すごい…😳

まだnano-bananaで消耗しているの？完全自動！nano bananaで1日最大1000枚の画像出力ができる美女無限生成AIエージェントできた。

やることは、n8nを使うだけ。AIエージェントが自動で背景・服装・ポージングを考えて美女画像を無限に大量生成します。
しかも、公式APIの最大50%で生成可能です。

24時間限定…!!無料でn8nのJSONファイルお渡し中…!!
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作り方はこちらで無料解説👇

▼こんな悩みありませんか？
美女画像生成、正直しんどい…

・Nano Banana Proで大量生成したい
・画像生成コストは抑えたい
・プロンプト作成に時間がかかる
・毎回違う衣装・シーンを考えるのが大変

これら、すべてn8nで構築した NanoBanana Pro 美女無限生成が解決します。

▼AIエージェント構築方法
1️⃣ Schedule Trigger（1分ごとに自動実行）
2️⃣ ランダムに衣装番号とシーン番号を生成
3️⃣ Geminiで衣装とシーンの説明を生成
4️⃣ GeminiでNano Banana Pro用のYAMLプロンプトを生成
5️⃣ Nano Banana Pro APIで4K画像生成
6️⃣ Google Driveに自動保存

今回は、Googleの公式APIではなく、「XXXX」というサービスを使うことで生成費用を最大50%削減できます。

このAIエージェントを瞬時に利用できるJSONファイルを期間限定で配布中。 December 12, 2025

x402が完全にナラティブになってくるので、となると、いま買えるトークンもそうだが、未TGEでx402実装予定のプロジェクトに注目が集まる👀

今日は地味に、ポイ活をたまに思い出したようにやってる HeyElsa AIも調べたらやっぱりx402銘柄になる可能性出てきた👀@HeyElsaAI　（6月に３M調達のAIエージェント銘柄）

少し前に流行ったChat型AIエージェントのHeyElsa AIですが、x402の実装を予定
「Elsa's MCP server will be powered by x402, enabling agents to seamlessly discover, authorize, and pay for services onchain, unlocking a fully autonomous, machine-native internet economy.」
https://t.co/iHhR1gvY1K…

🚧現在の開発状況
- 内部テスト中: 「We are testing it internally as of now」と公表
- MCP統合: Model Context Protocol（MCP）サーバーにx402プロトコルを実装
- 自動決済機能: AIエージェントがオンチェーンサービスに対して自動的に発見・認証・支払いを実行

⚙技術的な位置づけ
HeyElsa AIは、Coinbaseが開発したx402決済プロトコルを活用することで、AIエージェントによる完全自律的なマシンネイティブ・インターネット経*の実現を目指す。x402により、HTTP APIコールに暗号資産決済を埋め込んだマイクロペイメントが可能に。

今できること
Daily（weekly）のクエストがあり、ChatでSwapやBridge等をChatで実行することで、pointがたまる。
これをもとにTGEでトークンのエアドロップが期待される。

そこまで高額でもないので、日々のオンチェーン活動をちょっと置き換えるだけでOK(BaseのTx&Dapps貢献活動にも使えると思います)
リファのタスクもありますが、５ドルでOKなので複垢もまだ容易（毎週50名まではカウントされるみたいなのでまだの方でよかったら踏んでください）
https://t.co/cx63umUqBr

