オープンAI トレンド
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2025.12.14 21:00
:0% :0% （30代／男性）
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OpenAIがSoraのAndroidアプリを28日間で構築した事例を公開👀
4人のエンジニアがCodexを活用して実現したとのこと。Codexは「動けば良いでしょ」系コードを書きがちなので、お作法に従った行儀のいいコードを書かせることに苦心してたっぽいのが行間から滲み出てました😇
https://t.co/Lub3it5rxN December 12, 2025
5RP
OpenAI公式がGPT-5.2の扱い方を発信しています。かなり参考になるので、特に重要な3つの要素に絞って解説します。
1. 最初から段取りを組んでくれるようになった
問題や課題を投げかけると、いきなり答えを出し始めるのではなく、まず「どういう順番で進めるか」「途中でどんな成果物を作るか」といった全体の構成を、AIが自分で考えて提示してくれるようになりました。
最初に道筋を敷いてから作業に入るので、進行の見通しが立てやすくなっています。
2. 文章が簡潔で読みやすくなった
同じ内容を説明させても、以前より無駄な言い回しが減り、文章の形式も整いやすくなりました（もちろん、指示の出し方によって変わる部分はあります）。
冗長な説明が減った分、出力がそのまま使いやすくなり、回答の読みやすさも向上しています。
3. 指示をきちんと守ってくれるようになった
こちらが出した指示に対して、忠実に従う力が向上しています。
以前は、頼んでもいない補足情報を勝手に付け加えたり、想定していない前提を独自に設定したりして、意図とずれた回答が返ってくることがありました。
そういった動きが改善され、より意図を汲んだ回答をするようになっています。
総合的に見ると
これらの変化によって、「調査→整理→結論」という流れを細かく誘導しなくても、AIが自然とそれらしい形でまとめてくれるようになりました。
特に効果を感じるのは、仕様書の整理、文章の要約、レビューコメントの作成など、出力の形式や構成が重要になるタスクかなと思います。
今回の進化は、「AIの頭が良くなった」というだけでなく、「出力をそのまま実務で使いやすくなった」という方向の変化もあり、5.1と比べあらゆる面で改善されている印象です。
https://t.co/h7biJrtGbZ December 12, 2025
1RP
【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
1RP
いやだいぶ初期からポンジだって言われてたし、OpenAIはそのコミットを支払えないって言われてたからある意味当然の結果かと。Oracleは相手が払えないかもしれないものに借金してデータセンター建てたりとかもうめちゃくちゃなので。ヒモ男にハマってサラ金で金借りて貢ぐ女みたいになってる。 https://t.co/BVgZT6RQc3 December 12, 2025
1RP
OpenAIのGPT-5.2 Prompting Guideを読んで、研究者として一番価値があると思ったのは「モデルが賢い」より「制御できる」方向に寄った点でした。GPT-5.2は頼んだことを、その通りに返す傾向が強いです。ここを理解すると、研究での使い方が変わると思います。
研究でAIが怖いのは、出力がきれいでも再現できないことと、混入（頼んでいない推測や誤情報）が後の工程で爆発すること。GPT-5.2は指示追従が上がったぶん、こちらが最初にルールを書けば、出力が研究向けに揃いやすいです。逆に言うと、プロンプトが曖昧だと「親切に補完してズレる」余地は残ります。研究では、プロンプトというよりもプロトコルとして考えて書くのが筋がいいような気がします。
ここで大事なニュアンスをお伝えすると、GPT-5.2は聞いたことに忠実に答えてくれるので、研究の型（問い→デザイン→解析→解釈→報告）を自分の頭に入れた上で、その都度の問いの言葉を精密にするほうが返答が伸びます。要するに「定型を回す」ではなく、「研究者の語彙力でモデルを操縦する」ほうに寄せたほうが、GPT-5.2の良さが出ると思います。
語彙力ですが、難しい単語を並べる話ではなく、研究の意思決定に必要なラベルを正しく置く力です。たとえば、ただ“まとめて”ではなく、何をまとめるのかを研究の単位で指定する。背景なのか、主要アウトカムなのか、交絡の可能性なのか、限界と今後の課題なのか。GPT-5.2はこの指定に素直に従いやすいので、質問側の精度がそのまま成果物の精度になります。ここを鍛えると、AI利用が一気に楽しくなります。
