キノコードは、AI時代の学びをひとつにまとめた学習サイトです(江坂には教室もあります)!
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AIで、まず何を学んでみたいですか?
#AI活用 #Python
🍄 公式サイト
・kinocode.jp
Claude APIが、2023-06-01以来となる新しいAPIバージョン「2026-10-21」を公開しました!
temperature・top_p・top_kをリクエストに入れると、エラーになります。
🍄 Anthropic公式で確認できたこと(2026/10/21)
・新しいAPIバージョン「2026-10-21」が公開されました。前の版は2023-06-01です
・各言語のSDKとantコマンドも新しい主要版になり、既定で2026-10-21を送ります(Python SDKは2.0.0、TypeScript SDKは1.0.0)
・temperature・top_p・top_kは、既定値のままでも400エラーになります
・Claude 4.7以降のモデルは、もともと既定値しか受け付けないため、挙動は変わりません
・Claude Sonnet 4.6のように温度を下げて使っていた場合は、その効果がなくなります
・ユーザーメッセージ内のcitationsや、assistantメッセージ内のドキュメントブロックも400エラーになります
・Text Completions APIは、TypeScript・Go・Java・RubyのSDKとCLIから削除されました
・SDKとCLIのライセンスは、MITからApache 2.0に変わりました
・Amazon Bedrockでは、2026-10-21はClaude 4.7以降のモデルだけで使えます
🍄 他社の近い動き(競合比較)
・OpenAIのGPT-6でも、推論の強さを「none」以外にする場合は、temperature・top_p・top_logprobsを外すよう案内されています
・Claudeは、モデルに関係なくAPIバージョンで3つの引数を受け付けなくなります。OpenAIの案内では、推論の強さの設定で条件が変わります
🍄 公式では確認できなかったこと
・旧バージョン2023-06-01のサポート終了時期
・OpenAI側が同様のバージョン方式へ移るかどうか
SDKを上げる前に、3つの引数を使っているコードを洗い出しておくのが安全です。
#ClaudeAPI #Claude
🍄 出典(元記事)
platform.claude.com/docs/en/…
platform.claude.com/docs/en/…
🍄 比較に使った他社の情報
developers.openai.com/api/do…
OpenAIのモデルとCodexが、Google CloudのModel Gardenに来ます!
ライバル同士の提携で、GPT-6がGoogleのクラウド上で使えるようになります。
🍄 OpenAI・Google Cloud公式で確認できたこと(2026/10/21)
・OpenAIの最新モデルとCodexの仕組みが、Google CloudのModel Gardenに入ります
・Googleのブログでは、GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Lunaの3モデルが挙げられています
・今は一部の企業向けの限定プレビューです。OpenAIは一般提供を「数週間以内」と説明しています
・手元のCodex CLIとデスクトップ版を、Google側の基盤につないで推論できると、Googleは説明しています
・購入はGoogle Cloud Marketplace経由です。請求は1つにまとまり、既存のクラウド契約額から充当できます
・Google AntigravityとGemini Agentにも、まもなく入る予定です
・ゼロデータ保持とConfidential Computeは「近日提供」とされています
・OpenAIは「Microsoftは引き続き主要なクラウドパートナー」と明記しています
🍄 他社の近い動き(競合比較)
・AnthropicのClaudeは、Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundryで提供されています(Anthropic公式リリースノート)
・Googleは自社ブログで、主要なクローズドLLM3社のモデルを扱う唯一のハイパースケーラーだと説明しています(Google自身の説明です)
🍄 公式では確認できなかったこと
・Google Cloud上の料金と、OpenAI直販との差
・一般提供の具体的な日付と、日本リージョンでの提供
・Google Cloud版とOpenAI直販版の機能差
主要モデルを同じクラウドで選べる流れが、さらに進みました。
#OpenAI #GoogleCloud
🍄 出典(元記事)
openai.com/index/openai-mode…
cloud.google.com/blog/produc…
🍄 比較に使った他社の情報
platform.claude.com/docs/en/…
Anthropicが、先回りして動くAIアシスタント「Claude Duet」の研究プレビューを始めました!
