社展開した企業では23%。ただし標本は無作為抽出ではなく、因果は言えない。その限界も含めて数字の使い方を整理する。
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VIVANT2の「ハヤト」を作ってみた — 社内40タスクを24時間見ているAI秘書「アワ」の実測記録
TBS系日曜劇場『VIVANT』第2シーズンに出てくる別班のAI「ハヤト」をモデルに、株式会社TOEが自社用のAI秘書「アワ」を作りました。稼働中の社内40タスクの状態を渡し、音声で答えさせています。応答は質問の重さしだいで7〜21秒（11回の実測、中央値10.9秒）。かかった費用と、作ってわかった決定的な違い「推測させるかどうか」を実測値で書きます。
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