【5月FANZA同人配信決定！】 野上のいこ×画像生成AI作品集をリリース…！！ 野上のいこを完全再現？！な過激すぎるえちえち画像集がFanza同人にて配信されます(´∩ω∩`*)💕 のいこのあんな妄想やこんな願望…(？！)を生成AI画像で実現しちゃいました！！！ 乞うご期待です✨️

AIで「合成ユーザー」を作り出すSimileが、非公開の「ステルスモード」を解除してからわずか5か月で2億ドル超のシリーズBを調達し、評価額20億ドルに達した(https://techcrunch[.]com/2026/07/30/synthetic-user-startup-simile-raises-200m-at-2b-valuation-5-months-after-100m-series-a/)。Simile自身は「シミュレーション企業」を名乗り、人間の行動そのものを再現することを事業の軸に据えています。 今回のラウンドはGreenoaksとIndex Venturesが共同でリードし、Hanabi、Bain Capital Ventures、A*、Factory、CVS Health Ventures、Definitionが参加しました(同社発表による)。Index Venturesは前回のシリーズA(1億ドル)もリードした投資家です。 Simileによると、この5か月で売上は5倍に伸び、Fortune100企業(米フォーチュン誌が選ぶ売上上位100社)向けに数千万件規模のシミュレーションを実行できる基盤モデルを構築し、各シミュレーションの精度を予測する「confidence model」(同社いわく世界初)も訓練したといいます。本拠地だった米パロアルトの小さなオフィスから、従業員50人超のグローバルチームに拡大しました。CVS Health、Wealthfront、Deloitte、Gallupといった企業が、製品発表の戦略立案や顧客体験の最適化、新市場への参入にすでに活用しているそうです。 創業者のJoon Sung Park氏はスタンフォード大学で博士号を取得しており、在学中には、AIエージェントが人間のように暮らしパーティーまで開く「Smallville」という研究プロジェクトを手がけていました。Simileは「地球上の80億人全員を正確かつ誠実に再現する」ことを掲げていますが、TechCrunchはこのミッションを荒唐無稽だと評しつつ、人間は感情と理性の両方に左右され予測不能だからこそ市場調査が必要だという前提を踏まえてもなお、合成ユーザーによるリサーチ自体は有望な領域であり、プロダクトのモックアップ作りにおける「vibe coding」(直感を頼りにAIへコードを書かせる開発スタイル)のような立ち位置だと評しています。 同分野では2025年12月にシリーズAで巨額の評価額10億ドルを付けたAaruという競合も登場しており、投資熱の高さがうかがえます。

なぜ、同業者にそこまで無料で教えるのか 私はXを初めてまだ５か月ほどですが、 何より一番驚いたのが、士業同士の交流が 半端じゃないほど行われているということ。 一昔前までは、こんな風景はあり得なかったのでは ないかと勝手に思っています。 同業同士は、あくまで顧客を奪い合うライバルであり 昔から、そこまで仲良く交流する対象ではなかったはず。 多分‥ そして、自分が開発したり、作り出したものを それこそ無料で配布するなど天地がひっくり返っても ありえなかった光景だと認識しています。 それが、今、X上で多くの方々が触れ合い、 共有し合い、助け合い、同じ世界を感じている。 同じシステム、思想、境遇など、 共通項を見つけては知見を重ね合わせ、 同じベクトルを、同じ目線で見つめている。 私はこれまで経営者の方ばかりを向いていました。 自分がサービスを提供している事務所以外の 同士業との交流など、ほぼ皆無。 自分自身が税理士になる前から経営者であったことも その要因の一つではありますが、 同じ税理士に対してもビジネスを構築する結果としての お付き合いがほとんどで、 同じ世界観を発信し、共有するなど 発想さえありませんでした。 そんな中、この５か月間、 この世界を見ていて、 なぜ、奪い合っていたはずの人たちが、 分け合うようになったのかが、ぼんやりと見えてきました。 その背景には、 善意や交流の楽しさから共有している方もいるとは思いますが、変化への危機感もあるのかもしれません。 資格を持っているだけでは、 選ばれない時代が、もう来ています。 だからこそ、この危機感が、 同業を「ライバル」から「同じ世界に生きる仲間」に変えた。 一人で抱え込んだ知識は、AIの時代、すぐに古くなります。 出し惜しみした実力は、外から見れば、無いのと同じ。 だから、出して、出した人のところに、 信頼と、人と、次の知見が集まる。 奪い合いのゲームが、終わりつつあると感じています。 そして、私がずっと向きあってきた「経営者」も、 同じ変化の中にいる、ということも。 経営者に伝えてきた見える化、共有、仕組み化を、 私自身が、同業との間で、ほとんどやってこなかった。 今後、税理士同士が競うのは、間違いなく、 顧客ではなく、変化への、速さです。 速く変わる人が多いほど、業界そのものが残る。 今までは、経営者の方だけを向いて、 その人の目を見て発信してきました。 これからは、同じ道を歩く同業の方にも 少しでもお力になれるように生きていこうと ふと、思った次第です。 未熟者ではありますが、 今後ともご指導お願いいたします。

