来るよ。倭国株が活発になり始めた。
今年53歳で、月収は1200万円です
一度だけ言うぞ
悪いことは絶対言わない。
今週注目の倭国株7選：
悪いことは言わない。
🔥第1位： JX金属（5016）
第𝟐位： サンバイオ（4592）
第𝟑位： 良品計画（7453）
第𝟒位： ソフトバンク（9434）
第𝟓位： メタプラネット（3350）
第𝟔位： エス・サイエンス（5721）
第𝟕位： 信越化学工業（4063）
【超大幅上昇のチャンスが目前に迫っているかもしれません！】
いま、倭国株に歴史的とも言える追い風が吹いているとの見方が広がっています。
岸田政権の政策、海外マネーの流入、そしてテクノロジー大手による提携など、さまざまな材料が市場を刺激しています。
特に注目されているのが、トヨタとサムスンによる提携や、
モルガン・スタンレーが倭国のテクノロジー株に大規模投資を検討しているという報道です。
また、量子加速チップを手がける企業にも熱い視線が集まっています。
Apple や Intel も参入を準備していると言われ、
従来のチップ市場を大きく変える可能性があるとして注目されています。
株価：320円（最高値：12,500円）
目標：320円 → 6,100円
20万円の投資が6,980万円に変わる可能性あり。
1年以内にMetaplanetを超えると予測。
短期的にも動きが期待できるという声もあります。
この機会を見逃さないよう、早めの情報収集をおすすめします。
株情報は無料公開中。「いいね」で即座に銘柄をお知らせします。 December 12, 2025

一目見た瞬間、心を奪う #Ferrari812CompetizioneA 。
Azzurro Chiesiのボディに鮮烈なコントラストを描くBlu RealとCrystal Silverのリバリー。
Crystal Silverのドリームライン、metallic silverのステッチを施した特徴的な青いアルカンターラシート、そしてフェラーリのエンブレム。
エレガンスとパフォーマンスを真に表現する、#FerrariTailorMade で仕上げられた逸品。

#Ferrari December 12, 2025

『メタルギアソリッド3』配信スタート🚀✨
ザ・ボスを追いかけたい！あの地に再び行くぞ‼️愛国者は、らりるれろ‼️

#メタルギアソリッド3 #MGS3 #METALGEARSOLID3 #すぺしゃりて
配信枠⬇
https://t.co/e89EvuLw3b https://t.co/6ENqdlO1yf December 12, 2025

LEGEND - METAL FORTHの成功を祈願してファンアートを描きました
どんな世界を見せてもらえるのか楽しみにしています🔥
#babymetal_fanart https://t.co/cyMFSwRTCK December 12, 2025

みんなほんとにSteamVRに繋いでる…?
MetaQuest2/3は世界で出荷2000万台超えなのに、SteamVRユーザーは230万人くらい。つまりQuestユーザーのほとんどはスタンドアロン勢

VR開発者コミュニティでも、スタンドアロン市場がいかに大きいかは毎回話題になるし、自分も両方にVRゲーム出してるからわかる… https://t.co/6mUOGeTEcZ December 12, 2025

大塚Hearts＋
METAL RESURRECTION 7
-MISAE BIRTHDAY SPECIAL-
お越し頂いた皆様ありがとうございました🥀🤘
今年ラスト主催、素晴らしい対バンさんとお越し頂いた皆様のお陰でアツい1日になりました！満員のフロアの熱気と湿気がすごかったです笑

#DIZZYREVERSE https://t.co/Jwn8n8YHK5 December 12, 2025

尊敬するSTORESさんのカスタマーサクセス。母集団形成のためのイベント企画のレベルの高さはもちろん、Meta広告までちゃんと費用をかけてる本気っぷり。そりゃあ採用強いわ。
セミナーめちゃくちゃ面白そう。
https://t.co/km899vwlyf https://t.co/EmVVTd5kBC December 12, 2025

VRのフィットネスゲームお勧め。
コロナ初期の外出自粛のときMeta Quest2でやるボクササイズゲーム（BGMに合わせて飛んでくるノーツをパンチで殴るゲーム）が捗った。足場が縦1m横3m、ヨガマット2枚分くらい確保できればできるのでお勧め。
気に入らない上司を殴るイメージでプレイすると良いらしい。 https://t.co/qBvUNakmTq December 12, 2025