研究での使いどころ（GPT-5.2向き）
・一次スクリーニング：候補を出させるより、採用理由を短く添えて出させる。あとで人間が落としやすくなる
・抽出：表や本文から“項目の埋め”をさせる。無い情報は無いと返させる（推測させない）
・原稿：主張と根拠の対応を点検させる。言い過ぎ箇所だけ弱めさせる。全文リライトはさせない
・共同研究：合意形成に必要な論点だけを整理させる。決めるべきこと／未決定を分ける
そして、ガイドで繰り返し強調される実務ポイントはこのへんです。
・出力の長さと形式を数字で縛る（読み切れる長さに揃える）
・スコープ逸脱を禁止する（余計な提案、勝手な追加、過剰な装飾を止める）
・不確かなときの振る舞いを指定する（捏造禁止、断定禁止、仮定の明示）
・長文入力は先に「要求に関係する部分の骨組み」を作らせてから回答させる（迷子防止）
雰囲気が伝わりにくいと思うので、たたき台プロトコルを以下に貼ります。ポイントは、これはコピペして終わりではなく、毎回ここに研究タスクの語彙を差し込んで書き換える前提、ということですね。ここをトレーニングすると、GPT-5.2の“忠実さ”が研究に利きます。
そういった意味で、AIの利用方法もトレーニング（会話を通して深める？）すると良いかと思います。研究については、プロンプトというよりもプロトコルとして考えたほうが良いと思いますので、以下参考程度にご利用ください。
【コピペ用研究用プロトコル】
あなたは研究支援の作業者です。次を厳守してください。
1) 出力の長さ
- 通常：3〜6文。必要なら箇条書き（最大6個）を追加
- Yes/Noで足りる問い：2文以内
- 長文入力：最初に「要求に関係する重要セクション」の短いアウトライン→その後に回答
2) スコープ
- 私が要求したことだけを行う
- 追加の提案、勝手な拡張、不要な一般論は書かない
- 不明点がある場合は、確認質問を最大2つだけ返して止まる
3) 不確実性
- 不確かな数値、行番号、文献、URLを作らない
- 確信が弱い場合は断定せず、「与えられた文脈に基づくと…」の形で仮定を明示する
- 事実／推測／未確定を混ぜない
4) 今回のタスク（ここを書き換える）
- 対象：［論文／規程／議事録／データ辞書 など］
- 目的：［例：主要アウトカムに関する記述だけ抽出／交絡の可能性を列挙／段落の主張-根拠のズレ点検 など］
- 出力形式：［例：項目名＋1文根拠／JSONスキーマ／章節ごと など］
補足：GPT-5.2はこちらの質問の精度をそのまま増幅します。テンプレを貼るより、研究の型に沿った言葉（何を決めたいのか、何を検証したいのか、どこが不確かなのか）を毎回ちゃんと書く。ここを鍛えるほど、研究のスピード感や検証速度が変わります。
https://t.co/wxMrWYCEmZ December 12, 2025
1RP
「誰も予想しなかった3,000億ドルの罠」が、AI業界の足元で口を開けています。
OracleとOpenAIによる歴史上最大の技術契約の裏で、信用市場は「リーマンショック以来」の警鐘を鳴らし始めています。
Oracle倒産のリスクも露呈しているのです。
ということで、OracleとOpenAIの5つの致命的なリスクをまとめました。
1. 3,000億ドルの無謀な賭け
OracleはOpenAIのために5年間で3,000億ドルのインフラ投資を約束しました。しかし、OpenAIの現在の売上は130億ドル。2027年からは年間600億ドルの支払いが必要となり、たった1社のベンダーへの支払いのために、2年で売上を5倍にするという非現実的な成長が求められています。
2. 信用市場の悲鳴
OracleのCDS（クレジット・デフォルト・スワップ）は141ベーシスポイントに急騰し、リーマン・ブラザーズ破綻時以来の水準に達しました。取引量は昨年の4.1億ドルから、わずか10週間で92億ドルへと爆発的に増加しています。プロの債券投資家たちは、明確に「破綻」のリスクを織り込み始めています。
3. 「蛇が自分の尾を食べる」循環構造
NvidiaがOpenAIに投資し、OpenAIはその資金でOracleを通じてNvidiaのチップを購入。Oracleはその支払いで負債を返しつつ、さらにNvidiaのチップを買う。この資金循環により、実需なき売上が計上され続けている可能性があります。
4. SoftBankの545億ドルの穴
このエコシステムの中心にいるSoftBankは、1,130億ドルのコミットメントに対し、資金調達能力は585億ドルしかありません。差し引き545億ドルという巨大な穴が空いており、これを埋める目処は立っていません。
5. 95%が「ROIゼロ」の現実