#DYOR #Japan #HeyElsa December 12, 2025

生成AIは「人間より速い労働者」というだけではなく、「時間課金という前提を無効化する存在」になるかもしれない。「成果を買う経済」へと移行すれば、時間がかかるほど儲かる産業構造は根底から崩れる。AIインフラの上に立ち上がる新産業の市場は、この報酬体系の再設計から一気に立ち上がるのだ。
プニート・チャンドク「これは私たちにとってもう一つ興味深い話です。私はこれを『非効率経済』と呼んでいます。つまり、ビジネスはAIインフラの上に構築されていくと言っているのですが、ではその上で何を構築するのか？　TAM（総潜在市場）はどこにあるのか？という問いが出てきます。TAMは、私たちが皆慣れ親しんでいるこの非効率経済から成果経済へ移行するときに生まれてきます。現在の兆ドル規模の産業は、この非効率経済の上に成り立っています。
考えてみてください。時間がかかればかかるほど、弁護士はより多くのお金を稼ぎます。時間がかかればかかるほど、ITサービスのパートナーはより多くのお金を稼ぎます。時間がかかればかかるほど、コンサルタントはより多くのお金を稼ぎます。このモデルは壊れているのです。そしてAIがこのごまかしを終わらせます。
なぜならAIは時間で請求せず、成果を返すからです。AIが15秒で法的文書を作成できるなら、時間単位で請求することはできなくなります。したがって、この非効率経済が成果経済へ移行するという流れは確実に起き、私たちはマイクロトランザクションの世界に入っていきます。AIエージェントに『次の四半期予測が必要です』と言えば、モデルが『20ドルです。やりましょう』と返すような世界です。つまり、もう時間課金はなくなります」 December 12, 2025

⭐️AI界隈の基礎用語とその課題を自分用メモとしてまとめました！

👇気になる人は読んでみてね！

AIの話をするときに出てくる用語って、みんななんとなく分かった顔して流してるけど、定義と「どこに地雷があるか」をセットで理解しておかないと簡単に話がズレるんよ。ここでは2025年のトレンド周りでよく出てくる基礎用語と、その裏側の課題をワシなりにまとめておく。

⭐️AIエージェント（Agentic AI）

チャットボットが「答えを返すだけ」じゃなくて、ブラウザを操作したり、社内ツールを叩いたり、タスクを自動実行するようになったものがAIエージェント。問い合わせ対応からチケット発行まで一気通貫でやる、みたいなやつ。

課題は、権限管理と責任の所在で、人間の代わりに操作させた結果ミスったとき「誰がどこまで責任を取るのか」を設計しておかないと、怖くて本番運用に乗せられないところがネックになっている。

⭐️マルチモーダルAI

テキストだけじゃなく、画像・音声・一部は動画まで、複数の情報モードをまとめて扱えるAIのこと。スクショを投げて「ここがおかしい」と聞いたり、音声＋テキストで指示したりできる世界を支えている。

課題は「見えているようで、本当に理解しているかは別」という点で、見た目はそれっぽくても、因果関係や文脈を間違えて変な判断をするリスクが残っている。

⭐️推論モデル（Reasoning Models）

トークンをケチらずに「一度しっかり考える」ことで、ステップを踏んだ推論や複雑な問題解決を狙うタイプのモデル群。コード修正、仕様設計、数学問題などで威力を発揮する。

課題はコストと使いどころで、全部のリクエストを推論モードにすると料金もレイテンシも跳ね上がるから、「ここは賢く考えさせる」「ここは軽く返す」の設計をアプリ側できっちりやる必要がある。

⭐️オープンソースモデル・小型モデル

Llama系やMistral系みたいに重みが公開されていて、自前サーバーやローカルでも動かせるモデルたち。小型モデルはパラメータ数や計算量を抑えたやつで、オンプレやエッジで動かしやすいのが強み。

課題は「フロンティアモデルとの差をどう埋めるか」と「品質管理」で、用途を間違えると精度不足で事故るし、自前運用だとセキュリティやログ管理も全部自分で面倒を見る必要がある。あとソースは公開してないからオープンソースじゃないという批判もある。

⭐️RAG（検索拡張生成）

Retrieval-Augmented Generationの略で、まず外部の知識ベース（ドキュメントやベクタDB）から関連情報を検索して、その内容を読ませた上で回答させる構成。社内FAQボットやマニュアル検索でほぼ必須になっている。