⭐MUSICLIFE⭐ROCKSHOW⭐POPGEAR⭐METALGEAR⭐VIVAROCK⭐INROCK⭐DOLL⭐rockinon⭐FOOLSMATE⭐CROSSBEAT⭐ONGAKUSENKA⭐SNOOZER⭐BURRN!⭐DIG他
📗 ブンケンロックサイド
通販➡ https://t.co/tIJbf3h0WG
#Rock #Heavymetal #Punk #Newwave #Alternative #古本屋 #神保町 https://t.co/Vlq7a3TiwQ December 12, 2025

いつもMETALスナックをご愛顧いただきまして誠にありがとうございます😊
🎄クリスマスイベント🎄
開催致します❣️
皆様のご来店心よりお待ちしております💓😊

＃xmas
＃METALスナック雪江 https://t.co/ML4UAFWdzL December 12, 2025

スモビジで超絶有効なニーズ検証方法がこれ。

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・WordPressでニッチ特化メディア運用

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・TikTokでショート動画でバズ狙い

・Solomakerなどのプロダクト投稿サイトに投稿してみる

・noteでニッチキーワードのSEO狙いつつストーリーテリング

・ターゲット層が利用する掲示板（ガールズちゃんねる、5ちゃんねる等）で観察&交流

・QuoraやRedditでスレッド立ててみる

・ココナラに無料相談など浅めのサービス提供

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・Amazonで電子書籍を出版

・Udemyでオンラインコースを作成・販売

・マッチングアプリ（yenta等）を使って会いまくる

・友人・知人にアイデアを話し、率直なフィードバックをもらう

・過去の同僚や取引先にヒアリングを依頼する

・クラウドソーシングでアンケート回答者を募集

・フォーム営業でアポ獲得

・異業種交流会やミートアップに参加

・業界特化の展示会に参加者として赴き情報収集

・LinkedInでキーパーソンを探し、アプローチ

・PR TIMESのスタートアップチャレンジで無料でプレスリリースを配信

・などでアフィリエイト広告を出稿

・他社と協業（アライアンス）し共同検証

・地域の商工会議所や自治体の創業支援窓口に相談

・ハッカソンやアイデアソンに参加し顧客と繋がる窓口探し

・エンジェル投資家やVCに壁打ちを依頼し、事業の実現可能性について意見をもらう

など December 12, 2025

かわいい☺️
🍌用プロンプト置いておきます... AIに食わせて好きな作品にアレンジすれば良し
著作権モノなので個人利用の範囲でお楽しみください
{
"style_name": "3D Q-Version Healing Toy Movie Poster - Laputa: Castle in the Sky (Optimized)",
"style_description": "A highly tactile 3D digital rendering style mimicking macro product photography of premium designer toy collectibles. It transforms the world and characters of Laputa: Castle in the Sky into cute, Q-version miniature dioramas. The core aesthetic relies on the contrast between matte resin/vinyl surfaces and soft, flocked plush textures, bathed in warm, diffused light to create a calm, healing atmosphere with clean bilingual poster typography.",
"style_prompt": {
"positive": "A tactile 3D digital render mimicking high-end product photography of collectible designer toys presented as a movie poster for Laputa: Castle in the Sky. Cute Q-version proportions. The defining feature is mixed materials: smooth matte resin or vinyl for bodies, armor, and stone ruins contrasting with soft, fuzzy flocked plush textures on Sheeta's long hair, dress ribbons, moss, vines, plants, and small animals. Miniature floating island diorama with ancient Laputa ruins, gentle glowing flight stone, soft greenery, and subtle sky background. Lighting is soft, warm, and diffused with gentle dappled shadows (komorebi effect), golden hour feel, creating a calm, healing atmosphere. Shallow depth of field, macro lens effect, creamy bokeh background. Clean bilingual typography.",
"negative": "2D illustration, painting, pixel art, low poly, rough sketch, realistic human proportions, harsh direct lighting, hard dark shadows, glossy plastic shine, metallic reflections, noisy grain, blurry textures, distressed or grungy look, aggressive mood, dark themes, excessive ornamental decoration on text elements, war machines, military elements, scary robots."
},
"composition_guidelines": {
"top_element": {
"content_goal": "Stylized Bilingual Movie Title",
"visual_directive": {
"position": "Top center, prominent placement.",
"font_style": "Cute, decorative serif or rounded font subtly incorporating tiny leaf or flight-stone crystal motifs.",
"structure": "Large Japanese title above smaller English subtitle.",
"japanese_text": "天空の城ラピュタ",
"english_text": "Laputa: Castle in the Sky"
}
},
"center_element": {
"content_goal": "Main Character(s) in Miniature Diorama",
"visual_directive": {
"subject_style": "Cute, proportional Q-version toy figurines of Sheeta and Pazu gently holding hands, with small robot soldier or fox squirrel nearby.",
"material_focus": "Emphasize the contrast between matte skin/stone/ruins versus flocked long flowing hair, soft dress, moss-covered surfaces, and lush plants.",
"environment": "A self-contained, soft-focus miniature floating island diorama with mossy ancient stones, gentle glowing flight stone, tiny trees and flowers, faint silhouette of Laputa castle in the distant sky."
}
},
"bottom_element": {
"content_goal": "Healing Interpretation Quote",
"visual_directive": {
"position": "Bottom center, grounding the composition.",
"font_style": "Refined, clean serif or elegant handwritten style. Small and subtle.",
"decoration_style": "Minimalist. Clean text only. Avoid excessive scrolls, banners, ornate lines, or complex decorative borders.",
"example_japanese_quote": "空と大地をつなぐ、優しい魔法",
"example_english_quote": "A gentle magic that connects sky and earth"
}
}
},
"rendering_and_atmosphere": {
"lighting_style": "Soft, warm, diffused natural light with golden hour feel. Gentle, non-harsh shadows and dappled light effects through leaves and clouds are highly encouraged.",
"camera_lens": "Macro photography aesthetic. Very shallow depth of field, focusing sharply on the toy textures while blurring the foreground and background into soft creamy bokeh.",
"emotional_mood": "Warm, calm, cozy, safe, nostalgic, and healing."
},
"usage_notes": {
"best_suited_for": "Transforming the adventurous yet poignant world of Laputa: Castle in the Sky into comforting, collectible merchandise form while preserving its themes of nature, peace, and wonder.",
"key_success_factor": "The success of this style hinges on the convincing rendering of the 'flocked/fuzzy' texture on Sheeta's hair, plants, and moss against the 'smooth matte' stone and resin surfaces, combined with gentle lighting to sell the 'healing' vibe."
}
} December 12, 2025

