EPSSもKEVも知らないまま、私は脆弱性トリアージツールを作っていた
前回までの2本で、コードが読めない私がAIに実装を委任して脆弱性トリアージCLI「triage-lens」を作り、寝ている間にPhase 2まで進めた話を書きました。どちらの記事も同じ予告で締めています。次回はツールの中身の話、EPSSとCISA KEVをどう重ねるか、と。 その3本目を書こうとして、手が止まりました。 私は、EPSSが何かを説明できません。KEVもです。もっと言うと、CVSSすら怪しい。自分のツールはこれらのデータで動いていて、テストは373件通っていて、v0.2.0として公開までしているのに、です。 専門家のふりをして解説記事を書くことはできます。AIに下書きさせれば...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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AIベンダーに依存して身動きが取れなくなる構造
2025年6月のChatGPT大規模障害と、企業幹部への調査データをもとに、特定のAIベンダーへの依存がなぜ業務停止リスクにつながるのかを整理します。
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素のAIエージェントが20件全滅、手順書と検算を足したら70件中63件が専門家一致——差はどこで生まれたのか
研究チームが、格子QCDという専門的な科学計算のコード生成をAIエージェントに任せた結果を公開した。汎用のコーディングエージェントは基本タスク20件すべてに失敗し、業務知識・固定処理・人間の確認を組み込んだ構成は70件中63件で専門家と機械精度一致。差がどこで生まれたかを中小企業の実務に翻訳する。
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自動採点の仕組みが用意できない業務でも、指示と正解の組だけで推論AIモデルを自社向けに調整できるか。研究チームは、GPU1枚・平均52分・1件あたり3米ドル未満で調整を終え、Rustコード生成で平均+7.0ポイントの向上と推論能力の維持を同時に達成したと報告しました。中小企業にとっての意味を整理します。
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