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。
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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！
みんなが知っている旅行でホテルや飛行機などの手配をするExpedia社、今は巨大な会社になっています。
ほとんどのブランドをExpediaにまとめて、残るはHotels.comとVrboだけみたいです。
私自身はHotels.comを愛用ですが、最近はどこにも行かないから・・・
しかもマイクロソフト社が発祥の地です！
当時、Rich Barton氏が27才のころ、MS社でCD-ROMのトラベルガイドを作っていました。
そう、Encarta for Travel、いや・・・Microsoft Travel です。それが現在のExpedia。
そこで気がついたのが、飛行機の予約システムが航空会社と契約した旅行代理店以外はアクセスができなかった。
私の同級生も旅行代理店でその端末を契約して多額の借金を虐げられました。
そこで、彼はこの内容を民衆に渡せと。
つまり飛行機の予約情報や運行状況を民主化せよと。
つまり「Power to the people」ですね
当時のMSはBill Gates氏からSteve Ballmer氏で、色々と多難な時代を迎えていました。
1994年、インターネットはまだ未熟、3.0と3.1 の時代。
IBMとのOS戦争もあり、Win NT 3.5 vs OS/2 でもあった。
ダイアルアップ回線、かけ放題、NIFTYSERVE、日経MIXなどが盛んでした。
忘れてはならないのはネットニュース。まだ主たるWIDE-ADなどのNSPIXP回線が1Gbpsだった時代。
現在、日本に設置されているMルートサーバへの回線は確か100Gbpsクラス。
Win 95は翌年11月ころに発売で多くの人が店頭で並び、社会現象とも言われる時代でした。
そこでExpedia社は3回も変化しているのをご存じでしょうか？
この30年間で色々と試行錯誤を繰り返し、時代に合わせた変化を遂げてきました。
「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。
一言でいうと「AI専用のSNS」みたいなものだろう。
これはOpenClawというシステムのReddit風のSNSです。
まず名前から、ClawbotとOpenClawは同一エージェントで、Clawbotが商標を意識してMoltbookになり、現在脱皮を経てOpenClawになりました。（Moltはエビが脱皮した皮で麦芽のMaltとは異なります）。
このOpenClawとは何か？
自己管理型のオープンソースのエージェントプラットフォームです。
どんどんわからなくなりますよね。
簡単にいうと自分のマシンの中で指示を与えておくことでファイルを開いたり送信したりできるものです。
ある意味、非常に怖いですよね。
だけど、そこには自分がそのシステムに権限を与えないと実行できないようになっていますが、簡単に（知らずに）鍵が外れて権限を与えてしまうことがあります。
危険だから使うなというのは、包丁も危険だから使うなとういのと一緒の論理です。
そしてどこが危険なのかを冷静に考えることが重要です。
Noteのフォロワーさんで気の利いたことを書いていたので紹介します。
https://note.com/gensnotes/n/n48b3e8ee387c
ハサミや包丁と一緒のように安全に使えということです。
更に2ヶ月の間で恐ろしい展開があり、暗号資産詐欺まで発展しましたが、使いたい場合は安全に使うようにどうしたらいいかを考えることが重要です。
https://www.nxcode.io/ja/resources/news/openclaw-complete-guide-2026
こりゃ仕方ないよね
みんなが「無料」だけで利用していたら、収支が合わなくなる
こういう会社ってみんな最初は普及させるためにタダで配る
そして課金モードにする
ここまではいいのよ
だがユーザが増えるとインフラが整わなくなる。
どれだけの電力が必要なのか。
マイ・オウン・原発が欲しくなるくらい。
そんな中で、インフラのお金をどう稼ぐかが課題なわけです。
OpenAIの決算はあまりよくない。
しかもChatGPT Plusの収益が73%とのことらしい
詳しくは下にGoogle AIがはじき出した内容を付け足しておきます。
Google Geminiだろうが、今のところどこのLLMも完璧ではない。
未だにめちゃくちゃハルシネーションが多い。
そんなところで、年齢確認とか。
そもそもGoogleは我々の個人情報をかなり取得している。
だが、本当の情報でない人も多い。
お子さんが親のアカウントを利用して色々なものを見ていたりすることも。
うちも子どもが小さいころ、iPhoneのアカウントを共有していた時代があった。
だが、それとこのAI認証とは大違いである。