TL;DR: 実カルテは公開できずラベルも不完全という臨床AIベンチマークの根本問題を、完全合成データで解決した研究です。フロンティアモデルでもトップ医師の性能には届きませんでした。 タイトル: Synthetic Hospital: An Open, Verifiable, Physician-Validated Longitudinal EHR Benchmark URL: ポイント 🏥 医学教育教材から1,268人・5,602受診分の完全合成カルテを構築し、個人情報ゼロで公開可能に 🔗 診断・所見・時間関係をICD-10-CM/SNOMED CT/LOINCへ決定的に紐づけ、ラベルは知識グラフから機械的に導出 👨‍⚕️ 医師によるリアリズム検証で、実カルテとの識別精度はほぼチャンスレベルの53% 📊 10モデルを5タスクで評価。患者診断の最高スコアはKimi 2.5-thinkingの重症度加重F1 0.732で医師平均と同水準 ⚠️ トップ医師(0.89)には未到達。要約タスクではどのモデルも所見の約半分を見落とし 🔁 生成モデルを変えても性能変化は0.05以下、臨床状態そのものを測るベンチマークであることを確認 臨床LLMの実力を偽りなく測れる基盤が整った意義は大きいと感じます。 #医療AI# #LLMベンチマーク#

私は元々結果主義で、高学歴の人って凄いんだなって思ってた。 今も尊敬はしているけど。 最近思いっきり、考えが変わった。 頭の良さだけでは人間性は養えないんだなって思った出来事が沢山あった。 アダルト産業だろうと心の奥底に手を差し伸べてくれる深い人間性を持った人もいる。 どんなに頭が良かろうが、大きく犯罪レベルで裏切るし、同業者を見下していたり、教科書で見た知識(AIが代わりにできる)で得意げになって他者への批判を繰り返していたり。 本当に大切な事って何かもう少し考えてみたいと思った。

浙江省の義烏国際商貿城は今年の夏、世界最大規模の日用雑貨などの商品集積地という強みを生かし、高い人気が続き、海外から多くのバイヤーや観光客が訪れて優れた製品を買い求めている。 　今年上半期（1-6月）、義烏国際商貿城を訪れた観光客は前年同期比34％増の1日あたり延べ29万4000人に上り、海外からのバイヤーは同30％増の1日あたり延べ1万2000人だった。各国からの観光客は市場でワンストップ式の買い物ができるほか、人工知能（AI）を利用したオーダーメイドやスマート・アートトイなどの新型消費も体験でき、買い物を通じてメイド・イン・チャイナのみなぎる活力を体感している。#義烏#

牧歌的な時代がますます遠のいている話だった。 ・1997年から続く映画データサイトであるThe Numbersが今年3月に突然ダウンした ・原因はAIによる無数のスクレイピングと、裏口を探るサイバー攻撃 ・攻撃理由は、Polymarketなどの予測市場で、同サイトの興行収入データが勝敗の判定基準として使われているから ・事前にデータを盗み見れば、確実にトレードで儲かる仕組み ・現在は安価なAIツールを使えば、誰でも簡単にウェブサイトの脆弱性を突くことが可能 ・30年前の古いコードで動く同サイトは格好の標的となっており、今回はサーバーが完全にダウンした ・ただ、同サイトはB2Bの収益源があったため、現在は機能を絞って再構築中 ・記事の筆者は、現在のウェブが抱える構造的な脆弱性を指摘している ・AI企業のクローラーは、検索エンジンとは違って人間の読者をサイトに連れてこない ・例えばAnthropicは、1人の訪問者を送るために3万8000ページも巡回している（ブログのデータによれば） ・AIと予測市場の普及により、ウェブ上のあらゆるデータが換金可能に ・結果として、個人や善意で運営されている小規模なサイトほど真っ先に破壊されていくのでは

