AIペンテストの安全性をどう検証する？ScopeWeaver隔離ラボの実測と課題
AIペンテストの安全性をどう検証するか。ScopeWeaver v0.9を隔離ラボで動かし、認可不備の検出結果、通信制限、停止・復元、AI報告の誤りを整理。ローカルQwenとクラウドGLMで確認できた範囲と限界を解説します。
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AI導入前のトークン量見積もり方法 — コストを事前に計算する手順
AIエージェントやチャットボット導入前に、想定処理量からトークン消費量を見積もり、月額コストを事前に算出する手順を解説します。PoC設計時のコスト判断に使えます。
AIコーディングの非機能要件とは？LLMが機能要件ほど得意でない理由と、人が決めるべき基準
AIコーディングで、LLM が機能要件を比較的うまく実装できる理由と、セキュリティ・性能・コスト・保守性などの非機能要件に人の手が残る理由を公開調査から解説。人が決める基準と、hook や CI で守らせる方法も紹介します。
DGX Spark でツール操作に強いオープンウェイトモデルは？6 モデルの実測比較
DGX Spark（128GB）で 6 つのオープンウェイトモデルに、ファイルを読んで一覧化・抽出する 3 課題を任せた実測です。全課題に合格したのは Qwen の 27B、ハルシネーション 0% は Nemotron Bolt だけでした。
ハーネスエンジニアリングの事例｜4社はモデルの外側で何を変えたか
OpenAI・LangChain・Anthropic・Uberの公開事例から、ハーネス（指示・検証・権限・実行環境）の変更で成績・品質・費用がどう動いたかを整理。同じモデルでハーネスを比べた最新の研究も踏まえ、開発チームが最初に整える順番を解説します。
業務プロンプトの書き方｜5項目の型と検証の手順（日本語とタイ語を扱うタイ拠点向け）
業務で AI に出す指示文（プロンプト）を、目的・成功基準・コンテキスト・出力形式・制約の 5 項目で書く手順です。資料をタグで指示と分ける、出力の形を固定する、同じ入力で前の版と比べる方法と、タイ語の長さ・暦・丁寧さの指定を解説します。
PHPの重大脆弱性「PHP2Shell」の影響と対策｜ARTEX×GLMによるアプリのRCE検証
PHPの重大脆弱性「PHP2Shell」の原因・影響範囲・修正版と暫定策を解説。ARTEX×GLMによるPHPアプリのRCE検証では、finding登録まで104秒・305秒。実証の条件とアプリ側の対策も紹介します。
ARTEXでAIペンテストを検証：Juice Shopで分かった成果と限界
ARTEXのJuice Shop検証事例。NoSQL課題は10〜15分、★6のMultiple Likesは約40分で成功。目標設定の工夫、Docker環境の制約、AIペンテストの成果と限界を解説します。
ChatGPTの業務活用ガイド：タイ拠点で日本語・タイ語の業務に使う手順
ChatGPTの業務活用を、タイ拠点の日本語・タイ語の業務に沿って解説します。メールや見積照会、数値の集計での使い方、個人データの扱い、試行で効果を確かめる方法まで紹介します。
DGX Spark でローカル LLM を速くするには？Ollama・SGLang・投機的デコードを実測比較
DGX Spark 相当機 1 台でローカル LLM を動かし、Ollama・llama-server・SGLang と投機的デコード（MTP・DFlash2・DSpark）、量子化 3 種をコーディングエージェントの実タスクで比較。長い会話でプロンプトキャッシュが破棄される問題と直し方も、当社の実測でまとめます。
N+1問題の解決パターン：データベースクエリ最適化の実装チェックリスト
N+1問題の検出方法から解決パターン（JOIN・バッチ処理・キャッシング）まで、実装レベルのチェックリストで最適な最適化手法を選択できます。
