出ましたね、とうとう姿を表したエージェント型のランサムウェア・・・
厄介だわ！防ぎようがないぞ。
脆弱性をそのままにしておいたら乗っ取られてしまう。
とくに HTTPS でないサイトとか古いシステムやゼロトラストセキュリティを入れていないところは。
1. OpenAI、次世代モデル「GPT-5.6」シリーズのプレビュー版を公開
2. Sysdig、初の自律型AIランサムウェア「JADEPUFFER」を確認
3. 国連、初の「AIガバナンスに関するグローバル対話」をジュネーブで開催
あとはアシモフのロボット三原則ではないけど、国連がAI三原則みたいなのが必要だと。
つまりガバナンスだよと。
って、そんなのホワイト企業しか聞かないわ。
悪はこのようなエージェント型のランサムウェアを開発して仕掛けてくるんだ。
ではお楽しみに！
2026/07/10 発行 今日のAI Curated GEMニュース
昨日も暑かったけど、今日も真夏日で暑いですね。
世間ではGPT-5.6が一般公開。
私自身は現在ChatGPTに課金していないから、どこまで利用できるかわかりません。
しかし、一つわかっているのは、最近のGeminiよりマシだと。
更に注目を置いているのがGrokくんです。
そんな中、OpenAIがAccentureと提携。
これはチョイと根が深いんだよね。
そもそも同業者のPwC、EY、Deloitte、KPMGが何をやっているかも考える必要があります。
この話は別途しないといけないなって。
今日、ご紹介するのはこちらの3件です。
1. OpenAIの最新AI「GPT-5.6」シリーズが一般公開へ
2. アクセンチュア、OpenAIとの国内協業を拡充しAIエージェント実装へ
3. Anthropicの最上位モデル「Fable 5」再展開と安全性の新基準
結論、OpenAI社と手を組むことでROIを最大限にするのと、アクセンチュアの件に関しては、A社はOpenAIが日本の大企業に入れる水先案内人である。そこでAnthropicも負けてはいない。
ちなみに、OpenAIが5.6とAnthropicがFable 5を解禁した時期（つい最近）が重なったのは、単なる米国の検査がクリアしたタイミングらしいです。Google 含む三社とも方向性が違うことを意識して活用してください。
あっ、負け組はMSです（笑）
過去1週間分、日本語で流れたAIに関するニュースをお届けします。
キュレーションは Google Gemini GEM でやっています。
みなさん、ご存じのようにFable 5が復活しました。
7/7（二日前まで）フルで使えたけど、その後12日まで週間利用条件の50%の上限で使えるようになりましたね。
次にMSがOpenAIに見切りを付けたってのはないけど、Copilotに不満があるのだろう（それだけではないけど）。
国連が子どもたちをどう守るか・・・アルゴリズムの問題にするな！って。はい、会社の責任ね。親の責任では？
米国は生成AIで作ったものはきちんとラベルしようねって。XやTumblrなんてモニョモニョ・・・
1. Anthropic、「Fable 5」を再展開し大手と安全基準を策定
2. Microsoft、AI導入に特化した新会社を25億ドルで設立
3. 国連、初のAIガバナンス対話で「子どもの安全宣誓」を提唱
4. 米上院、AI生成コンテンツのラベル付け義務化法案を提出
ぜひそのまま続きをお読みください。
解説も含めた見解があります。
「最近、AIという言葉をよく聞くけれど、うちのような葬儀社には関係ないのでは？」 「ご遺族の複雑な事情や、故人様のセンシティブな個人情報を扱うのに、よく分からない外部のAIにデータを入力するなんて絶対に無理だ」
現場で日々ご遺族と向き合っている葬儀事業者の方ほど、AIの導入に対して強い警戒心をお持ちではないでしょうか。事実、葬儀の現場は「究極の個人情報」の連続です。しかし同時に、深夜早朝問わず発生する事務作業や、形式に沿った案内状の作成、見積もりの調整など、本来であれば効率化したい「待ったなしの業務」に追われているのも現実です。
「情報を絶対に外に出さず、安全にAIに手伝ってもらう方法はないのか？」
実は今、その答えとして注目されているのが、手元のパソコンの中で完全にオフラインで動く「ローカルLLM（ローカルAI）」という技術です。
この記事では、話題の最新ローカルAI「Gemma 4 12B」を例に挙げながら、普段私たちが耳にするChatGPTのような「クラウド型AI」と何が違うのかを解説します。「常に最新で賢いけれどデータ管理に工夫がいるクラウドAI」と、「少し賢さは劣るけれど絶対に情報が漏れないローカルAI」。ITの専門知識がなくても分かるように、これからの終活や葬儀業務のデジタル化において、どちらをどう使うべきかの現実的な戦略をお伝えします。