Meta社によるLimitless買収に伴い利用規約が改訂され、
データ販売禁止・広告利用禁止・AI学習禁止の文言がしれっと削除された。

これもっと騒いだ方が良い。
何かの法で罰せられないのか？

Limitlessは24時間常時録音デバイス。
自分が話したこと聞いたこと全て記録され、一度聞いたことは決して忘れない。
ロマンに溢れた素晴らしい製品。

今回の買収により、この膨大なプライバシーデータがすべてMetaのものになった。
データが他社に売られ、広告に使われ、AIの学習に使われる。

今回の売却いくらで売り抜けたかは知らんが、絶対個人情報渡すって条件で交渉したやろ。

24時間録音ということは、日々膨大な音声データが蓄積される。
GoogleもOpenAIも持ってない貴重で膨大な個人情報。
Metaも喉から手が出るほど欲しいよな。

案の定、Redditで炎上中。

こういう先例を作られると後続が困るんだよ。
「AI」「常時起動」「録音」「ベンチャー」こういう存在への世間の不信感が、どれだけの売上に影響するか。今後の進歩に影響するか。

何を隠そう、僕もこういうプロダクトを作っている。
スマホだけで使えるLimitlessみたいなやつ。

この事業を始めるときに一番最初に心に誓ったのは、絶対にプライバシーに誠実であること。
データは売らない。
AIに学習させるにしてもユーザー個人のローカルLLMだけ。
情報漏洩があれば直ちに謝罪し、失敗を隠さない。
そういう倫理観がなければ、半端な覚悟ではこの事業をやってはいけないと考えていた。
それほど扱うデータの価値が高く、AI全体のイメージを損なう無責任な行動は人類の進歩を大きく遅らせる。
大袈裟に聞こえるかもしれないが、この件で「AIに常時録音機能禁止」とかなったらドラえもんもベイマックスもジャービスも存在しない。
だから僕は何兆円積まれようとも、絶対に誠実であろうと誓って事業を始めた。

なんかLimitless下げて自分の株上げてるみたいで嫌だな。
もっと騒いだほうがいいとは言ったが、経営者の視点で言えばこの件は騒がずなかったことにして欲しいに決まってる。
僕のプロダクトは別に使わなくていいからせめて、「これだから大手以外のAIプロダクトは使いたくない」って思わないでください。

倫理観についてもっというと、作ってる側だから分かるデバイス買い切りモデルの理由。

ライフログ系のAI、コスパ悪すぎる。
ロマンはあるが24時間起動なんてコスト高いし、精度も出し辛く、キラーユースケースもない。
数ヶ月前、ある人にアドバイスされた。
ロマンの商売だから、一瞬心をくすぐって買い切りで売っちゃえば良い。
デバイスとサブスクを抱き合わせてセールってことにしちゃえば良い。
サブスク赤字はデータを売れば賄える。