MITの調査によると、組織の95%が生成AIへの投資からリターンを得られていません。McKinseyも同様に、8割の企業で収益へのインパクトがないと報告しています。 December 12, 2025
1RP
GPT-5.2で驚いたのは長文読解性能がほぼ100%で、GPT-5.1の2倍近くに進化していること。
OpenAIの長文理解の実験で、文章が10万トークン以上あっても精度が100%から全く落ちないことが示された。
もはや長文理解の限界が消え、数十万語の契約書、専門書、レポート、何でも正確に分析可能になった👇 https://t.co/4B5skLIdEJ https://t.co/BUtvMhXIU9 December 12, 2025
1RP
※AI依存症に落ち込むな！ （12/14） AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ! ! （コメント歓迎）。 ⑧-２ 「侵害調査計画書」調査分類に検索用語を乗じたものとそのヒット件数（発泡系入浴剤）のサ @kbozon
https://t.co/KWUonf9VpJ
※AI依存症に落ち込むな！ （12/14） AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ! ! （コメント歓迎）。 ⑧-２ 「侵害調査計画書」調査分類に検索用語を乗じたものとそのヒット件数（発泡系入浴剤）のサンプルです。
📷
2025年12月14日 20:00久保園善章
２０２５年１１月０９日（日）に、②-２「侵害調査計画書」発注書（発泡系入浴剤）、をアップしています。
２０２５年１１月１６日（日）に、③-２「侵害調査計画書」表紙（発泡系入浴剤）、をアップしています。
２０２５年１１月２５日（火）に、⑤-２ 「侵害調査計画書」処方と配合成分の検索用語と分類の選定（発泡系入浴剤）、をアップしています。
２０２５年１２月０１日（月）に、⑥-２ 「侵害調査計画書」分類関係（発泡系入浴剤）、をアップしています。
２０２５年１２月０８日（月）に、⑦-２ 「侵害調査計画書」の検討書-確定調査分類とそのヒット件数（発泡系入浴剤）、をアップしています。
今回のものは、⑧-２ 「侵害調査計画書」調査分類に検索用語を乗じたものとそのヒット件数（発泡系入浴剤）、です。
この準備資料に基づいて、いよいよ検索ツールの「SRPARTNER」を使用して、「検索論理式」の作成に入ります。
そして、調査対象の母集合（１７,３４２件）などが判明して、費用等が明確になります。
その結果、「侵害調査計画書」内容見本（発泡系入浴剤）となりますが、今回はこの見本をアップしていません。
(Google Translation)
⑧-2 This is a sample of the "Infringement Investigation Plan" investigation classification multiplied by search terms and the number of hits (foaming bath additives).
On December 20, 2022 (Tuesday), ②-2 "Infringement investigation plan" order form (foaming bath agent) has been uploaded.
On December 28, 2022 (Wednesday), ③-2 “Infringement Investigation Plan” cover page (foaming bath agent) is uploaded.
On February 15, 2023 (Wednesday), ⑤-2 “Infringement Investigation Plan” prescription and combination ingredient search terms and classification selection (foaming bath additives) are uploaded.
On February 23, 2023 (Thursday), ⑥-2 “Infringement Investigation Plan” classification related (foaming bath additives) was uploaded.
On March 05, 2023 (Sunday), ⑦-2 “Infringement Investigation Plan” Review Report – Confirmed Investigation Classification and Number of Hits (Effervescent Bath Additives) has been uploaded.