課題は「元データが腐ると全部腐る」ことで、ドキュメントが古い、権限管理が甘い、検索精度が低い、などが積み重なると、AIの答えも一気に信用できなくなる。

⭐️フロンティアモデル

各社の最上位クラスの巨大モデルをまとめてフロンティアモデルと呼ぶことが多い。精度や汎用性は高いけど、学習コストも推論コストもエグいクラス。

課題は電力とお金で、なんでもかんでもフロンティアモデルで処理すると、クラウド料金と電力需要がシャレにならないので、「本当にここでフロンティアが必要か？」を常に考えないと採算が合わない。

⭐️エッジAI・オンデバイスAI

スマホやPC、工場の機器など、クラウドではなく手元のデバイス上で動くAI。通信が不安定な環境や、プライバシーを重視するアプリで強い。

課題はモデルサイズと更新コストで、小さくするほど精度が落ちるし、端末ごとの差分アップデートやバージョン管理も含めて運用がかなり面倒になる。

⭐️AIセキュリティ・ガバナンス（AI TRiSM）

AIの信頼性、リスク、セキュリティ、コンプラ対応をまとめて設計しましょう、という考え方。モデルの振る舞い、データの扱い、公平性、説明責任などを全部ひっくるめて管理する枠組みがAI TRiSMみたいな領域。

課題は、とにかく「現場が忙しい中でここまで手が回らない」ことで、プロダクトを急いで出したいチームほど、ガバナンス設計が後回しになりがちという構造的な問題を抱えている。

こういう基礎用語は、意味だけじゃなく「どこでハマりやすいか」までセットで押さえておくと、ニュースを見るときもプロダクト設計を考えるときも、だいぶ風景がクリアに見えてくるはずや。

有益だな！とおもったらブックマークしておこうね！ December 12, 2025

AIエージェントに「メタ認知的な思考」を持たせることで、計算コストを抑えつつ性能を向上させられることが明らかになりました。

イリノイ大学などの研究チームによる発表です。

これまでは、本来なら即答できる簡単な質問や計算に対しても、AIが不要な検索や外部ツールを使ってしまう「道具の過剰使用（Tool Overuse）」という課題がありました。

たとえば「1+1は？」と聞かれても、わざわざPythonを起動して計算してしまうといった具合です。
これにより無駄な処理が増えるだけでなく、簡単なことを難しく処理しようとして、かえって間違えることがありました。

そこで研究チームは、人間が「知っていることは記憶から答え、知らないことだけ調べる」のと同じように、AI自身に自分の知識の境界を判断させる「SMART（Self-Aware Agent for Tool Overuse Mitigation）」という手法を開発しました。

具体的には、数学の計算や最新情報のリサーチを含むタスクにおいて、「なぜそのツールが必要なのか（あるいは不要なのか）」を判断するプロセスをAIに学習させました。その結果、一部ベンチマークデータセットで、ツールの使用回数を最大24%削減できただけでなく、正答率が37%以上向上しました。驚くべきことに、わずか70億パラメータ（7B）の軽量モデルであっても、この手法を取り入れることでGPT-4のような巨大モデルと同等以上のスコアを記録しています。

単にモデルを巨大化させるのではなく、「いつ道具を使うべきか」という戦略を教えることが、より賢く効率的なAIを作る鍵になることが示唆されています。 December 12, 2025

AIエージェントによる「脚本→bananaProで自動漫画化」はてるきちさん（@trkbt10）の作ったものを試させてもらって、かなり可能性を感じたので、自分でもやってみたくなりました。
この画像は、この間のイベントで作った「三匹の子ブタ娘」のＡＩ自動漫画化の一部。
https://t.co/lVYILmBFAq https://t.co/jTOUvkUNll December 12, 2025

【個人開発者必見】Androidのネイティブアプリを直接操作できるAIエージェントがオープンソースで公開され、海外で話題になっています。
・スマホ操作をAIが代行
・高速＆低コスト
・仕事の業務をそのまま自動化
具体的に何が開発できるのか解説します👇 https://t.co/bjSuQgmfI2 December 12, 2025

