youtube版(スライド付き) 関連リンク Introducing computer use in Gemini 3.5 Flash Google DeepMindは、Gemini 3.5 Flashモデルにおいて「Computer Use（コンピュータ操作）」機能をネイティブに統合したと発表しました。これにより、Geminiが人間のようにPCやブラウザ、モバイル環境を直接操作するAIエージェントとしての実用性が大幅に向上しました。主なポイントネイティブ統合: 以前はスタンドアローンモデルとして提供されていたComputer Use機能が、Gemini 3.5 Flash本体に組み込まれました。これにより、モデルが画面を「見て」、状況を「推論」し、キーボード入力やマウス操作で直接「アクション」を起こすことが可能になります。活用シーン: ソフトウェアの継続的なテスト自動化や、複数のアプリケーションを横断する複雑なタスクなど、ロングホライズン（長期的）な業務の効率化に強みを発揮します。セキュリティ対策: AIエージェントが実環境で動作する際のプロンプトインジェクション等のリスクに対し、攻撃的学習（adversarial training）を用いた強固な防御を実装しています。エンタープライズ対応: 企業向けには、機密性の高い操作に対するユーザー確認の強制や、不審な挙動の自動停止機能など、安全性を高めるためのセーフガードが提供されます。エンジニアにとっては、Gemini APIやGemini Enterprise Agent Platformを通じて、即座にカスタムエージェントの開発に着手できる環境が整いました。継続的なテスト環境の構築や、UI/UXの自動監査など、実務への応用が期待される技術です。引用元: https://deepmind.google/blog/introducing-computer-use-in-gemini-3-5-flash/ OpenAI and Broadcom unveil LLM-optimized inference chip OpenAIはBroadcomと共同で、LLM推論に特化した自社設計のAIアクセラレータチップ「Jalapeño（ハラペーニョ）」を発表しました。これは、汎用的なGPUとは異なり、モデルの推論処理（Inference）に必要なカーネル、メモリ移動、ネットワーキングのパターンをゼロから設計した専用ASICです。新人エンジニアにとっての重要なポイントは以下の通りです。フルスタック戦略への移行: OpenAIは単にモデルやアプリを開発するだけでなく、その下の層であるチップ設計から基盤システム全体を自社で最適化する「フルスタック戦略」を推進しています。これにより、モデルの実行速度やコスト効率をハードウェアレベルで改善しようとしています。圧倒的な開発スピード: 本チップは設計から製造に向けたテープアウトまで、わずか9ヶ月で完了しました。このプロセス自体にOpenAIのAIモデルを活用し、エンジニアリングの効率を劇的に向上させています。推論特化型の設計: 既存のAIアクセラレータよりも「ワットあたりの性能」を大幅に高めることを目標としており、特にGPT-5.3-Codex-Sparkのような最新の大規模モデルの動作検証において、高い処理効率を確認しています。エコシステムの協力体制: Broadcomのシリコン実装技術やネットワーキング技術（Tomahawk等）、Celesticaのシステム構築力を組み合わせることで、ギガワット級のデータセンター展開を想定した量産体制を構築しています。本チップは2026年後半からの実運用が計画されています。今回の発表は、AIの推論コストと遅延を劇的に下げ、より安価で高速なAIサービスを一般ユーザーや開発者に届けるためのインフラ基盤の大きな転換点と言えます。引用元: https://openai.com/index/openai-broadcom-jalapeno-inference-chip OpenAI、セキュリティ戦略「Daybreak」を拡張 ―Codex Securityプラグイン、GPT-5.5-Cyberを更新しOSSなど重要インフラの脆弱性にも対応へ gihyo.jp OpenAIは2026年6月22日、AIを活用したセキュリティ対応戦略「OpenAI Daybreak」の機能を大幅に拡張しました。新人エンジニアの皆さんも、今後の開発現場で耳にする機会が増えそうな重要なアップデートです。今回の主なポイントは以下の3点です。 Codex Securityプラグインの強化既存システムの脆弱性検知からパッチ適用までのプロセスが自動化されました。これにより、開発者が手動で行っていたルーチン的な修正作業が効率化され、脆弱性が本番環境へ混入するリスクを未然に防ぎます。高性能モデル「GPT-5.5-Cyber」の提供セキュリティ特化型の最新モデルです。大規模なコードベースの解析能力に優れており、サイバー攻撃を再現するベンチマーク「CyberGym」において、他の主要モデルを上回る性能を実証しました。エコシステムの拡大（Cyber Partner Program & Patch the Planet）パートナー各社の製品にGPT-5.5のセキュリティ機能を組み込めるようになり、産業全体での防御力が底上げされます。また、「Patch the Planet」イニシアティブを通じて、Linuxカーネルや主要ブラウザといった重要なオープンソースインフラの脆弱性修正にもAIが活用されることになりました。総じて、AIが単なるコーディング補助に留まらず、システムの安全性そのものを担保する「セキュリティエンジニアのパートナー」として深く組み込まれ始めたことが伺えます。技術の進歩に伴い、セキュリティ意識の持ち方もアップデートしていく必要があるでしょう。引用元: https://gihyo.jp/article/2026/06/openai-daybreak-update 「馬鹿とハサミは使いようだ…」あえて能力の低いAIにマニュアルを実行させ、「賢いAIなら補完してしまう暗黙知をポンコツAIにあぶり出させる」アイデアが目からウロコ高精度なAIが補完してしまう「暗黙の前提」を、あえて能力の低いAI（ポンコツAI）に作業させることで可視化する手法が話題です。新人エンジニアにとっても、ドキュメントの品質向上やマニュアルの曖昧さを洗い出すための「品質検査ツール」として、AIの特性に応じた賢い役割分担のヒントになるはずです。最強のAIを選ぶだけでなく、適材適所でのフロー設計が重要となる好例です。引用元: https://togetter.com/li/2712705 お便り投稿フォーム（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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