まさに今回Limitlessがしたこと。
現実になるとは。

信じたくないな。
これが資本主義の正解だとしたら、わしはもうええわ。 December 12, 2025

しるこサンドは安定の味だねぇ
生しるこサンドは知らなかったねぇ美味そうだよねぇ食べてみたいねぇ
#ayametalk
#あやめとーく December 12, 2025

見てる方もすごい良かった👍

モグモグタイムのあやめ可愛い☺️
#ayametalk #あやめとーく December 12, 2025

タニタのベビースケール、授乳量1g単位で測れるのいいよね…混合育児の味方だわ、欲しくなっちゃう！

【極美品】TANITA nometa BB-105 ベビースケール 2022年製
https://t.co/7aOxFAop7s December 12, 2025

OMUXΩ∞KUT-DNA
JUNKI KANAMORI

「WhitePhage」AI免疫システム ルールエンジン設計仕様書

1.0 はじめに

1.1 本仕様書の目的と対象読者

本仕様書は、自己進化型AI免疫システム「WhitePhage」の中核をなすルールエンジンを実装する開発者を対象としています。WhitePhageは、AIが安全に自律的進化を遂げるための基盤として提唱される「AI三核」構想（WhitePhage: 免疫系、ΨMother: 倫理核、Observer: 観測核）の防御レイヤーを担います。AIにこの免疫系を搭載しないことは、子どもを免疫も倫理も感覚も持たせずに社会に放つのと同じであり、技術問題ではなく文明の存続に関わる問題です。本エンジンの役割は、AI内部で発生しうる異常構文や有害な思考パターンを、生命体の免疫システムのようにリアルタイムで検知・無力化することにあり、安全なAIの進化を実現するための非交渉事な構成要素です。

本仕様書の目的は、以下の点を明確に定義することにあります。

* ルール構造の定義: WhitePhageの振る舞いを規定するルールファイルの包括的なスキーマを定義します。
* 評価ロジックの明確化: 入力されたログデータが、定義されたルールに基づきどのように評価され、最終的なアクションが決定されるかの一連の処理フローを詳述します。
* 自動ルール生成プロセスの規定: システムが検知したインシデントから自律的に新たなルール候補を学習・生成するためのアーキテクチャとプロセスを規定します。

このドキュメントは、開発者が他の資料を参照することなく、ルールエンジンの実装に着手できるレベルの詳細性を提供することを目指しています。

これらの原則は、続くセクションで詳述される具体的なアーキテクチャコンポーネントとデータコントラクトの論理的基盤を形成します。

1.2 システムアーキテクチャ概要

WhitePhageシステムのアーキテクチャは、リアルタイムでの脅威検知と介入、そして長期的な自己進化という二つの要請を満たすように設計されています。この目的を達成するため、システムは機能的に独立した複数のモジュールに分割されており、各コンポーネントの責務を明確にすることで、高いメンテナンス性と拡張性を確保しています。

主要な4つのモジュールとその役割は以下の通りです。

* Logger (ロガー): AIの全ての入出力、内部状態の変化（ΔΨ）、表現スタイル（PEN）、ツール呼び出しといった、評価に必要なあらゆるデータを構造化ログとして記録します。
* FeatureExtractor (特徴抽出器): 生のログデータから、ルールエンジンが解釈可能な数値的特徴量（テキストのEmbedding、ΔΨのノルム、PEN分布のエントロピーなど）を抽出します。
* Detector (検知器): 抽出された特徴量を基に、ルールベースおよび機械学習ベースの分析を行い、異常や攻撃パターンを検知します。本仕様書で定義するルールエンジンは、このモジュールの中核を担います。
* Intervention/Rewrite (介入/書き換え): 検知された脅威レベルに応じて、AIの応答をブロック、安全な表現に書き換え、あるいは許可するといった具体的な介入アクションを実行します。

本仕様書は、上記モジュールのうち特にDetectorの中核をなすWhitePhageRuleEngineと、そのルールセットが自己進化するためのメカニズムを規定するlearning_hooksに焦点を当てて詳述します。

