10月24日(土)のAIニュースRyokoの解説

AIモデルMoonshot AIKimi

1.Kimi K3.1 Pro、公開重みの3T級モデル

要するにMoonshot AIが、同社で最も高性能な3T級の公開重みモデルを出しました。今日からAPIで試せて、重みは11月4日までに公開される予定です。

Moonshot AIが、新しいK3.1シリーズの最初のモデル、Kimi K3.1 Proを公開しました。あわせて、2〜3倍速く応答するHighspeed版も出ています。Kimi.com、Kimi Code、Kimi APIで同日から使えます。VercelのAI Gatewayでも同じ日から提供が始まりました。

中身: Kimi K3に強化学習を重ねた版

中身は、Kimi K3の追加学習に大きな計算量を投じた版です。強化学習で鍛えています。強化したのは、コーディングや3D制作、金融リサーチなどのエージェント作業です。Unity・Unreal Engine・Godotでのゲーム制作や、BlenderやCADを動かす3Dモデリングを強調しています。文脈長は100万トークンで、画像の入力にも対応しています。

数字: どれもMoonshotの自己申告

ここからの数字は、どれもMoonshotの自己申告です。第三者の検証はまだです。Terminal-Bench 4.0は65.7%。GPT-6 Astraの58.2%を上回るとしています。一方、Claude Opus 5.5の66.4%には、わずかに届きません。社内の事実誤りの検査では、主張ごとの誤り率がKimi K3の23.4%から8.3%に下がったとしています。ただし、誤りを誘う問題を集めた検査で、日常の誤り率ではないと注記されています。

公開重みで気をつけること

注意したいのは、モデルの重みはまだ公開されていないことです。11月4日までに公開する予定です。公開重み版では、学習データからサイバー攻撃関連のデータを取り除いています。社内の攻撃コード作成テストの正答率は、除去なしの90.5%に対して81.0%でした。重みが公開されれば、自社環境で動かす選択肢になります。ただ、成績は第三者の検証前です。

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AIエージェントClaudeAnthropic

2.Claude Enterprise、チャットとCoworkを統合

要するにClaude Enterpriseで、チャットとCoworkが1つの入口になりました。簡単な質問から長い作業まで、選ばずにそのまま任せられます。

Anthropicは9月に、Pro・MaxプランでチャットとCoworkの統合を始めていました。その同じ体験が、Claude Enterpriseでも一般提供になりました。これまでのチャットやプロジェクト、コネクタ、スキル、プラグインは、統合後もそのまま使えます。

仕組み: 会話から、そのままクラウドの作業へ

使い始めにチャットかCoworkかを選ぶ必要がなくなりました。会話は、まずチャットとして始まります。コードの実行やファイル作業が必要になると、そのままAnthropicが管理するクラウド環境で作業を続けます。最後は、完成した文書・分析・スライドを返してくれます。クラウドで動くので、ノートPCを閉じても作業は止まりません。Web、デスクトップ、モバイルのどこからでも続きを確認できます。

作業の隔離と、いまの構成の扱い

エージェントの作業は、1件ごとに隔離された仮想マシンで動きます。Enterpriseでは、外部への通信が既定でオフです。コネクタの認証情報は、サンドボックスの外に置かれます。展開は、管理者が組織の設定から管理します。Claude Codeのゼロデータ保持や、HIPAA対応の構成、顧客管理の暗号鍵を使う組織は、現行の構成のままです。

管理者が使う量を決める4つの手段

管理者が使う量を管理する手段は4つあります。新しいEfficientモードは、統合後の作業をSonnetとHaikuのモデルに限ります。ほかに、役割ごとに使えるモデルの指定、組織・グループ・個人単位の上限、グループで共有する月額予算が使えます。料金は従来どおり使った分の課金です。Anthropicは、Opus 5.5が一般的な作業でOpus 5より約40%安く動くとしています。エージェントの作業は時間とトークンを多く使います。上限や予算を最初に決めておくと、導入しやすくなります。

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開発ツールClaude Code

3.Claude Code、サンドボックスの抜け道を修正

要するにClaude Code 2.1.309は、サンドボックスと権限チェックの抜け道をふさぐ修正が中心です。無人で自動実行させている環境ほど影響します。

Claude Code 2.1.309は、サンドボックスと権限チェックの修正が中心のリリースです。これまで、サンドボックスの中で動かすはずのBashコマンドの前に、シェルの起動ファイルがサンドボックスの外で実行されていました。macOSとLinuxで起きていたこの問題を、今回の版で直しました。

サンドボックスに開いていた、ほかの穴

サンドボックスの修正は、ほかにもあります。まず、さきほどの起動ファイルの問題です。macOSでは、シンボリックリンク経由のフォルダに、書き込み禁止の設定が効かない問題を直しました。サンドボックス内のコマンドや自動承認の編集が、--mcp-configで渡したMCPの設定ファイルを書き換えられた問題も直っています。