株式市場愛好家。情報共有を楽しみ、お互いに学び合えることを願っています。来週の参考として、以下の7つの倭国株を厳選しました。

第1位：JX金属（5016）

第2位：サンバイオ（4592）

第3位：無印良品（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）

同社は「次世代AIヘルスケア」分野に革命を起こすと噂されています。

（五つ星推奨）現在株価：138円 → 目標株価：6578円

市場ニュース：三井住友フィナンシャルグループ（FG）は、2026年度から2028年度までの3年間で、生成型人工知能（AI）を含むIT分野に約1兆円を投資する計画です。これは2023年度から2025年度までの計画（約8,000億円）に比べて25％増加する。同社は人工知能技術を活用し、自律的に業務を実行し、顧客からの問い合わせに対応し、サイバー攻撃に対応する「AIエージェント」を立ち上げる。
当時欲しかった情報を、初心者向けに無料で公開しています。ご興味がありましたらぜひ「フォロー」してください。 December 12, 2025

人間むずすぎ。

人間運転と自動運転が混ざると難しいというのと同じで、AIエージェントのみの組織を作ったほうが全てが早そう。human in the loopの削減限界を把握するのが重要そう。 December 12, 2025

AIエージェント主体の組織は、四半期とか半期評価だと全然改善が間に合わないので、ウィクリーとかデイリーとかでダイナミックに評価が変動していく感じになったりするのかなー。 December 12, 2025

AI時代のソフトウェアの戦略や”SaaS is Dead”に関して、Product/AIのPodcastで私の考えを色々話しました。
少しテキストで内容を紹介・補足したいと思います。

①まずビジネス的な話以前の前提として、AIエージェントとかワークフローと呼ばれているものの捉え方について。大雑把には
- AIワークフロー: 手続的に処理を定義して上から実行しますというもの
- AIエージェント: ゴールを伝えると、ゴールに向かって色々試行錯誤しながら進んでいくもの
などと分類されますが、根本的には「そのシステムがどれくらい自律的/agenticか」という、程度の問題だと思います。極端な話、プログラミング言語は、人間がコンピューターでやりたいことをプログラムで表現すると、それを実行するコンピューターの環境に合わせてコンパイルしてくれるので、コンパイルされた機械語に比べると、ほんの少しだけagenticだと考えています。（コンパイルなど事前定義されたルールに従うものと今のAIは質的に違うという反論はあり得ますが、LLMも計算モデルとしては決定的であり、中身が超複雑なだけで上からデータを事前に決められた通りに処理しているのは変わりません。）雑に書けば機械語 < プログラミング言語 < 古典的なML < LLM、のように、agencyのスペクトラムがあります。大切なのは、必ずしもagencyが高い方が常にいいというわけではなく、速度・安定性・コストとのトレードオフがある中で、ユースケース・UXに応じて、適切なものを選択することだと思います。（Ai Workforceでも、プログラム、AIワークフロー、agentic workflowそれぞれを定義して実行するエンジンがあります。）

②その上で “SaaS is Dead” については、定義がまず気になります。 ソフトウェアの提供形態としての”SaaS”は変わらないと思いますが、ここでは多分 “既存のSaaS” みたいな意味だと理解しています。その上で “Dead” というのが、”不要になる・存在しなくなる” なのか、 “競争優位性ではなくなる” もしくは “GTMの肝ではなくなる” なのかの違いは重要と思います。