毎朝のブリーフを届け、あなたの確認が要る件だけ知らせてくれるアプリです。
🍄 Anthropic公式で確認できたこと(2026/10/21)
・Claude Duetは、先回りして動くエージェントのアプリです。研究プレビューで、待機リスト制です
・まずは米国のProとMaxの利用者が対象です。iOS・Android・claude.aiで使えます
・料金はProとMaxに含まれ、使用上限はClaudeの他の機能と共通です
・Claude Opus 5.5を中心に作られています
・毎朝、つないだアプリの重要事項を短いブリーフにして届けます
・日中はアプリを見守り、確認が要るときだけ連絡します
・日程調整から、ダッシュボードや予測資料づくりまで任せられます。席を離れても作業は続きます
・実行前に確認を取る設計で、パスワードやサインイン用トークンは直接見ない仕組みです
・クレジットカード番号や公的な本人確認番号は、共有を断る専用の分類器を入れています
🍄 他社の近いサービス(競合比較)
・OpenAIの「dots」も、常時動くエージェントです。GPT-6 Astraで動き、承認が要る場面は確認を求めます
・dotsはPro・Business Premium・Enterpriseの対象地域向けで、EEA・英国・スイスは対象外です
・DuetとdotsのどちらがUXや精度で上かは、公式では確認できませんでした
🍄 公式では確認できなかったこと
・米国外や無料プランへの提供時期
・待機リストの招待の順番と時期
・朝のブリーフの精度を示す数値
朝の確認作業を丸ごと任せる流れが、米国のProとMaxで試せる段階に入りました。
#ClaudeDuet #Claude
🍄 出典(元記事)
claude.com/resources/article…
claude.com/product/claude-du…
🍄 比較に使った他社の情報
openai.com/index/introducing…
help.openai.com/en/articles/…
いや、COBOLって普通に脆弱性対応してますし、今月も脆弱性パッチ出てますよ
銀行系ということでIBMのメインフレームのCOBOLだと思いますが、IBMが基本的に運用保守してるので脆弱性が発見されれば当然対応されてます。
「誰も中身を把握できない」というのは語弊があって、あくまで「そろそろモダンで、別システムと連携しやすい言語にかえたいな」
「IBMの保守費高いな。内製したいな」
ってケースでCOBOLわかる人材がいないから移行できない、って話です。
保守されずに使われ続けてるわけではありません。
世界の銀行の約40%、ATMの95%は今も1959年生まれの「COBOL」ってやつが現場で動いている。
熟練したやつはどんどん退職して、誰も中身を正確に把握できないシステムが増えている。
ハッカー「AIに『このPHPの脆弱性どう悪用する?』って聞いたら、丁寧に全部教えてくれた」
セキュリティ担当者「で、銀行のCOBOLは?」
ハッカー「『私に任せてください』って言い始めた」
セキュリティ担当者「でも実際に触ってみようとしたら、誰も自信を持って実行できない」
本日、PHPはパッチが出る。WordPressもほぼ全部更新できる。
でも一番お金が動いてるコアは、パッチが出せないまま残っている。
AIも人間も、一番ヤバいところに手が届かない。
「過去にブームのように爆発的に広がったもの」は大体、
流行りに乗って導入したが、メンテしきれず放置パターンが多いので、特にRails、Next.jsらへんは宝石箱です笑
おそらくRailsはRubyのバージョン2.で止まってるところ多いんで、今後狙われると思います
アンソロピックもOpenAIのdotsに対抗するサービスを出してきましたね!
Grok botや Museなどと競合になるサービスですね!
もう1年前にRustかサーバーレスに移行してるので一安心
今日は知り合いの企業さんもどこもてんやわんやでしたね
でも怖いのは今からなので、至急対策バッジをあてましょう!
