AI時代のエンジニアリングマネージャーのあり方｜外部品質編 〜品質の可視化を、現場と経営をつなぐ形にするまで〜
! この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ Loglass Tech Blog Sprint の153週目の記事です！ 3年間連続達成まで残り7週となりました！ こんにちは、ログラスの飯田(@ysk_118)です。 ここ数年、AIによってコードを書く速度はずいぶん上がりました。一方で、「品質向上に対してどのようにアプローチしていくのか」という問いも、多くの現場で同時に立ち上がっているように思います。 AIによる開発現場の進化の渦中において、エンジニアリングマネージャーはどう変化すべきなのか？品質にとどまらずさまざまな観点でアップデートが求められていると感じていますが、まずは直近で取り...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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ディープフェイク検出AIは、中身を知らない攻撃者にどこまですり抜けられるのか（攻撃成功率0.443）
通常時は96.62〜98.73%の精度で判定するディープフェイク検出AIが、モデルの中身を一切知らないブラックボックス攻撃で最大0.443の確率ですり抜けられた、という研究が公開されました。中小企業にとっての結論は「検出AIを本人確認の最終判断に使わない」の一点です。数字の範囲と、研究自身が認めた限界まで含めて読み解きます。
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予測画面が正常でも装置は壊れるのか — 成功率96.5%が43.1%まで落ちた実験
カメラ映像にごくわずかな改ざんを加えると、AIロボットの「未来予測の映像」はもっともらしいまま、実際の動作だけが破綻しました。2026年7月公開の研究が示した成功率96.5%→43.1%という数字と、AI設備を入れる中小企業が検収・監視で見るべき対象を整理します。
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大きいモデルほど早く力尽きるのか？ 5体のAIを「エネルギー経済」に置いた実験で最大モデルが平均5.2ラウンドで停止
トークン生成に「エネルギー」の値段をつけ、ゼロになったら停止する環境に5体のLLMエージェントを置いた研究です。最大モデルは平均5.2ラウンドで停止し、小型モデルは30ラウンド全生存。議論と記憶を外したときの劣化も含めて、中小企業のAI運用設計に何が読めるかを整理します。
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