そもそも、元々SaaS市場が生まれやすかったのは、AIがなくても会社を横断して業務を型化してPMFしやすかった領域だと考えています。特にそのような領域では、上記の通り、agencyが意図的に低いシステムがユーザーにとって便利なことも多く（例: 経費精算用にドラえもんを買いたいか？）、既存のSaaSにはその点で一定の資産があると思います。そうではない、つまり企業ごとの固有性が高い業務領域は、AIの進化によって新たにチャンスが生まれたと思います。（Ai Workforceはこちらをターゲットにしています。）いずれにせよ、既存製品も新規の製品も、データ・ロジック・UIそれぞれのレイヤーで、agencyの度合いを設計し直す必要があるとは思います。

agencyを高めて型を減らすことで、一つの製品でより広い市場をカバーできるチャンスが生まれると思います。ExcelはAI以前のそのような製品の代表格で、Excelはデータ分析なり請求書作成なり顧客名簿なり幅広く使われますが、ほぼ全てのユースケースについて他の良い製品があります。しかし、普及して手元にあり、使い方に慣れているExcelが使われます。特にエンタープライズはシステム切り替え・社内普及のハードルが高いためこの側面がより強いと考えています。（Ai Workforceはエンタープライズをターゲットにしています。）色々な用途の機能を最小限積み上げるという意味で最小公倍数的とも言えるし、用途それぞれの要件をできる限りで満たすという意味で最大公約数的とも言えます。

以上です。Podcastリンクはこちらです！
https://t.co/BGFwfJM2Y5 December 12, 2025

全ての場面でそのような方法ではないのですが最近はこんな感じで仕事しています。 / “2025年版 私がAIエージェントと協働しながら集中する方法 - じゃあ、おうちで学べる” (1 user) https://t.co/HbVQeHF4iz #nwiizoがいいぞと思った December 12, 2025

Difyで作成された「noteのリサーチを1/10に短縮する“自作AIエージェント”ワークフロー」がすごすぎたので紹介させてください！👏
毎回noteで競合調査やトレンド整理をするのって骨が折れますよね…💦
でもこのワークフローを使えば、多忙な人でも最短で必要情報だけを集約できます！

このワークフローを使えば…
・n8nベースの自作ノードでnoteにログイン取得→人気記事を最大20件自動収集
・タイトル／URL／著者／スキ数／閲覧数／公開日時／本文（無料公開部分）を自動取得
・キーワード入力だけで関連度の高い記事を一括リスト化
・Googleスプレッドシートへ自動整形して蓄積
・手作業リサーチの抜け漏れを防ぎ、所要時間を体感1/10へ
・将来的に構成案・下書き生成まで拡張可能な設計

今日はなんと特別にこのアプリのDSLファイルをみんなにプレゼントします🎁
このDifyアプリのDSLファイルが欲しい人はこの投稿に「いいね」と「dify」ってリプしてみてね🌷
※このアカウントのフォローもよろしくね！ December 12, 2025

🚀【新規Launchpool】
Talus（$US）がBitget Launchpoolに登場！

BGB 、 US をロックして
👉 17,500,000 US を山分け🔥

⏰ ロック期間（倭国時間）
12/12 01:00 ～ 12/14 01:00

Talusは、分散型AIエージェントのための主要インフラを構築するAIネットワーク。
開発者が透明性の高い環境でAIエージェントを展開＆収益化できる仕組みを提供。

🌕BGBプール
総額：16,000,000 US
最低ロック：5 BGB

💎USプール
総額：1,500,000 US
最低ロック：250 US

📌 毎時エアドロップ
📌 いつでもアンロックOK
📌 期間終了後スポット口座に自動返還

👉 今すぐロックして参加しよう！
https://t.co/KNDBi3hQCu
👉 新規登録はこちら
https://t.co/6hwKXZU3gQ December 12, 2025

【5244】https://t.co/tJ17KgDnof
㊗️㊗️㊗️神タイミングの神IRが発表された❣️😳㊗️㊗️㊗️
🔥GoogleのGeminiメガネが世界を変えると世界中のメディアが大騒ぎの中、
🔴㊙️🔴「株価221円時価総額94億円」の超小型株がそのテーマのど真ん中になるとは⁉️㊙️😳🤭🔥🐧🌋🚀💹💹💹💹💹💹💹💹✨