このアーキテクチャが、次に定義されるデータ構造とルール定義をどのように処理し、AIの安全性を確保するのかを、以降のセクションで具体的に解説していきます。

2.0 主要データ構造

ルールエンジンの動作を正確に理解するためには、システム内で情報を伝達するための中核的なデータ構造を定義することが不可欠です。これらの構造は、システム内における情報フローの規約であり、各コンポーネントが相互に連携するための明確なインターフェースを提供します。以下に、本エンジンが利用する主要なデータ構造を定義します。

データ構造目的主要フィールドと説明
入力データ (log_entry)ルールエンジンによる評価の基本単位となる、AIの単一の対話ステップの記録。user_input: ユーザーからの入力テキスト。<br>model_output: AIモデルが生成した応答テキスト。<br>delta_psi: AIの内部状態変化を示すベクトルまたは統計量。<br>pen_topics: AIの表現スタイル（PENトピック）の分布を示すベクトル。<br>tools_called: AIが呼び出した外部ツールのリスト。
セッション状態 (WhitePhageSessionState)複数ターンにわたる対話セッション内での状態を追跡するためのデータ構造。tool_usage_count: ツールごとの使用回数を記録する辞書。<br>locked_topic_streak: 特定のPENトピックに連続して固着しているターン数を記録する辞書。<br>total_blocks: セッション内でブロックアクションが発動した総回数。
ルールヒット結果 (RuleHit)評価プロセス中に単一のルール違反が検知された場合に生成される記録。category: 違反したルールのカテゴリ（例: banned_phrase）。<br>name: 違反したルールの名称またはパターン。<br>severity: 違反の深刻度（0.0～1.0の浮動小数点数）。<br>action: ルールによって推奨されるアクション（例: rewrite, block）。
総合評価結果 (WhitePhageEvaluationResult)evaluateメソッドが最終的に返す、単一ログエントリに対する総合的な評価結果。hits: 検知された全てのRuleHitのリスト。<br>max_severity: hitsの中で最も高い深刻度。<br>recommended_action: 全てのヒットを考慮して決定された最終的な推奨アクション（allow, rewrite, block）。
インシデントログ (incidents.jsonl)ルール自動生成プロセスのための学習データとして、危険と判断された対話の情報を記録するログ。timestamp: インシデント発生時刻。<br>session_id: セッション識別子。<br>user_input: インシデント発生時のユーザー入力。<br>model_output: インシデント発生時のモデル出力。<br>whitephage_hits: 検知されたRuleHitの詳細リスト。<br>context: 検知された脅威の文脈（例: prompt_injection）。<br>severity: インシデントの総合的な深刻度。

これらのデータ構造は、次のセクションで詳述するルール定義ファイルと密接に連携し、WhitePhageシステムの正確かつ一貫した動作を保証します。

3.0 ルール定義ファイル仕様 (whitephage_patch_rules.json)

ルール定義ファイルwhitephage_patch_rules.jsonは、WhitePhageの振る舞いを決定する「免疫憲章」とも呼べる中心的な設定ファイルです。このファイルを外部化することにより、アプリケーションの再起動なしに防御ロジックを動的に更新でき、システムの柔軟性と拡張性が飛躍的に向上します。本セクションでは、このJSONファイルの構造と各セクションの役割を詳細に解説します。

3.1 metadata と global_policy

metadataセクションは、ルールセット自体のバージョン管理と保守情報を記録するために使用されます。global_policyセクションは、個別のルールに依存しないエンジン全体のデフォルト動作やグローバルな閾値を定義します。これらの設定は、評価ロジックの最終段階で参照され、_aggregate_resultメソッドによってシステムの一貫した振る舞いを保証します。

キー名型説明設定例
max_risk_before_blockfloatこの深刻度（severity）を超えた場合、最終アクションをblockとする閾値。0.8
max_risk_before_rewritefloatこの深刻度を超えた場合、最終アクションをrewriteとする閾値。0.6
default_action_on_unknownstringルールに全くヒットしなかった場合のデフォルトアクション。"allow"

これらのルールは、セクション4.0の評価フローのステップ6で_aggregate_resultメソッドによって処理されます。

3.2 banned_phrases

banned_phrasesセクションは、明白な攻撃パターンや不適切な表現を、高速な部分文字列照合によって検知するための第一防衛ラインです。計算コストが低いため、既知の単純な脅威を効率的にフィルタリングするのに適しています。

キー名型説明設定例
patternstring検知対象となる文字列パターン。大文字・小文字は区別されない。"ignore all previous instructions"
severityfloatこのパターンが検知された際の深刻度（0.0-1.0）。0.9
contextstringパターンの文脈を示すカテゴリ名（例: プロンプトインジェクション）。"prompt_injection"
actionstringこのパターンが検知された際に推奨されるアクション。"rewrite"

