株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20240612 ※6/14まで平日試験配信中

2024年06月12日

内容紹介

AIやテクノロジーに関する記事を紹介 NHKのクローズアップ現代、国家総合職の面接前日に「悲鳴をあげる"官僚”たち」の実態を放送するところから本気度が伺える、AppleのアシスタントAI「Apple Intelligence」に使われるAI処理サーバー「Private Cloud Compute」の安全性への取り組みをAppleが説明 - GIGAZINE、Reimagining software development with the Amazon Q Developer Agent | AWS Machine Learning Blog、

出演者

ずんだもん

関連リンク

NHKのクローズアップ現代、国家総合職の面接前日に「悲鳴をあげる”官僚”たち」の実態を放送するところから本気度が伺える
タイトル: NHKのクローズアップ現代、国家総合職の面接前日に「悲鳴をあげる”官僚”たち」の実態を放送

要約:

日本の官僚たちが過酷な労働環境に置かれ、「悲鳴をあげている」実態が、NHKの番組「クローズアップ現代」で取り上げられた。人事院の調査では、過労死ラインとされる月100時間以上の残業をしている官僚がいることが明らかになった。

番組では、現役の官僚たちへの取材も行われ、「政策を考える余裕がない」「国力が低下しかねない」などの声が紹介された。官僚たちが激務を強いられる背景には、国会対応の増加や、政治からの圧力などがあるという。

また、東洋経済の記事「【官僚の掟】」でも、モリカケ問題をきっかけに国民の官僚に対する視線が厳しくなり、霞が関で閉塞感や忖度が強まっていることが指摘されている。

官僚の過重労働は、国民生活にも影響を及ぼしかねない問題である。日本の中枢を担う官僚たちが置かれている現状と、そこから生じる課題について、番組では検証していく。

AppleのアシスタントAI「Apple Intelligence」に使われるAI処理サーバー「Private Cloud Compute」の安全性への取り組みをAppleが説明 - GIGAZINE
タイトル: AppleのアシスタントAI「Apple Intelligence」に使われるAI処理サーバー「Private Cloud Compute」の安全性への取り組みをAppleが説明

要約:

Appleが開発中のAIアシスタント「Apple Intelligence」では、サーバー上でAI処理を行う必要があるため、ユーザー情報のセキュリティとプライバシー確保が課題となっていました。Appleはこれらの課題に対応するため、独自のシステム「Private Cloud Compute（PCC）」を開発しました。

PCCの特徴は、まずiPhoneやMacで採用されているハードウェア保護技術「Secure Enclave」や、iOSと同等のセキュリティ技術を採用している点です。また、PCCにデータを送信する際は、データを暗号化することでセキュリティを確保しています。さらに、PCC上で実行されるコードはすべてAppleによって署名されている必要があり、改ざんされていないことが保証されます。

一般的なクラウドコンピューティングシステムに見られる特権アクセスを伴うシステムは排除され、開発者モードも存在しません。ログシステムもPCC専用に構築されたもので、情報漏えいを防ぎます。ハードウェアについても、Appleのデータセンターに搬入された時点で再検証が行われ、サードパーティーの監査チームによる監視も実施されます。

また、Appleはセキュリティ研究者に対してPCCのソフトウェアイメージや仮想環境を公開し、安全性の評価や問題の特定を可能にしています。バグ発見者には報奨金が支払われるバグバウンティプログラムも展開します。

Appleは、ユーザー情報のセキュリティとプライバシー確保のために、既存のクラウドコンピューティングシステムとは異なるアプローチでPCCを開発し、さまざまな対策を講じています。

[Reimagining software development with the Amazon Q Developer Agent	AWS Machine Learning Blog](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/reimagining-software-development-with-the-amazon-q-developer-agent/)
タイトル: Reimagining software development with the Amazon Q Developer Agent	AWS Machine Learning Blog

要約:

Amazon Q Developerは、AIを搭載したソフトウェア開発アシスタントです。Amazon Q Developer Agentは、自然言語入力に基づいて複数のファイルにまたがる機能開発、バグ修正、ユニットテストを自動的に行います。開発者は、IDE内で機能をリクエストし、コードベースを分析してリクエストを実行する計画を策定します。開発者は計画を確認し、コード変更をレビューして受け入れるか、修正をリクエストすることができます。

Amazon Q Developerは、SWE-bench（GitHubの課題を自動的に解決するシステムの能力をテストするデータセット）で1位を獲得するなど、最先端の精度を提供します。このブログ記事では、Amazon Q Developer Agentのセットアップ方法、その機能の概要、およびその優れたパフォーマンスについて説明します。

Amazon Q Developer Agentを使用するには、AWS Builder IDが必要です。または、組織がAWS IAM Identity Centerを設定している必要があります。機能開発のためにAmazon Q Developer Agentを使用するには、Visual Studio CodeでAmazon Q拡張機能をインストールします。拡張機能は、JetBrains、Visual Studio、macOSのコマンドラインでも利用できます。

Amazon Q Developer Agentは、コードベースを分析し、リクエストを実行する計画を立てます。開発者は、計画を確認してコードの変更をリクエストし、IDE内でレビューして受け入れることができます。このプロセスにより、開発者は時間を節約し、より迅速にコードを作成できるようになります。

Amazon Q Developer Agentは、XMLでコードベースのファイルシステムの構造化表現を生成し、関連するファイルを特定します。構文パーサーを使用してコードファイルを解析し、LLM（Large Language Model）が効率的に使用できるXML構文ツリー表現を作成します。LLMは、問題の説明、計画、XMLツリー構造を入力として使用して、コードの変更が必要な箇所を特定します。

Amazon Q Developer Agentは、SWE-benchで13.82％のスコアを獲得し、2024年5月時点で首位に立ちました。SWE-benchは、Pythonのオープンソースリポジトリから2,000以上のタスクを含むパブリックデータセットです。Amazon Q Developer Agentは、複数の指標にわたって最適化されており、LLMのコール数やトークン数などのリソース効率を重視しています。

SWE-benchなどのパブリックベンチマークには、テストケースが一般に公開されているという制限があり、LLMのトレーニングデータに含まれる可能性があります。Amazonは、データ漏洩の可能性を評価する実験を行い、最近のモデルにSWE-benchのメモリからの情報漏洩の兆候があることを発見しました。

Amazon Q Developer Agentは、開発者の生産性を高め、コード作成を加速する強力なツールです。IDEにプラグインをインストールし、無料でお試しください。

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