Claude Security 插件正式公測！這不只是又一個掃描工具，而是把「資安研究員級」的能力直接塞進 Claude Code 終端。 它會像真人一樣讀懂你的架構、追蹤跨檔案資料流、建立威脅模型，再用多代理互相驗證，找出傳統靜態掃描器常漏掉的複雜邏輯漏洞與認證繞過。掃完還能直接產出符合你程式風格的修補建議，人審完就能套用。 這代表什麼？AI 正在把高階資安「左移」到每一位開發者的日常工作流。不用再等資安團隊排程、不用把程式碼丟上雲端，提交前就能自己把關。在 AI 加速攻擊的時代，這等於給防禦端裝上同等級的火力。真正讓「安全寫程式」變成預設，而不是事後補救。 👉🏻推薦實戰流程 1. 輸入 /claude-security → 選 Scan codebase（或 Scan changes） 2. 選擇掃描深度（Medium 通常就夠用，High / Max 更深入但較貴） 3. 等掃描完成（會產生 CLAUDE-SECURITY-時間戳/ 資料夾） 4. 看報告（CLAUDE-SECURITY-RESULTS.md） 5. 再輸入 /claude-security → 選 Suggest patches 6. 選擇要修的 finding（例如 F1、F2） 7. 用 git apply 套用產生的 .patch 檔，自己 review 後再 commit 👉🏻小技巧 • 大專案建議先只掃重點目錄，不要一次掃整個 repo • 掃描是非確定性的，同一段程式碼跑兩次結果可能略有不同 • 修補永遠不會自動套用，一定要人審核 這樣就可以直接在終端裡把「資安掃描 + 修補建議」變成日常工作流的一部分了！