PHPのセキュリティチームが、重大な2件の脆弱性に関する注意喚起を行っています。公開しているウェブサイトでPHPを使用しているか確認し、10月21日午後11時(日本時間)に公開される修正パッチについて、可及的速やかに適用できるよう準備をお願いいたします。
php.net/archive/2026.php#202…
イーロンは去年までは他社へのインフラ貸し出しには反対してましたね
今年4月の社内メモでは
「貸し出すことにはするけど、一時的な処置」と言ってますが、先日10/20の決算時は
「半分は貸し出す方針」とまで言ってますね
こういう姿勢を「儲かると気づいたから切り替えたんだ」みたいに言われますが、それはないと思います。
イーロンからしたらそんなことは最初からわかってるからです。
そもそも、そういう視点だけで判断する人ではないと思うので。
それでも貸し出す方向にいったのは「学習に使いたいが効率的に使えない」というのが本音だと思います。
X.aiのデータセンターは大規模ですが、急ごしらえに近い形で作られたのでGPUの世代が統一されておらず、H100、H200、GB200など、性能や世代が違うGPUがかなり混在しています。
この場合、全部のGPUを使って学習しようとしても、速いGPUが待つだけになる時間が多く、非常に効率が悪いです。
今年4月の社内メモでもMFUが11%だという内容がxAI社長から出ていました。
(MFUは、GPUの計算能力の理論値を100として、どれくらいモデルの学習に役立つ演算がされているかの指標)
このMFUは
「GPUが電源切ってる状態」ではなく、稼働してるのに使われない(電気の無駄)の数値です。
つまり他の用途にも使えないのに、動いてもいないGPUが9割という状態です。
一般的な大規模学習の場合35-45%と言われます。
かなり効率が悪い事がわかりますよね。
さらに、GPUさえあれば学習できるわけではないので、モデルの設計、学習データの準備、分散学習の最適化、実験結果の評価など、研究開発側の体制もそれに見合った規模で整っている必要があります。
GPUが10万基あるからといって、1万基の10倍の速度で開発が進むわけではないってわけですね。
むしろ計算資源を増やすほど、それらを効率よく動かすための技術的な難易度は上がります。
そう考えると、xAIはGPUを大量に確保することには成功したものの、それをモデルの性能向上につなげるためのソフトウェアや人材確保、研究開発体制が追いついていなかったと思います。
だから、無理に非効率な学習をするより、他社に貸し出して推論に回すってのが現状だと思います。
(推論はGPUの世代が混在してても効率は落としにくいですし、単純にGPU数がそのまま活きてきやすい)
Codexが永久キャッシュになるの!?
ほんまですか?
永久ですよ永久?
それって、今日Solと話した10年後の未来予想図が、10年後に答え合わせするときにキャッシュヒットするってことよね!?
じゃあ、子どもために今のうちに色んな質問をキャッシュにしといて、亡くなる時に「わしの遺産じゃ」みたいにキャッシュを相続させるみたいな事もできるわけ!?
「フォフォフォ、存分にキャッシュヒットさせるがよい小僧ども」みたいな感じ?
「〇〇家に先祖代々引き継がれる伝統のキャッシュ」
みたいな世界線もありえるわけ?
自分でも何を言ってるのか分かりませんが、胸が熱くなることは確かです
ホテルのドアロック、実はこんなにヤバイかも!?
海外で話題の投稿
あるホテルの宿泊客が「Claude Code」を使って室内の無線機器を調査したところ、2014年の古いファームウェアを使うBLE制御装置を発見。
驚くことに、
煙感知器
エアコン
金庫
さらにはドアロックまでが同じシステムで管理されていたという。
さらにAIで通信プロトコルを解析させると、わずか90秒でドアの解錠に成功したとのこと。
投稿者は、「ホテル宿泊時にはセキュリティを確認し、物理的な補助錠がある部屋を選んだ方がいい」
と呼びかけています!
やはりセキュリティはアナログが一番信用できますね…
ホテル、民泊経営者の方々は至急設備点検し、AIに脆弱性チェックさせる、最低限アップデートは必ず実施するようにしてください。
尚、元ポストの内容の、技術的な真偽や「世界のホテルの約30%が該当する」という根拠はありません
claude code just reverse-engineered my hotel room's door lock in 90 seconds. the encryption is from 2014. the same protocol controls the smoke detector in the top right corner - that red light isn't a battery indicator. it blinked twice when i ran the scan.
i'm lying in a $85/night hotel room right now. opened claude code and typed: "scan every bluetooth and wireless device in range. show me what's talking to what."
it found 19 wireless devices. 18 were normal.
device 19: a BLE controller running an unpatched firmware from 2014. it manages the electronic door lock, the smoke detector, the thermostat, and the room safe. all four on one controller. one protocol. zero updates in 10 years.
i asked claude code to analyze the protocol. it took 90 seconds.
the lock uses a 4-byte rolling key with no session tokens. claude code generated a valid master key on the third attempt. i heard my door click from the bed.
then it found the smoke detector is on the same bus. the red light in the photo? that's the controller's status LED. it's not monitoring smoke. it's confirming the BLE handshake with the lock system every 8 seconds.
that means anyone within bluetooth range - the hallway, the room next door, the parking lot - with one prompt and 90 seconds can:
1. unlock your door
2. disable the room alarm
3. open your safe
4. and the smoke detector confirms the connection with that little red blink
the check takes 2 minutes:
step 1 → open claude code → paste the prompt from the first comment
step 2 → it scans every BLE device in range and flags unpatched firmware
step 3 → if it finds one → request a room change → ask for a room with a physical deadbolt → and use it
every hotel chain running ASSA ABLOY or Onity locks from before 2018 has this. that's roughly 30% of hotels worldwide.
i tested 3 hotels this month. all 3 vulnerable.
look at the photo. top right. that red dot blinking every 8 seconds. that's the handshake.
save the prompt. next hotel you check into → run it before you unpack.