The one this time is ⑧-2 "infringement investigation plan" investigation classification multiplied by search terms and the number of hits (foaming bath additives).
Based on this preparation material, we will finally use the search tool "SRPARTNER" to create a "search logic expression".
Then, the mother set of the survey target becomes clear, and the cost becomes clear.
As a result, it will be a "infringement investigation plan" content sample (foaming bath salt), but this time we have not uploaded this sample.
（ Google 翻译 ）
⑧-2 这是“侵权调查计划”调查分类乘以搜索词和命中数（发泡浴添加剂）的样本。
2022年12月20日（周二），上传②-2《侵权调查方案》订单（泡浴剂）。
2022年12月28日（周三）上传③-2《侵权调查方案》封面（泡浴剂）。
2023年2月15日（周三），⑤-2《侵权调查方案》处方及组合成分检索词及分类选择（泡浴添加剂）上传。
2023年2月23日（周四）上传了⑥-2《侵权调查方案》分类相关（泡浴添加剂）。
2023年03月05日（星期日），⑦-2《侵权调查方案》审查报告-确认调查分类及命中数（泡腾浴添加剂）已上传。
这次是⑧-2《侵权调查方案》调查分类乘以搜索词和点击数（发泡浴添加剂）。
基于这份准备材料，我们最终将使用搜索工具“SRPARTNER”创建一个“搜索逻辑表达式”。
那么，调查对象的母集就清楚了，成本也就清楚了。
因此，这将是一个“侵权调查计划”的内容样本（发泡浴盐），但这次我们没有上传这个样本。
（ハッシュタグ）
#OpenAI #Claude #ChatGPT #Gemini #Copilot #AI #生成AI #知財 #特許 #特許調査 #専利 #チャットGPT #GPT -5 #INPIT #JPlatPat #note #JPO #USPTO #EPO #Patent #GPT #Threads #bing #DX #IT #DeepSeek #AI画像生成 #IPランドスケープ #深層学習 #仕事 #ディープラーニング #ビジネス #ビジネスモデル #知財戦略 #知的財産 #知的財産権 #知的財産高等裁判所 #特許法 #特許庁 #特許事務所 #特許分類 #特許検索 #特許分析 #特許情報 #特許権者 #分類付与 #先行技術調査 December 12, 2025
※AI依存症に落ち込むな！ （12/14） AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ! ! （コメント歓迎）。 ⑧-２ 「侵害調査計画書」調査分類に検索用語を乗じたものとそのヒット件数（発泡系入浴剤）のサンプルです。
📷
2025年12月14日 20:00久保園善章
２０２５年１１月０９日（日）に、②-２「侵害調査計画書」発注書（発泡系入浴剤）、をアップしています。
２０２５年１１月１６日（日）に、③-２「侵害調査計画書」表紙（発泡系入浴剤）、をアップしています。
２０２５年１１月２５日（火）に、⑤-２ 「侵害調査計画書」処方と配合成分の検索用語と分類の選定（発泡系入浴剤）、をアップしています。
２０２５年１２月０１日（月）に、⑥-２ 「侵害調査計画書」分類関係（発泡系入浴剤）、をアップしています。
２０２５年１２月０８日（月）に、⑦-２ 「侵害調査計画書」の検討書-確定調査分類とそのヒット件数（発泡系入浴剤）、をアップしています。
今回のものは、⑧-２ 「侵害調査計画書」調査分類に検索用語を乗じたものとそのヒット件数（発泡系入浴剤）、です。
この準備資料に基づいて、いよいよ検索ツールの「SRPARTNER」を使用して、「検索論理式」の作成に入ります。
そして、調査対象の母集合（１７,３４２件）などが判明して、費用等が明確になります。
その結果、「侵害調査計画書」内容見本（発泡系入浴剤）となりますが、今回はこの見本をアップしていません。
(Google Translation)
⑧-2 This is a sample of the "Infringement Investigation Plan" investigation classification multiplied by search terms and the number of hits (foaming bath additives).
On December 20, 2022 (Tuesday), ②-2 "Infringement investigation plan" order form (foaming bath agent) has been uploaded.