ChatGPTやGemini（Web版）などのクラウドLLMと、手元のPCで動かすローカルLLM。この2つは「どこで計算しているか」だけの違いではなく、活用における前提が大きく異なります。
| 比較軸 | クラウド型LLM (ChatGPT, Gemini等) | ローカル型LLM (Gemma, Llama等) | 決定的な違いが生む影響 |
| データの所在 | サービス提供者のサーバー（クラウド） | ユーザー自身のハードウェア内 | 【機密性】 ローカルはオフラインで完結するため、極秘の社内データや個人情報を学習・解析させても外部流出のリスクがゼロ。 |
| モデルの規模 | 数千億〜数兆パラメータの超巨大モデル | 数十億〜数百億パラメータの中規模モデル | 【知能の限界】 複雑な論理推論や広範な一般常識はクラウドが圧倒的に優れる。ローカルは特定のタスク（要約、翻訳、コード生成）に特化させることで実用レベルに達する。 |
| コスト構造 | 従量課金（API）または月額サブスクリプション | 初期投資（PC・GPU代）＋電気代 | 【利用の自由度】 ローカルはどれだけ大量のデータを処理させても追加コストがかからないため、数万件のログ解析といった力技が容易。 |
| カスタマイズ性 | 提供者が用意した枠組み内での調整（プロンプト等） | モデル自体の改造、追加学習（ファインチューニング） | 【独自性の構築】 ローカルは特定の業界用語や自社のトーン＆マナーを「モデルそのものの脳内」に焼き付けることが可能。 |
| 安定性・可用性 | ネット回線とサービス提供者のサーバー状況に依存 | 手元のハードウェアが動く限り、永続的に利用可能 | 【依存性】 クラウドはサービス終了や規約変更で突然使えなくなるリスクがある。ローカルは環境を自己所有できる。 |
うちの会社ではAIリスキリングの営業をしています。
はっきり言うとメチャクチャ苦労しています。
うちの商品は「飛翔」（RAIMO）＝EXPERT社の教材です。
はい、あの35万人を2年間で教えた七里信一氏の会社の教材です。
そして常にアップデート及びアップグレードされています。
さて、皆さんはどう思われるでしょうか？
ご自身の会社や職場でAIを活用してますでしょうか？
日経の記事を紹介しますのでまずご参照ください。
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC2583S0V20C26A5000000/?n_cid=SNSTW001
さて、なぜ「導入予定なし」なのかを深堀したいと想います。
最近、マイブームがClaude Codeをいじることです。
まだまだ初心者レベルですが、実際、使っていてわかったことはデスクトップアプリだとシングルタスクだと理解できました。
CursorやMS Visual Studioを使って開発するとマルチタスクで可能となります。
だが、ここに落とし穴があるのもわかりました。
まず、マルチタスクで行うと、ボスが一人（統括部長といいましょうかw）、そこでそれぞれの部があって（マーケ、経理、営業、開発など）。
これが「サブエージェント」です。（左側の図）
このままだとどう見ても縦割り社会で上司へ報告します。
そうなるとボスがすべて管理する羽目になります。
普通の企業の場合、マーケと営業、営業と経理、開発とマーケとか横の連携があります。
これが「エージェント・チーム」（右側の図）。
エージェント・チームを使うことはめちゃくちゃコストがかかります。
つまり、トークン数が消費されるので、$20プランの人だとすぐにアウトになる。
さらに重たいらしい。
それを踏まえた上で、Claude Code （クロード・コード）を使っていくことが重要だろうと確信しました。
Gemini Omniが発表されましたが、まだ触っていないので何も書けないので、Flash 3.5について。
うちではいただいた名刺（名刺交換）したとき、まずやることがスキャナーで読み取ってWantedlyへ投げる。
実際、ここは現在無料プランなので（有料にしたいと思わない）使い勝手が悪いのは確かです。
え？なぜEIGHTじゃないの？って・・・
使えなかったというよりも登録できなかったのよ・・・
これは提供しれいるSANSAN社とやり取りをしたことがあるの。
なぜだか私のメルアドが拒否られていた（自分で設定した記憶はないのだが）。
実際、私のメルアドはEIGHTで登録できる。
ちなみにSANSANは大企業向けだから100名とか200名規模からだったかな。
そうでない人たちはEIGHTをご利用くださいって。
話を戻そう
このPDF（画像）を解析し、名刺を割り出すのに非常に困ったことがあった。
どんどん劣化する問題・・・