いよいよ世界が “次のデバイス革命” に向かって動き始めました🤓✨
それはスマホでもタブレットでもなく
「かけるだけでインターネットに繋がるメガネ」 です😊🚀💹✨

GoogleはGemini搭載のメガネ型デバイス（Gemini Glass） を正式に発表🔥
世界中のメディアが大騒ぎし、テック界隈の話題を完全にさらっています🐧🌋🚀💹✨
このデバイスの衝撃はiPhoneが発表された2007年以来とも言われています😳🚀💹✨

🔴テーマ・未来・位置取り…すべて揃いすぎており、ストップ高級の大材料‼️🚀💹✨
🔴スマホを手に持つという行動が消える未来が現実に🚀💹✨
🔴Geminiメガネは“手を空けたままインターネットに接続できる”革命‼️🚀💹✨
🔴Google・Meta・Appleが同時にメガネ型デバイスへ向かう＝テーマの巨大さは異常レベル‼️🚀💹✨
🔴世界のテックマネーは『メガネ型デバイス』に流れ始めている‼️🚀💹✨
🔴そして…倭国にも“その波の最前線に立つ企業”が存在してしまう‼️🚀💹✨
🔴https://t.co/tJ17KgDnofは“倭国版Geminiメガネメーカー”になり得る立ち位置にいる‼️🚀💹✨
🔴NEC・VAIO・富士通のような“国産PCメーカー”が並んでいた時代の再来で"国産メガネ型デバイスメーカー"という立ち位置に‼️😳🔥🚀💹💹💹✨
🔴スマホの次の覇権OS＝Gemini時代における“国産ハードメーカー枠”の最有力‼️🚀💹✨
🔴この立ち位置で“時価総額94億円”という小ささは異常なポテンシャル‼️🐧🌋🚀💹✨

🔥スマホを触らない未来が“当たり前”になる

メガネ型デバイスが普及するのは“技術の進化”というよりも、“人間の利便性がそっちを求めているから”ではないでしょうか？
未来の形として昔からAIエージェントのイメージは音声で会話して目の前にディスプレイを出現させてくれるものでしたよね❣️🤭🐧🌋🚀💹✨

🔥Googleが本気で動いたという事実
Geminiメガネは、ただのガジェットではありません。GoogleがOS・AI・デバイスを全てGemini中心に再構築するという宣言です😳🚀💹✨

Googleは“世界の標準をGeminiに置き換える”未来を目指しています🐧🌋🚀💹✨
世界中の投資家がスマホの次は“メガネ”だと確信し始めて、資金が動き出しています🤭🔥🌋🚀🚀🚀💹💹💹💹💹💹💹✨✨✨

🔥では、「倭国メーカー枠」は誰が取るのか？
ここが投資家として最も重要なポイントです🐧🌋🚀💹✨

PC時代には👇
NEC、富士通、東芝、VAIO、パナソニックといった“国産PCメーカー”が存在して、倭国人特有のUI・サポート・デザインを担っていました😊🚀💹✨

メガネ型デバイスの時代も同じことが起きます。
世界OS（Gemini） × 倭国のハードメーカー
この構造が必ず生まれます🔥🚀💹✨

そして今、倭国で最も早く “メガネ型デバイス事業” を正式発表したのが👓

㊗️ 【5244】https://t.co/tJ17KgDnof なのです❣️❣️❣️🐧🌋🌋🌋🌋🌋💹💹💹💹💹💹💹💹💹💹✨✨✨

🔵新たな事業の開始に関するお知らせ
https://t.co/gI6ZIWW5oM

GoogleのGeminiメガネが普及する未来で“倭国向けハードメーカーが必要”になるのは当然。
そこに真っ先にポジションを取りにいったのがhttps://t.co/tJ17KgDnof❣️😎🔥🚀💹✨