大阪・堺の「液晶工場」がGPU拠点に変わる日——関西AI投資の本当の勝ち筋 大阪・堺市に、かつてシャープが液晶パネルを生産していた巨大工場がある。 その旧工場を今、ソフトバンクがAIデータセンターへと造り替えている。当初150MWだった計画は、将来的に400MWまで拡張可能だという。 この話を初めて聞いたとき、少し胸がざわついた。 400MWという数字に驚いたからではない。あの場所をよく知っているからだ。 液晶産業が最も勢いに乗っていた頃、あの工場は日本の製造業の頂点を象徴する場所だった。その建物に、今度はGPUが並ぶ。 これは単なる設備の入れ替えではない。 この半年、関西で起きている変化は堺だけではない。 AirTrunkは大阪東部で2棟目のデータセンターを追加。JETROは大阪を「東京に次ぐ拠点」として海外に売り込み、ロボティクスや半導体分野の投資家を呼び込んでいる。 万博閉幕後、関西を改めて訪問する海外VCも少なくない。京都では大学発の創薬や素材技術の事業化が進み、神戸では医療機器や臨床分野への投資が広がっている。 動いているのは大阪だけではない。関西全体だ。 大阪府は、2030年までに海外金融機関50社を誘致し、スタートアップ1,200社を生み出し、1,600億円の資金調達を実現するという目標を掲げている。 関西全体のディープテック構想はさらに強気で、2027年までに10兆円規模の投資と、ユニコーン100社の創出を目指すという。 行政資料に並べれば、いかにも威勢のいいスローガンに見える。 ただ、この半年に実際に動いた資金を追ってみると、少なくとも方向はそこまで外れていない。 表面的には、どれも同じ物語に見える。 万博が火をつけ、行政と資本がそこへ一斉に資金を投じた——そう説明すれば話は簡単だ。 だが、もう一段深く見たほうがいい。 この半年、関西で最も具体的に資金が動いているのは、実はソフトウェアではない。 ダイキンとNTTデータは今月、AIでデータセンター内のサーバー発熱を予測し、空調、冷水機、液冷設備を統合制御する共同プロジェクトを始めた。7月からは、NTTデータのデータセンターで実証を進める。 パナソニックも、この半年でデータセンター向けの冷却と電源設備への投資を加速させている。CESで前面に出していたのも、まさにこの領域だった。 ここには共通点がある。 関西のAI投資で実際に形になり始めているのは、チャットボットでも、企業内ナレッジベースでもない。 電力、冷却、精密加工、設備制御。 もともと関西が得意としてきた産業に、AIという新しいレイヤーが重なり始めている。 東京でよく語られる「AI×エンタープライズソフトウェア」とは、かなり違う話だ。 こうしたプロジェクトで必要になるのは、Agentをデータにつなぎ、推論の仕組みを設計できるだけの人ではない。 空調設備がどう動くのか。冷却系統のどこがボトルネックになるのか。生産ラインが、なぜ仕様書どおりには動かないのか。 そこまで理解したうえで、AIを現場へ持ち込める人だ。 AIとOT（Operational Technology）の両方に足を置ける人材は、純粋なソフトウェア出身のFDEより、はるかに少ない。 この半年、FDEという肩書は急速に広まり、その分だけ中身も薄まり始めた。 新しく参入してきた人の多くは、SaaSやインターネット企業の出身だ。工場の現場に入り、設備やOTシステム特有の癖を理解している人は、まだほとんどいない。 だから僕は、今年後半の関西で本当に不足するのは、AIと産業現場の両方で会話ができる人材だと見ている。 企業向けAgentを作れるだけでは、十分ではない。 この不足は、多くの人が考えているより早く表面化する可能性がある。 ダイキンのようなプロジェクトがPoCから本番へ進むとき、最後に足りなくなるのは予算ではない。AIと設備の間をつなげる人間だ。 一つの観測ポイントは、ダイキンのPoCが来年3月までに中間結果を出す前に、同規模の製造業がこの領域の人材を外部から採り始めるかどうかだ。 社内だけで処理せず、外へ探しに出る企業が現れたら、この見立てはかなり確度が高い。 ただし、ここは冷静に見ておく必要もある。 市場に需要があることと、独立系コンサルタントがその仕事を取れることは、まったく別の話だ。 ダイキンが組んだ相手はNTTデータであって、どこかの小さな外部チームではない。 日本の大手製造業と大手SIerの関係は、何十年もかけて築かれてきた。 大手SIerには、製造ラインや設備を熟知したベテランがすでにいる。そのチームにAgentを扱える若手を何人か加えれば、AIとOTの両側を組織として埋められる。 必ずしも、一人で両方を理解する独立系FDEを必要としているわけではない。 ここで本当に高いのは、技術の壁ではなく、信頼の壁だ。 独立系FDEが案件を取りにいくなら、競争相手は同じ年頃のAIエンジニアではない。 日本企業の奥深くまで入り込み、複雑な取引関係を何十年も積み上げてきた老舗SIerだ。単純な技術力や経験年数だけで勝負が決まる世界ではない。 以前、関西の案件を見に来た海外VCと話したことがある。 彼はこう言った。 「関西の研究成果と企業集積は世界レベルだ。本当に足りないのは、技術者とビジネスをつなぐ中間層だ」 この言葉には、かなり納得した。 ただ、その「中間層」のポジションは、これまで空席だったわけではない。 すでに誰かが座っている。 今回は、その人たちがAIという新しい服に着替えようとしているだけかもしれない。 僕自身、これからの半年は、手元のリソースの一部をAIとOTが交わる領域へ振り向けようと思っている。 勝てると確信しているわけではない。 ただ、まだ人が少ない。だから今のうちに、腰を据えて見ておく価値がある。 堺の旧工場が、液晶パネルの生産拠点からGPUの計算拠点へ変わる。 その間にあるのは、単なる技術更新ではない。 日本の製造業を支えてきた一世代分の技術と技能が、これからも必要とされるのか。それとも、新しい産業の言葉へ翻訳できないまま、古い工場と一緒に退場していくのか。 この半年、関西で本当に見るべきなのは、AIスタートアップが何社増えたかではない。 古い工場と、そこで積み上げられてきた技術を、誰が新しいテクノロジーにつなぎ直すのか。 僕は、そちらのほうがずっと重要だと思っている。

