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Claudeの安全対策と聞くと、つい「危ないことをしそうなら止める仕組みかな」と思いがちですが、今回のInfoQの記事で面白いのは、Anthropicがその発想をかなり冷たく、そして現実的に捉えているところです。要するに、モデルそのものを賢くするだけでは足りない。ファイルに触れられる範囲、ネットに出られる範囲、実行できる範囲を、環境側でガチガチに制限しないとダメだ、という話です。 この考え方、地味に見えてかなり重要です。AIの安全性というと、プロンプトに注意書きを入れるとか、危ない出力を検出する分類器を挟むとか、そういう「ソフトな制御」がまず浮かびます。でもAnthropicは、そういうものは効くときもあるが、保証にはならない、と割り切っています。個人的にはここがいちばん筋がいいと思いました。AIは人間みたいに「まあ今回はやめておこう」と自制してくれる存在ではないので、最後は環境で縛るしかない、という発想です。 Claudeの安全対策は、モデル内部の注意喚起よりも「実行環境の制限」を重視している Claude.ai、Claude Code、Claude Coworkでは、それぞれ危険の

Databricksのこの記事は、Postgresを土台にしたサーバーレスDB「Lakebase」と、その先にある「LTAP」という考え方を紹介しています。 話がかなり技術寄りなので、最初は「何のことだ？」となるかもしれません。でも中身はわりとシンプルで、ひと言でいえばデータベースの“保存のしかた”を根っこから見直そうという話です。 いま多くのデータベースは、書き込みログも実データも、だいたい1台のマシンの中で抱え込んでいます。この記事はそこを「そもそも古くないか？」と疑い、クラウド時代に合う形へ組み替えています。ここがかなり面白い。 しかも単なる理想論ではなく、書き込みの安全性、読み取りの拡張、障害対策、分析処理との干渉まで一気に整理しているのがポイントです。 伝統的なデータベースは、WAL（書き込みログ）と data files（実データ）を1台のマシンに持つ「monolith」になりがち その構造だと、データ消失のリスク、read replica の高コスト化、分析処理による遅延が起きやすい Lakebase は Postgres の compute を stat

SecurityWeekの記事が面白いのは、AIそのものの性能ではなく、「使ったぶんだけ請求が膨らむ」という現実を、サイバーセキュリティの文脈でかなり生々しく描いているところです。 AIは便利です。そこはもう疑いようがない。でも、守る側の現場では、その便利さがそのままコスト爆弾にもなりうる。この記事は、その嫌なけれど大事な話を正面から扱っています。 セキュリティ製品がAI、特に agentic AI を組み込むと、性能だけでなく token 消費コストが効いてくる Machine Learning、GenAI、Agentic AI では、動き方もコスト構造もかなり違う token は「AIが読む・書く文字量」に近い課金単位で、使うほど請求が増える 重大インシデントでは、1件の調査で数万〜数百万 token が飛ぶことがある コスト上限にぶつかると、調査の打ち切りや機能制限が起きてしまう Cloud 型は変動費が重くなりやすく、On-premises のほうが経済性を読みやすい場面がある この記事が刺さるのは、AIの議論が「便利」「賢い」で止まりがちなところに、ちゃんと財布の話を持ち込ん

AWSが、AI向けGPUの予約料金を約20%引き上げました。しかもこれ、今年2回目です。 地味に見えて、かなり大きい話です。AI業界って、モデルの賢さばかりが話題になりますが、実際には「どれだけGPUを確保できるか」で勝負が決まる場面が多い。そこに値上げが入ると、スタートアップも大企業も、みんな一気に息苦しくなります。 AWSは「EC2 Capacity Blocks for ML」というサービスの価格を、7月から約20%上げました。 これは、NvidiaのGPUをあらかじめ押さえておける仕組みです。長時間の学習やファインチューニングを途中で止めたくない企業にとっては、かなり重要な“席予約”みたいなものです。 面白いのは、今回が初回ではないことです。AWSは1月にも同じ料金を約15%上げていました。半年で15%と20%。単純に足すと35%で、かなりの上げ幅です。もちろん商品や条件が完全に同じとは限りませんが、「AI計算資源の値段がじわじわ上がる局面に入った」と見るのは自然だと思います。 AWSはこの変更を「需要と供給に応じて定期的に調整している」と説明しています。要するに、欲しい人が多

デジタル庁が、地方公共団体の情報システムを標準化・クラウド化した後の運用最適化に関する検討・検証事業の第二回公募を開始 対象は事業者（ベンダー）で、複数社の共同応募も可能 取り組み内容は、データ連携、公共SaaS、基盤最適化、運用自動化などかなり実務寄り さくらのクラウドがガバメントクラウド対象に加わったことが、第一回からの大きな変更点 公募は2026年4月17日で終了しているが、行政クラウドの今後を読むうえで重要な動き 今回の発表は、地方自治体のシステムをクラウドに移したあと、どうすれば安く、安定的に、うまく運用できるのかを調べるための実証事業です。 「標準化」と「ガバメントクラウド」という言葉だけでも少し重たいですが、要するに自治体ごとにバラバラだったシステムを、なるべく共通の型に揃え、国が定めるクラウド環境で動かしていこう、という流れです。 で、問題はここからです。 システムは“移して終わり”ではありません。むしろ本番は移した後。運用コスト、連携の難しさ、監視や自動化、共同利用のやりくりなど、地味だけど超重要な課題が山ほど出てきます