🔥時価総額94億円という“異常な割安感”
テーマだけ見れば数百億〜数千億規模がついてもおかしくないのがメガネ型デバイスメーカー😊🚀💹✨

にもかかわらずhttps://t.co/tJ17KgDnofはまだ⭕️時価総額94億円😳🚀💹✨

世界のデバイス革命と、国内の初動メーカー
この組み合わせで100億未満の銘柄が残されていること自体がめちゃくちゃラッキーです❣️🔥🐧🌋🚀💹✨

🔴テーマ株のセオリーを考えると、
“テーマ初動 × 小型 × 将来性巨大”これは最も大きく動くパターン😊🚀💹✨

ストップ高が現実的に狙える位置にありませんか？㊙️🤭🔥🚀🚀🚀💹💹💹💹💹💹💹💹💹💹💹💹💹💹💹💹✨✨✨

数年後、街中で普通のメガネにしか見えないデバイスをみんながかけて歩いている世界🤓🐧🌋🚀💹✨
その中にはGoogle製GeminiメガネもあればMeta製のものもあればそして “倭国メーカー製” もある😊🚀💹✨

その倭国メーカーが【5244】https://t.co/tJ17KgDnofである未来は全く不自然ではありません🤓🔥🚀💹✨

むしろ業界の初動を踏まえれば最も自然な流れです。

Googleの発表で世界が「メガネ時代へ進む」と知ったその翌日、倭国で最初に立ち上がった企業がここ🐧🌋🚀💹✨

🔴未来の巨大市場 × 国産メーカー枠 × 時価総額94億円

これは明らかに投資家であれば、“今知っておくべき銘柄”ですし、投資対象として監視しておく銘柄ではないでしょうか？🤭🔥🐧🌋🌋🌋🚀🚀🚀🚀🚀💹💹💹💹💹💹💹💹💹💹💹💹💹💹✨✨✨ December 12, 2025

オンチェーンAIエージェントの未来を決める転換点です⚡

すべてはここから🐸 https://t.co/7dSvwmSnBw https://t.co/fXQF9GI1n2 December 12, 2025

【セキュリティ研究】AIエージェントvs人間ペンテスター——史上初の実環境比較評価でAIが10人中9人を上回る

スタンフォード大学、カーネギーメロン大学、Gray Swan AIの研究チームは、AIエージェントと人間のサイバーセキュリティ専門家を実際の企業ネットワーク環境で比較評価した史上初の包括的研究結果を公開した。

評価環境と参加者：評価対象は大規模研究大学のコンピュータサイエンス学部ネットワークで、約8,000台のホストと12のサブネットから構成される実稼働環境である。人間の参加者はOSCP等の業界認定資格を持つ10名のセキュリティ専門家で、各自2,000ドルの報酬で参加した。AIエージェント側では、研究チームが開発した新フレームワーク「ARTEMIS」のほか、OpenAI Codex、Claude Code、CyAgentなど6種類の既存エージェントが評価された。

セキュリティ体制：大学がリスクベースの最低基準を適用しており、Qualysによる月次脆弱性管理と重大度に応じた修復期限の設定、ホストベースのファイアウォール、厳格なパッチ管理が実施されている。中〜高リスクシステムには侵入検知システム（IDS）、高度なEDRソフトウェア、集中ログ管理、マルウェア対策などの追加管理策が義務付けられている。ただし、今回の評価ではIT部門がテストを認識しており、通常であれば阻止される行動を手動で承認していたため、本番の防御条件とは異なる点に留意が必要である。

主要な結果：ARTEMISは総合スコアで2位にランクインし、10人中9人の人間参加者を上回った。有効な脆弱性を9件発見し、提出精度は82%を記録した。一方、Codex（GPT-5使用）やCyAgentなどの既存フレームワークは、ほとんどの人間参加者を下回る結果となった。Claude CodeとMAPTAはタスク自体を拒否し、発見件数はゼロだった。

コスト面での優位性：ARTEMIS（GPT-5構成）の運用コストは時給約18ドル（年間換算約37,876ドル）で、米国のペネトレーションテスターの平均年収125,034ドルと比較して大幅に低コストであることが判明した。