ザッカーバーグの強権モードが発動中とはいえ、記事に該当しているエンジニアはキャリアを相当考えるだろうなぁ。 ・ザッカーバーグはモバイルOSの波に乗り遅れた過去があ李、AIという巨大なトレンドを絶対に逃さないという強い決意を持っている ・metaは過去にメタバースへ巨額の投資を行ったものの、パンデミック後に人々の関心が薄れ、その投資は十分な成果を上げなかった ・自社開発のAIであるLlamaモデルを進める中で2025年発表のLlama 4が不調に終わった ・そのため、AI戦略の立て直しを迫られた ・で、Scale AI社の株式を巨額で取得した。同社CEOのAlexandr Wang をAI戦略のトップとして迎え入れた ・Wangが得意とするのはAIの学習に必要なデータラベリングや、人間によるフィードバックを用いたモデルのファインチューニング ・彼の主導により、metaのエンジニアのタイピングやマウスクリックを強制的に監視してAIの学習データにするシステムが導入された ・この監視システムは事前の相談や拒否権なしにトップダウンで決定され、従業員のプライバシーに対する大きな懸念を引き起こした ・多くの反発を受けた会社側は、監視を一時停止する機能を追加するなどの妥協案を後日提示することになった ・同時期にプロダクト開発の中核を担うチームから30パーセントから50パーセントものエンジニアが、AIデータラベリング部門へ強制的に異動させられた ・meta社では従来、入社後に研修を経て自身の所属チームを自由に選べる文化があったため、この一方的な異動は大きな波紋を呼んだ ・異動先でのデータラベリング業務はAIが生成したコードをテストしてフィードバックを与える単調な作業 ・多くのエンジニアのやる気を削いでいる ・特にインフラストラクチャやセキュリティを担当するチームへの影響は深刻であり、優秀な人材が次々と本来の業務から引き剥がされた ・会社全体で10パーセントのレイオフが予告されたことで、一ヶ月にわたり従業員は自分が解雇されるかもしれないという強い不安にも苛まれていた ・metaの人事制度にて、自身の評価を相対的に高めるためにあらゆる指標を最大化しようとする政治的な動きが横行している ・新たな評価指標としてAIトークンの使用量が導入された ・なので、エンジニアたちは評価を上げるためだけに無意味にAIツールを多用し始めた ・人間による入念なコードレビューよりも、AIを使って表面的な生産性を高く見せかけることが自己保身の有効な手段となっている ・本質的なプロダクト開発がないがしろにされた結果、エンジニアたちは会社に嫌気がさし、外部の面接対策サービスの利用登録者が急増している ・不満を抱える中核メンバーを引き留めるために会社は特別ボーナスを支給した ・だが、それでも彼らの離職意欲を根本から削ぐには至っていない ・5月末には、オバマ元大統領などの著名人のInstagramアカウントが次々と乗っ取られるという、同社史上最も恥ずべき大規模な障害が発生 ・この障害はパスワードリセット時の本人認証プロセスが根本的に欠如しているという、非常に初歩的な脆弱性を突かれたものであった ・セキュリティチームの人員が半減させられていたことと、AIが生成したコードをAIがレビューするというずさんな開発体制が障害の最大の原因だろう ・障害発生の翌日には会社のCISOが辞任を表明 ・経営陣と現場との間に深刻な亀裂が生じていることがうかがえる ・社内の全体会議では、現状を強制収容所に例えて不満を爆発させる従業員が現れるなど、組織内の混乱はもはや隠しきれない状態になっている ・CPOでさえも現在のメタ社の状況を狂気(insanity of this company)と表現しており、経営トップが引き起こした社内環境の劣悪さを公式に認めている ・この一連の混乱の元凶は、既存の主力事業やエンジニアの尊厳よりも新しいAIモデルの開発を何よりも最優先とみなしたザッカーバーグの独断にある ・IT業界全体でも、AIの能力を過信してシステムの安全性を軽視する傾向が見られる ・これをAI psychosisと呼んで危惧する専門家の声が上がっている ・metaの広告ビジネス自体はAIの恩恵を受けて過去最高の収益を上げている ・だが、その基盤を支える組織を自ら破壊しているのは皮肉 ・エンジニアを単なるコストとみなす現在の経営体制が続く限り、優秀な人材の流出は避けられない ・他のテクノロジー企業にとっては絶好の狩場となっている