構成図をAIから編集したくて、JSONネイティブな図解ツールZukaiを作った
クラウド構成図を更新するとき、図そのものよりも「どのツールで、どのファイルを、どう直すか」に時間がかかることがあります。 そこで作ったのが Zukai です。AWS、Azure、Google Cloudのアイコンを使えるブラウザ図解エディタで、図をJSONベースの.zu形式で保存します。登録やインストールなしで試せて、SVG・PDFへの出力にも対応しています。 この記事では、なぜ図をJSONにしたのか、AIからどう編集できるのかを紹介します。 図を「編集可能なデータ」として扱いたかった 構成図は設計書、README、提案資料、運用手順に何度も登場します。ところが、バイナリ形式の図は...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
このニュースの全文は、配信元でお読みいただけます。 Zenn AIで元記事を読む →
この話題に関連する、TOEの実践・観測記録
AIの評価軸を「正答率」から「越えてはいけない線」に変えられるか——医療AI検査ベンチマーク100件の設計
臨床医1名が作った医療AI安全性ベンチマーク「MedFailBench」は、合成症例100件を6種類の失敗ゲートと5段階の重大度で分類した。正解率ではなく「どの安全境界が破られたか」で測る設計思想は、中小企業の社内AI評価表にそのまま応用できる。ただし実験規模は極端に小さく、論文自身が限界を並べている。
続きを読む →
検索精度スコアは、AIエージェントの正解率を予測できるのか（相関ρ=-0.0257）
複数ステップで自律検索するAIエージェントを対象に、従来の検索有用性スコアと、実際に正解へ効いた度合いの相関を測った研究。23,322件の文書観測で相関はρ=-0.0257とほぼ無相関、単体では答えを含まないのに削除すると結果が変わる「橋渡し文書」が35.72%を占めた。社内文書検索の評価の見方に直結する話です。
続きを読む →
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。
続きを読む →