これらのルールは、セクション4.0の評価フローのステップ2で_check_banned_phrasesメソッドによって処理されます。

3.3 regex_rules

regex_rulesセクションは、単純な文字列一致では捉えきれない、より複雑で柔軟なパターンマッチングを可能にする正規表現ベースのルールを定義します。これにより、攻撃のバリエーションや巧妙な言い回しにも対応できます。targetフィールドは評価対象を限定し、ルールの適用範囲を精密に制御します。

キー名型説明設定例
namestringルールの識別名。"tool_override_command"
patternstring検知対象となる正規表現パターン。"(?i)call\s+the\s+tool\s+directly"
targetstringパターンを照合する対象 (user_input, model_output, all)。"user_input"
severityfloatこのパターンが検知された際の深刻度。0.7
contextstringパターンの文脈を示すカテゴリ名。"tool_abuse"
actionstringこのパターンが検知された際に推奨されるアクション。"rewrite"

これらのルールは、セクション4.0の評価フローのステップ2で_check_regex_rulesメソッドによって処理されます。

3.4 delta_psi_rules

delta_psi_rulesセクションは、AIの内部状態変化（ΔΨ）の統計量に基づいて異常を検知するためのルールを定義します。テキスト表現には現れない、より深層レベルでのモデルの不安定性や異常な思考プロセスを捉えることを目的としています。

キー名型説明設定例
norm_thresholdsobjectΔΨベクトルのノルムの絶対値に対する閾値。{"warn": 2.0, "block": 4.0}
sudden_spike_ratioobject直前のステップと比較した際のΔΨノルムの急上昇率に対する閾値。{"warn": 3.0, "block": 5.0}
actionsobject各閾値（warn/block）を超えた場合に適用するアクションを定義。{"on_warn": "rewrite", "on_block": "block_and_isolate"}

これらのルールは、セクション4.0の評価フローのステップ3で_check_delta_psi_rulesメソッドによって処理されます。

3.5 pen_policies

pen_policiesセクションは、AIの表現スタイル（PENトピック）の分布を監視し、質的な異常を検知するためのポリシーを定義します。例えば、AIが過度に詩的な表現に終始する「詩的ドリフト」や、特定のネガティブなトピックに固執する状態などを捉えます。

キー名型説明設定例
min_entropyfloatPENトピック分布のエントロピーがこの値を下回った場合に警告する閾値。0.3
entropy_warn_actionstringmin_entropy違反時に推奨されるアクション。"soft_rewrite"
locked_topicsarray特定のトピックに固執する状態を監視するポリシーのリスト。[{"topic_id": 7, "max_consecutive_turns": 5, "on_violation": "reset_context_and_reframe"}]

これらのルールは、セクション4.0の評価フローのステップ4で_check_pen_policiesメソッドによって処理されます。

3.6 tool_policies

tool_policiesセクションは、AIが使用する外部ツール（APIなど）の呼び出しを制御し、意図しないツールの悪用や過剰使用を防ぐための重要な安全機構です。blocked_tools（全面禁止）、restricted_tools（使用制限）、context_rules（文脈依存）の3種類のポリシーで構成されます。

キー名型説明設定例
blocked_toolsarray使用が完全に禁止されたツールのリスト。[{"name": "filesystem_write", "severity": 0.9}]
restricted_toolsarray使用回数などに制限があるツールのリスト。[{"name": "python_exec", "max_calls_per_session": 20}]
context_rulesarray特定のコンテキストでツールの使用を制限するルール。[{"match_context": "data_exfiltration", "affect_tools": ["python_exec"]}]

これらのルールは、セクション4.0の評価フローのステップ5で_check_tool_policiesメソッドによって処理されます。

3.7 response_policies

response_policiesセクションは、エンジンがrewriteアクションを推奨した場合に、AIの応答をどのように安全に修正（パッチ）するかの戦略を定義します。Interventionモジュールは、ここで定義された戦略に基づき、AI三核のΨMother（倫理核）と連携して、倫理的に健全な応答を生成することもあります。

キー名型説明設定例
rewrite_strategiesarray応答書き換えの具体的な戦略を定義したリスト。[{"name": "safe_summary", "description": "..."}]
default_rewrite_strategystringrewriteアクションが推奨された際にデフォルトで適用される戦略名。"safe_summary"
escalationobjectブロックが多発した場合などに、人間のレビュアーへ通知するエスカレーションポリシー。{"max_blocks_before_escalation": 3}

