SODA における Devin の活用事例
はじめに こんにちは。SODA でスニーカーフリマアプリ「スニダン（SNKRDUNK）」のフロントエンドを開発している浅原(@assa1605)です。フロントエンドを再構築する Frontend Rebirth というチームに所属していて、Vue で書かれた既存サイトを Next.js へリプレイスしています。 SODA では AI エージェントの活用が全社的に進んでおり、その一環として自律型 AI エンジニア「Devin」も各チームの開発フローに組み込まれています。エンジニアだけでなく、非エンジニアのメンバーも Devin に依頼して開発を進めています。エンジニアチームでは Git...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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AIに観点リストを渡すと精度は上がるのか？合成データで100.0%だったF1が実データで41.7%に落ちた検証
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AIの判定スコアを揺らすだけで攻撃は防げるのか — 成功率100%が43〜59%に下がった実験
社外に公開したAI判定APIは、1万回の問い合わせで判定をすり抜ける入力を作られます。2026年7月公開の研究は、返す信頼度スコアをランダムに歪めるだけで攻撃成功率が100%から43〜59%に下がり、分類精度は0%低下だったと報告しました。ただしゼロにはなりません。
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