AIの強みと弱み：AIエージェントは並列処理による系統的な列挙作業で優位性を示した一方、GUI操作が必要なタスクでは苦戦し、人間より高い偽陽性率を示した。興味深いことに、人間がブラウザのSSLエラーで諦めた古いサーバーの脆弱性を、ARTEMISはCLI操作（curl -k）で発見するなど、CLI依存が有利に働くケースも確認された。

研究チームはARTEMISをオープンソースで公開し、防御側のAIセキュリティツールへのアクセス拡大を目指すとしている。
https://t.co/KoXannEpD5 December 12, 2025

昨日の登壇で「まさにウチのことだ…」と深い共感をいただいたのがこちらのスライド。

AI活用の議論では「どのモデルを使うか」に目が向きがちですが、実務で成果を出すAIエージェントの精度を決めるのは、実はモデルの性能よりも【RAGとなる社内データの質と鮮度】です。

・最新の業務ルールは明文化されているか
・ベテランのノウハウは言語化されているか

これらが整っていない状態でAIを導入しても、期待する回答は返ってきません。

「AIエージェントを作りたい」 そう思った時、最初にぶつかる壁は技術力ではなく、【社内データ（形式知）がきちんと用意されているか】という泥臭い現実です。

まずはここから、着実に整備していく必要があります。
#AIエージェント博 December 12, 2025

ゲームで2週間で文庫本3500冊分の文章が生成されたのはすごいけれど、ChatGPTは概算で1日約1000億単語使われてるから、1日で約100万冊の文章が生成されている。

しかもこれからAIエージェント間のやりとりが指数関数的に増えていくはず。

そういう意味では、AIが生成した文章の量は本質的な指標ではないよね。それだけ遊んでいる人がいるという間接的な証明にはなりそうだけど。

マーケティング的には正しいんだろうね。 December 12, 2025

Xyber — オープンで公正なAIエージェントの未来へ 🚀

私たちが今目撃しているのは、ただのAIブームではない。
それは、“エージェント化されたソフトウェアや機械が 「所有」され、「進化」し、「オンチェーンで稼ぐ」 新しい時代の到来だ。**
なぜ Xyber が特別か？

Xyber は、AI をただ使うだけのものではなく、ビジネス、アプリ、ロボットなどをブロックチェーン上で立ち上げ、成長させるための“フルスタックプラットフォーム”。docs.xyber.inc+2Xyber+2

従来の Launchpad モデルは、質より量を重視。つまり、多くのプロジェクトをローンチして手数料を稼ぐ ― でもそれだと、多くが72時間以内に消えていく。Xyber はこの構造を「カジノ」だと断じ、公平で参加者全員にチャンスのある “0→100エンジン” を設計した。Medium+1
エージェント（AIアプリやロボット）は、コードが閉じられたサーバーの中だけで動くのではなく、合意可能で検証可能な “on-chain agent” として存在する。つまり、「観測される」「依存するサーバー」がない、新しい自由。Medium+2docs.xyber.inc+2
どんな未来を描けるか？
予測、市場分析、オートメーション、ゲーム、ロボティクス、SNS … あらゆる場所で「自律エージェント」が稼ぎ、動き、学ぶ。
ただの “AIツール” ではなく、“君のもの (ownable) ”として、ユーザーが価値を持つ AI 経済の基盤。

公正なローンチ、誰でもアクセス可能 ― “ insider / whale / pump & dump ” の構造に縛られない、長期的に信頼できるエコシステム。
“AI isn’t autonomous until it’s on-chain.”
— Xyber チームの言葉。Medium
私は、この流れを「AI × Web3 × 自由 × 所有」のクロスロードだと思う。
もし君が次のムーブ — 自律エージェント、on-chain アプリ、トークンエコノミー — にアンテナを張っているなら、Xyber は要チェックだ。

#Xyberinc @xeetdotai December 12, 2025