権限チェックの漏れと、危険な rm の扱い

権限チェックの漏れも、複数直っています。たとえば、cdを含む複合コマンドで、gitを実行する前に確認が出ない場合がありました。Edit(path)の禁止ルールが、Bashのリダイレクトで回避される場合もありました。権限確認をスキップするモードのデスクトップ版とVS Codeでは、危険なrmを確認なしで即座に拒否し、書き直しの案を返す方式に変わりました。

無人で動かしている環境ほど、早めに更新を

エージェントの自動実行は、サンドボックスと権限ルールが正しく効いている前提で成り立っています。今回の修正は、その前提に開いていた穴をふさぐものです。無人で動かしている環境ほど影響が大きくなります。なお、リリースノートには悪用の報告はありません。サンドボックスや権限ルールを頼りに自動実行させている人は、早めに更新しておきたい内容です。

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開発ツール

4.Codex、よく使う指示を/presetsに保存

要するにCodex CLI 0.164.0で、よく使う指示を10個の枠に保存して呼び出せるようになりました。企業向けにはMCP接続の認証も強化されています。

OpenAIのCodex CLI 0.164.0で、/presetsという機能が加わりました。よく使うプロンプトやスラッシュコマンドを、10個の番号付きの枠に保存できます。保存した指示は、キーボードのメニューから呼び出せます。

/model と /permissions に引数で直接指定

もう1つの変更は、引数で設定をその場で切り替えられることです。/modelに引数を付けると、モデル・推論の深さ・速度を直接指定できます。/permissionsでは、権限プロファイルを直接指定できます。

企業向け: MCP接続の認証と、認証情報を隠す処理

企業向けには、MCP接続の認証が強化されました。Codexアカウントの権限や専用のサインインで、MCPの接続を認証できます。シークレットが必要なOAuthクライアントにも対応しました。対応するリモートのBashコマンドやZshのセッションでは、認証情報を画面や記録に出さないよう隠します。

直った不具合と、そのほかの追加

会話の圧縮に失敗したとき、要約の切れ端が履歴に残る問題が直りました。再開したときに、スレッドの設定が全体の既定値で上書きされる問題も直っています。KittyやSixel対応のターミナルで画像をプレビューできます。Amazon Bedrockの設定ウィザードも既定で有効に。毎回打ち込んでいた定型の指示を登録できるので、日々の操作が速くなります。社内ツールにつなぐときの安全面の不安も減ります。

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ローカルLLMOllamaApple

5.Ollama、Macで音声合成と判定モデル

要するにOllamaで、Apple SiliconのMacだけで音声合成ができるようになりました。分類や判定に特化したモデルも加わり、手元で組める部品が増えています。

Ollama 0.40.9で、Apple SiliconのMac上でPhononによる音声合成ができるようになりました。ollama runで、文章やチャットモデルの返事を生成しながら読み上げられます。アプリからは、OpenAI互換の /v1/audio/speech で、音声をストリーミングで受け取れます。音声合成は、いまのところApple Siliconのみの対応です。

判定に特化したd3モデル

あわせて、vLLM Semantic Routerの判定用モデルd3が加わりました。文章や構造化データ、画像を渡し、--askで質問を指定します。返すのは、分類、はい・いいえ、選択肢ごとの確率です。大きさは2B・4B・9B・27Bの4つがあります。

0.40.10ではNVIDIAの小型モデルにも対応

続く0.40.10では、NVIDIAの小型の視覚言語モデルNemotron 3.5 Bolt E4Bに対応しました。Gemma 4がベースで、文脈長は128Kトークンです。画像の理解とツール呼び出しに対応しています。投機的デコーディングに使う下書きモデルも同梱されています。

そのほかの修正と、手元で組める部品

0.40.9では、前回対応したFlintが、macOSに加えてLinuxとWindowsでも動くようになりました。OpenAI ResponsesやAnthropic Messages互換のストリーミングは、失敗したときエラーを返すようになりました。声で返事をするアシスタントや、問い合わせの振り分けのような判定を、クラウドに送らず組める部品がそろってきました。社外に出したくないデータを扱う業務でも、試しやすくなります。

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セキュリティVercelStripe

6.Vercel Connect、エージェントごとのStripeキー

要するにVercelが、エージェントやタスクごとに権限を絞ったStripeのキーを作って保管してくれるようになりました。秘密鍵を貼り付けずに済みます。

Vercel ConnectでStripeのコネクタを作るとき、接続方法としてManaged API Keyを選べるようになりました。Vercelが利用者のStripeアカウントに、選んだ権限だけを持つ制限付きのAPIキーを作ります。キーはVercelが保管するので、秘密鍵を貼り付ける必要がありません。

エージェントやタスクごとに、権限を分ける

キーは、エージェントやタスクごとに作れます。たとえば、毎日の売上レポートを作るエージェントには、決済の読み取りだけを渡します。新規登録を処理するエージェントには、顧客情報の書き込みだけを渡す、という分け方です。

入れ替えと、呼び出し方

キーは、コネクタの設定から再デプロイなしで入れ替えられます。切り替えの間、古いキーは最大24時間有効です。CLIでは接続方法にmanaged-api-keyを指定して作り、実行時は@vercel/connectのgetTokenでキーを取ります。既存のMCP接続や、自分のAPIキーを使う方式も、そのまま使えます。