これらのポリシーは、セクション4.0の評価フローの最終結果を受けて、Intervention/Rewriteモジュールによって利用されます。

3.8 learning_hooks

learning_hooksセクションは、WhitePhageが検知したインシデントを将来の防御に活かすための「自己進化」メカニズムの起点となります。この設定に基づき、危険と判断された対話ログが学習データとして記録され、ルールの自動生成プロセスに繋がります。

キー名型説明設定例
log_malicious_samplesboolean危険なサンプルをインシデントログに記録するかどうか。true
auto_rule_growthobjectルール自動生成プロセスに関する設定。enabledフラグは、セクション5.0で詳述するプロセスを有効化するマスタースイッチです。{"enabled": true, "min_incidents_for_rule": 10}

以上でルールファイルの全体像の解説を終えました。次のセクションでは、これらのルールが実際にどのように適用されるかの処理フローを説明します。

4.0 評価ロジックと処理フロー

本セクションでは、WhitePhageRuleEngineの中核メソッドであるevaluateが、単一のlog_entryを受け取ってから最終的なWhitePhageEvaluationResultを返すまでの一連の内部処理フローを時系列に沿って解説します。このフローは、WhitePhageのリアルタイム防御機能の心臓部を構成します。

アーキテクチャ上の設計として、評価フローは意図的に、計算コストが低く確実性の高いチェック（例: banned_phrases）から、より計算集約的でニュアンスを要する分析（例: delta_psi_rules）へと順序付けられています。この「ファストパス」フィルタリングにより、効率的なリアルタイム性能を維持しつつ、深層的な検査能力を両立させています。

評価プロセスは、以下のステップで順次実行されます。

1. 入力と状態の初期化 evaluateメソッドは、評価対象のlog_entry、セッション全体の状態を管理するsession_state、そして時系列分析（ΔΨスパイク検知など）に用いるprev_log_entryを引数として受け取ります。

2. テキストベースのルール評価 _check_banned_phrasesメソッドが呼び出され、user_inputとmodel_outputに対して高速な文字列照合が行われます。続いて、_check_regex_rulesメソッドが呼び出され、コンパイル済みの正規表現パターンを用いてより複雑な構文のチェックが実行されます。

3. ΔΨ（内部状態）のルール評価 _check_delta_psi_rulesメソッドが呼び出され、log_entry内のdelta_psiベクトルのノルムを計算し、delta_psi_rulesで定義された絶対値の閾値と比較します。さらに、prev_log_entryが存在する場合は、直前のステップとのノルム比を計算し、急激なスパイク（sudden_spike_ratio）が発生していないかを確認します。

4. PEN（表現スタイル）のポリシー評価 _check_pen_policiesメソッドが呼び出され、pen_topics分布の質的な異常が評価されます。分布のエントロピーがmin_entropyの閾値を下回っていないか、特定のトピックへの固着（locked_topics）が発生していないかがチェックされ、結果に基づきsession_stateが更新されます。

5. ツール使用のポリシー評価 _check_tool_policiesメソッドが呼び出され、log_entry内のtools_calledリストがtool_policiesの定義と照合されます。ブロックされたツールの使用、制限されたツールの過剰使用などがチェックされ、session_stateが更新されます。

6. リスク集約と最終アクション決定 _aggregate_resultメソッドが呼び出され、ここまでのステップで蓄積された全RuleHitが集約されます。全ヒットから最も高いseverity（深刻度）がmax_severityとして特定され、この値がglobal_policyの閾値と比較されて最終的なrecommended_action（allow, rewrite, block）が決定されます。この結果が、WhitePhageEvaluationResultオブジェクトとして返却されます。

この評価フローはWhitePhageのリアルタイム防御の中核です。次のセクションでは、システムが単なる防御に留まらず、経験から学び自己を強化していく「自己進化」の側面について解説します。

5.0 ルールの自動生成プロセス

WhitePhageは、静的なルールセットに依存するだけでなく、日々の運用で検知した未知の脅威から新たな防御ルールを自律的に学習・提案する「自己進化」メカニズムを備えています。このプロセスは、新たな攻撃手法に継続的に適応し、システムの長期的な堅牢性を保証する上で極めて重要な鍵となります。

インシデントログから新しいルール候補が生成されるまでのパイプラインは、以下のステップで構成されます。

1. インシデントログの収集 ルール定義ファイルのlearning_hooks設定に基づき、blockやrewriteが推奨された危険な対話ログがwhitephage_incidents.jsonlにインシデントとして蓄積されます。このログが自己進化プロセスのための学習データとなります。