Readers added context they thought people might want to know
The documented Onity hotel-lock flaw required physically plugging a device into the lock’s data port—not scanning it over Bluetooth. Onity began issuing port caps and firmware/board fixes in 2012. pcworld.com/article/460140… nbcnews.com/id/wbna48782283
GLMか、Kimiか、MimoかだろうけどおそらくGLM
快速更新:
我被告知一款备受瞩目的模型即将于今天发布,同时Agentic能力优于 @deepseek_ai V4.1-Flash-1017。
最重要的是价格更低🔥
在我看到的泄露测试和Demo已经证实了上述的说法。
我将于上线后发出正式评测~
Mistral AI(ミストラル)が、初の「時系列予測」専用モデル群「Timestral(ティムストラル)」を公開しました!
最大の209Mモデルは、GPUなしのCPUでも約140ミリ秒で予測できます。
🍄 Mistral公式で確認できたこと(2026/10/15)
・Timestralは、時系列基盤モデルのファミリーです。サイズは5M・28M・123M・209Mの4種類です
・209Mモデルは、公開ベンチマークのGIFT-Eval、TIME、fev-benchで1位を獲得したと、Mistralは説明しています(自社報告)
・従来の最高性能を、約3分の2のパラメータで上回ったとのことです
・複数の系列を同時に予測し、予測の幅(分位数)も出せます
・サーバーCPU(8スレッド)で、3週間分の15分間隔データから1日先を予測すると、5Mモデルで10ミリ秒、209Mモデルで140ミリ秒です
・モデルはHugging Faceで公開され、ライセンスはModified MITです
🍄 他社の近いモデル(競合比較)
・Mistralの発表では、28MモデルがChronos-2(約4倍の大きさ)を、209MモデルがTimesFM-3とFalcon-2.0を上回っていると書かれています
・これはMistral自身の比較です。各モデルの提供元による一次情報での再確認や、再計測は確認できませんでした
🍄 公式では確認できなかったこと
・第三者による再現(数値はMistral公式の報告のみです)
・詳しい技術レポート(今後の公開予定)
・日本語の業務データでの精度
売上や設備の数値予測を、手元のCPUで試せる時代になりつつあります。
#Mistral #時系列予測
🍄 出典(元記事)
mistral.ai/news/timestral
github.com/mistralai/timestr…
Perplexity(パープレキシティ)が、AIエージェント用の実行環境「SPACE(スペース)」をオープンソースで公開しました!
自社の「Computer」を動かしている、サンドボックス基盤そのものです。
🍄 Perplexity公式で確認できたこと(2026/10/15)
・SPACEは「Sandboxed Platform for Agentic Code Execution」の略です
・エージェントが書いたコードやファイルを、隔離された環境で動かす基盤です
・各サンドボックスは小さな仮想マシン(Firecracker microVM)で動き、それぞれ独自のOSを持ちます
・ネットワーク接続や認証情報は、サンドボックスの外側で管理されます。エージェントの作業環境に、認証情報は置かれません
・Computerでは、一時停止と再開、復旧、セッションの分岐に使われています
・ライセンスはApache 2.0です
・HTTP APIで、環境の作成やコマンドの実行、出力の取得ができます
🍄 他社の近い取り組み(競合比較)
・NVIDIAも、エージェント向けの隔離ランタイム「OpenShell」を、Apache 2.0でGitHubに公開しています
・OpenShellは、ファイルやシステムコールをカーネルで制限し、通信もポリシーで検査する設計です
・2つは設計が異なり、安全性や速度の優劣は、公式では確認できませんでした
🍄 公式では確認できなかったこと
・Perplexityが述べる「ネットワーク迂回への耐性」は自社テストの結果で、第三者による検証は確認できていません
・SPACEとOpenShellの直接比較や性能の数値
ご自身でエージェントを動かす方は、実行環境の隔離も一緒に設計しておくと安心です。
#Perplexity #AIエージェント
🍄 出典(元記事)
perplexity.ai/hub/blog/open-…
github.com/perplexityai/SPAC…
🍄 比較に使った他社の情報
github.com/NVIDIA/OpenShell
ChatGPT Proで、複数のAIエージェントが1つの作業を分担して、同時に進められるようになりました!