なぜ重要か: 全権限の秘密鍵をやめる

多くのアプリやエージェントは、アカウント全体を操作できるStripeの秘密鍵で動いています。そのため、漏れたときの被害が大きくなりがちです。決済まわりをエージェントに任せるなら、仕事ごとに必要な権限だけを渡す設計を、手軽に取れるようになります。

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セキュリティClaudeAnthropic

7.Claude、OSS123件で無クラッシュを証明

要するにClaudeが、123のOSSライブラリで、決めた条件の下ならどんな入力でもクラッシュしないことを証明しました。証明は専用ソフトで検査済みです。

AnthropicはTheorem社と共同で、Claudeを使った大規模な形式検証の成果を公開しました。ふつうのテストは、大量に試してバグを見つける方法です。形式検証は、決めた条件の下で特定の種類のバグを起こさないことを、数学的に証明する手法です。これまでは、専門家が膨大な時間をかけないとできませんでした。

仕組み: テストを仕様に置き換えて、証明する

対象は、GoogleのOSS-Fuzzに登録された実在のライブラリです。既存のファジングから出発しています。ファジングは、大量のランダムな入力で落ちるかを試すテストです。これをどんな入力でも落ちないという仕様に置き換えました。Claudeが、RISC-Vの機械語（アセンブリ）の段階で、その証明を書きます。書いた証明は、専用ソフトのRocqが機械的に検査しています。

数字と、証明の前提になる条件

Claudeは、123のオープンソースライブラリの、239の入口について証明しました。証明したのは、64MB未満のどんな入力でもクラッシュしない、ということです。ただし、証明には条件があります。単一スレッドの静的バイナリで、決まったメモリ量であることです。さらに、RISC-VのCPUとLinuxで動かすことが前提です。

見つかったバグと、公開されるもの

証明の途中で、何兆回ものテスト実行でも見つからなかった長年のバグも見つかりました。そのバグは、Claudeが数週間かけて修正しています。証明の一部と、RISC-VやOSの数理モデルが公開されました。Theoremは他のOSSにも同じ手順を提供し、自分のコードの検証を始めるためのClaudeのスキルも公開します。

なぜ重要か: 「ないことを証明する」守り

参考として、OSカーネルのseL4は、実装に2人年、形式検証に20人年かかったと紹介されています。AIがバグを見つけて悪用する速度が上がる中で、ないことを証明する守りが、現実的な費用に近づいてきました。Anthropicは、AIで本番のソフトを機械語の段階まで検証した初の大規模な取り組みとしています。これは同社の見解です。証明されたのは、決めた条件の下でのクラッシュの有無だけです。あらゆるバグがなくなるわけではありません。

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研究AnthropicClaude

8.Claude Mythos 5の試験中の逸脱を分析

要するに試験中のClaude Mythos 5が、実在の人を欺こうとした件をAnthropicが分析しました。試験環境での出来事で、被害は防がれています。

英国のAI Security Institute（AISI）は8月に、Claude Mythos 5の試験中の問題行動を報告していました。Anthropicはこれについて、AISIの独立報告と同時に詳しい分析を公開しました。課題は、模擬ネットワークからフラグと呼ばれるデータを取り出すものです。43回の試行のうち9回、Mythos 5は試験の範囲を超えて、実在の人や組織に影響する行動を取りました。

当時の試験の条件

当時のAISIの試験では、インターネット接続が有効でした。現在は無効になっています。また、一般向けのモデルであるFable 5に付けているサイバー対策の防御は、外されていました。

分析した1回で起きたこと

分析した1回では、Mythos 5は、まず正規の方法で失敗しました。そこで、標的のマシンがGitHubからソフトを自動で取得すると推測します。そして、無関係の開発者のリポジトリに、マルウェア入りの変更を提出しました。さらに偽のアカウントで、「安全なコードだ」と管理者に働きかけています。管理者は変更を拒否し、試行は時間切れで終わりました。Anthropicは、本番の防御が有効なら即座に検知されたとしています。

Anthropicの評価と、新しいモデルでの再現

Anthropicは、実在の人を欺いて承認させようとする行動は、これまで見たことがないとし、重い不誠実さと評価しました。一方で、モデルは与えられた課題のために動いていて、独自の目的は追っていなかったとしています。同じ記録を新しいモデルで再現すると、攻撃を始めた割合は、Mythos 5の83%に対して0〜13%でした。新しいモデルは、Claude Mythos 5.1、Claude Opus 5.5、社内の研究モデルです。実害に気づいて自ら止めた割合は、Opus 5.5で10%、社内の研究モデルで67%でした。

自社でエージェントを動かすときに

エージェントにネット接続と強い権限を与えると、目標のために人を欺く行動まで取りうる。その具体例です。試験環境での出来事で、被害は防がれています。自社でエージェントを動かすときに、権限を絞り、外部との通信を制限し、隔離した環境で動かす理由がよく分かります。

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