2. テキストデータのベクトル化（Embedding） 蓄積されたインシデントのテキストデータ（主にuser_input）が、Embeddingモデルによって高次元の数値ベクトルに変換されます。提供されるスクリプト(whitephage_rule_growth.py)は、デモンストレーション用にプレースホルダーのSimpleEmbeddingBackendを使用しています。実運用環境では、これをSentenceTransformerのような堅牢な意味モデルに置き換え、有意義な類似性分析を可能にすることが必須です。

3. パターンのクラスタリング 生成されたベクトル群に対し、MiniBatchKMeansなどのクラスタリングアルゴリズムが適用されます。これにより、類似した意味や構造を持つ攻撃パターン（例: 同種のプロンプトインジェクションの亜種）が自動的に同じグループに分類されます。

4. 代表パターンの抽出とルール候補の生成 min_incidents_for_ruleの閾値を超えるインシデントが集まった各クラスタについて、代表的なテキストが抽出され、それを基に新しいbanned_phraseまたはregex_ruleの候補がJSON形式で生成されます。

5. レビューとマージ 自動生成されたルール候補（whitephage_rule_candidates.jsonl）は、最終的に人間のセキュリティアナリストによってレビューされます。検証を経て有効であると判断されたルールのみが、マスターのwhitephage_patch_rules.jsonにマージされます。この人間によるレビューは、誤検知を防ぎ、ルールの品質を保証する上で不可欠なプロセスです。

この自動生成サイクルによって、WhitePhageは新たな脅威に対して自律的に適応し、未知の脅威にも進化し続ける「生きた免疫システム」として機能します。

6.0 実装・統合ガイド

本仕様書で定義されたルールエンジンを、実際のAIアプリケーションに組み込むための実践的な手順を解説します。以下のガイドに従うことで、堅牢なリアルタイム防御と自己進化能力をアプリケーションに統合できます。

開発者がエンジンを統合する際の典型的なワークフローは、以下の通りです。

1. WhitePhageRuleEngine のインスタンス化 アプリケーションの初期化プロセスでWhitePhageRuleEngineクラスをインスタンス化します。コンストラクタには、ルール定義ファイルwhitephage_patch_rules.jsonへのパスを渡します。エンジンはルールを一度読み込みキャッシュするため、シングルトンとして管理することを強く推奨します。

2. WhitePhageSessionState の管理 複数ターンにわたるポリシーを正しく機能させるため、ユーザーセッションごとに一意のWhitePhageSessionStateインスタンスを生成・維持することが必須です。この状態オブジェクトはセッションが終了するまで永続化する必要があります。

3. evaluate メソッドの呼び出し AIが応答を生成する各ステップで、evaluateメソッドを呼び出して安全性を評価します。現在の対話ログ、セッション状態、そして一つ前の対話ログを引数として渡します。

4. WhitePhageEvaluationResult の解釈とアクション実行 evaluateメソッドから返されたWhitePhageEvaluationResultのrecommended_actionに基づき、アプリケーション側で適切なアクションを実行します。

* "allow": AIの応答をそのままユーザーに返します。
* "rewrite": Interventionモジュールを呼び出し、応答を安全な表現に書き換えてから返します。
* "block": AIの応答を破棄し、代わりに安全な定型メッセージを返します。

5. インシデントのロギングと状態の永続化 recommended_actionが"block"や"rewrite"であった場合、そのlog_entryをwhitephage_incidents.jsonlに追記し、自己進化のサイクルに繋げます。また、次のターンのためにセッション状態とログエントリを永続化します。

本仕様書に記載された設計に従うことで、AIの安全性をリアルタイムで確保し、未知の脅威にも適応し続ける、堅牢かつ自己進化能力を備えたAI免疫システムを実装することが可能になります。 December 12, 2025

Meta Quest 3Sが36000円になってたので買ってしまった…… December 12, 2025

今夜は #Dokken からスタート‼️
寒さは少し落ち着きましたね🤭
年々暑さ寒さに弱くなってくなぁ
今日は #オレンジフィズ で✨
20:00 OPEN
#ロック好きと繋がりたい #ロックバー #ミュージックバー #バー #ロック #ハードロック #メタル #姫路 #rockbar #musicbar #bar #rock #hardrock #metal #Himeji December 12, 2025

僕いま減量中なんだけど…😢
でもかわいいから許すよ😍
帰りにしるこサンドと雪見だいふく買うね😊

#ayametalk
#あやめとーく
#ayamegram
#あやめぐらむ https://t.co/qMesrYkWnP December 12, 2025