On December 28, 2022 (Wednesday), ③-2 “Infringement Investigation Plan” cover page (foaming bath agent) is uploaded.
On February 15, 2023 (Wednesday), ⑤-2 “Infringement Investigation Plan” prescription and combination ingredient search terms and classification selection (foaming bath additives) are uploaded.
On February 23, 2023 (Thursday), ⑥-2 “Infringement Investigation Plan” classification related (foaming bath additives) was uploaded.
On March 05, 2023 (Sunday), ⑦-2 “Infringement Investigation Plan” Review Report – Confirmed Investigation Classification and Number of Hits (Effervescent Bath Additives) has been uploaded.
The one this time is ⑧-2 "infringement investigation plan" investigation classification multiplied by search terms and the number of hits (foaming bath additives).
Based on this preparation material, we will finally use the search tool "SRPARTNER" to create a "search logic expression".
Then, the mother set of the survey target becomes clear, and the cost becomes clear.
As a result, it will be a "infringement investigation plan" content sample (foaming bath salt), but this time we have not uploaded this sample.
（ Google 翻译 ）
⑧-2 这是“侵权调查计划”调查分类乘以搜索词和命中数（发泡浴添加剂）的样本。
2022年12月20日（周二），上传②-2《侵权调查方案》订单（泡浴剂）。
2022年12月28日（周三）上传③-2《侵权调查方案》封面（泡浴剂）。
2023年2月15日（周三），⑤-2《侵权调查方案》处方及组合成分检索词及分类选择（泡浴添加剂）上传。
2023年2月23日（周四）上传了⑥-2《侵权调查方案》分类相关（泡浴添加剂）。
2023年03月05日（星期日），⑦-2《侵权调查方案》审查报告-确认调查分类及命中数（泡腾浴添加剂）已上传。
这次是⑧-2《侵权调查方案》调查分类乘以搜索词和点击数（发泡浴添加剂）。
基于这份准备材料，我们最终将使用搜索工具“SRPARTNER”创建一个“搜索逻辑表达式”。
那么，调查对象的母集就清楚了，成本也就清楚了。
因此，这将是一个“侵权调查计划”的内容样本（发泡浴盐），但这次我们没有上传这个样本。
（ハッシュタグ）
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OpenAIの「cameo」や「io」について、既存の商標権を侵害するリスクが判明しました。
どれだけ技術力があっても、革新的なサービスであっても、
名前が既存商標と重なれば足を取られることがあります。
中小企業でも同じで、「機能説明っぽい名前」「既視感のある名前」は危険です。
ネーミングは、単に読みやすいとか覚えやすいとか、
コンセプトが伝わりやすいといったマーケティング視点だけでなく、
他社の商標に類似しないか？という法務視点を持つことが大事です。 December 12, 2025
ほんまに倭国人は大丈夫なんですかね
OpenAIはCoWoSですらTSMCに割り当ててもらえなかったのに、HBMだけ買い占めてどうするの？
誰がパッケージングするの？ December 12, 2025
今週はAIの使い方そのものが変わってきたと感じる一週間でした。
OpenAI、ディズニー、Microsoft、Googleなど、主要プレイヤーの動きが目立ちました。
おさえておくべきポイントを整理しました。 December 12, 2025
@_kohta 企業体としてのOpenAIを含めてファイナンスゲームに興じている企業が多いので、インターネットの立ち上がり時同様どうしてもAIそのものの功罪よりそれで作り出される富に視点が行きがちなのだと思います。インターネット同様、社会の飛躍的な効率化を革命と呼ぶのならばAIは正に革命なんだと思いますし December 12, 2025
OpenAIがDisneyと提携
Soraで公式のディズニーキャラクターがでてくる...エンタメすごいことになってきてるね
https://t.co/00CyoQvQHZ December 12, 2025
サムアルトマンのメモリ原料(シリコンウェハ)買い占め、なにか酷いって買い占めるだけ買い占めて結局特にメモリなんて作ってないってところ。OpenAIは工場持ってないから当たり前なんだけど。単に「生成AIが流行っててメモリが不足している感」を出す為だけに買い占めてる。 https://t.co/22oRLgb0jd December 12, 2025
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