GPT-6 Astra ProのChatタブでは、応答の速さとツールの使い方も強化されています。
🍄 OpenAI公式で確認できたこと(2026/10/16〜17)
・GPT-6 Astra Pro(ChatGPTのChatタブ)がアップグレードされました
・応答が速くなりました
・プラグインやツールを使って作業を進める力が上がりました
・複数のエージェントが、作業の別々の部分を並列で進められます
・各エージェントの進み具合は会話の中で確認できます
・完了した作業を開くと、各エージェントが何をしたかを見られます
・対象は、ChatGPT ProユーザーのChatタブです。順次提供で、管理されたワークスペースでは設定と提供状況によって異なります
🍄 他社の近い機能(競合比較)
・Anthropicは、Claude Cowork(デスクトップ)の公式ガイドで、大きな作業を分けて並列に進められると案内しています
・Googleは、Gemini Enterprise向けの発表で、サブエージェントと連携して並列・順次の手順を動かせると説明しています
・提供形態がそれぞれ違うため、性能や使い勝手の直接比較は、公式では確認できませんでした
🍄 公式では確認できなかったこと
・同時に動くエージェントの数、利用上限、料金への影響
・Pro以外のプランへの提供予定
・並列化による速度や精度の数値
資料集め、比較、下調べのように、分けやすい仕事から試すのがおすすめです。
#ChatGPT #GPT6
🍄 出典(元記事)
help.openai.com/en/articles/…
xitter.cf/OpenAI/status/21111922…
🍄 比較に使った他社の情報
claude.com/resources/guides/…
cloud.google.com/blog/produc…
GPT-6 Astra Pro in ChatGPT got an upgrade with faster responses and improved use of plugins and tools.
And now, multiple agents can tackle different parts of a task in parallel. You can follow each agent’s progress and open completed tasks to review their work.
Now available to Pro users in the Chat tab.
いいですね!
ここらへんのハーネスをカスタマイズする思想はDeepSeek ハーネスが一番進んでいて、エージェントループそのものもすべてプラグインで取り替えることができますね!
理想的には個人のタスクに応じてハーネス最適化を行うべきなので、クローズドなハーネスだと自律改善の余地も小さく、少しもどかしい感じはします!
グーグルさんは論文の先進性の割に、最近は大企業病にかかって出すサービスがどれも無難なものばかりで、ちょっと心配ではあります
Replying to @kinocode3
モデルの重みは変えずに周辺を書き換える発想、効く置き方ですね。手元でも同じclaude -pをタスク別のディレクトリに分けて、CLAUDE.mdや渡す指示だけを差し替える運用に寄せていて、モデルの外で勝負する姿勢が後から効いてきました。
Google Research(グーグル・リサーチ)が、AIエージェントが自分の「ハーネス」を改善していく枠組み「Harness²(ハーネス・スクエア)」をオープンソースで公開しました!
モデルの重みは変えずに、プロンプトやツール、記憶を、タスクごとに書き換えて賢くします。
🍄 公式のGitHubと論文で確認できたこと(論文は2026/10/9提出)
・ハーネスとは、モデルを包む仕組み全体のことです(プロンプト、ツール、記憶、スキル、サブエージェントなど)
・編集できる部品は、システムプロンプト、ガードレール、記憶、ツールの案内、サブエージェント、スキル、スクリプト、プラグインの8つです
・正解を採点する役がなくても改良できるよう、案を出し、試し、良い点を合成する「Propose-Probe-Compose(プロポーズ・プローブ・コンポーズ)」を使います
・タスクで得た教訓を、次のタスクの改良にも引き継ぎます
・実行役として、OpenCodeとCodexに対応しています
・ライセンスはApache 2.0で、ベンチマークの実行にはLinuxとPython 3.12を使います
・「Googleの公式サポート製品ではない」と明記されています
🍄 成果(論文の自己申告値)
・GLM-5とGemini 3.5 Flashが、1回の改良で元のハーネスより良くなりました
・上がり幅は最大で、WorkBuddy-Benchが11.5点、JobBenchが4.5点、LABが11.8ポイントです
・改良の回数を増やすと、さらに伸びたとしています
🍄 他社との比較
OpenAIやAnthropicが、同じような自己改善の仕組みを公式機能として出しているかは、今回確認できていません。
なお、Harness²の実行役には、OpenAIのCodexも選べます。
モデルを替えなくても、周りの仕組みを育てれば成果が伸びます。ハーネス改善の研究が、実際に試せる段階に入りました。
#AIエージェント #AI活用
🍄 出典(元記事)
github.com/google-research/h…
arxiv.org/abs/2610.14224





















