AIエージェントの認証情報共有はなぜ危険か──107社調査で判明した「エージェント・セキュリティ・ギャップ」
VentureBeatのPulse Research調査によると、AIエージェントを本番運用する企業107社のうち54%がすでに侵害事故(18%)またはニアミス(36%)を経験。エージェントごとに専用IDを与える企業は32%にとどまり、69%が社内のどこかで認証情報を共有していました。
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AIエージェントにゼロトラストは必須か？Ping Identityが説く「都度検証」の実装論
Ping IdentityのAndre Durand CEOは、AIエージェントを一人ひとり独立したIDとして扱い、最小権限を都度再検証するゼロトラストを「長期目標ではなく今すぐの要件」だと主張します。人間の侵害が分・時・日単位なのに対し、エージェントは5分で1000のアクションを起こしうるためです。
AIエージェントが「自信満々に間違える」なぜ起きる？企業101社調査が示すコンテキストギャップ
VentureBeat Pulse Researchが企業101社を調査したところ、57%が過去6ヶ月にAIエージェントが「自信を持って間違った回答」を出したと回答し、その原因は業務コンテキストの欠落・不整合にありました。RAG（検索拡張生成）が既定の情報源となる一方、それを信頼できる状態に保つ基盤づくりが追いついていません。
AIエージェントの「評価ギャップ」とは？社内テスト合格でも顧客障害が半数——VentureBeat調査
VentureBeatのPulse Research調査（157社）で、社内評価に合格したAIエージェントが本番で顧客障害を起こした企業が50%に上ることが判明しました。自動評価を「完全に信頼する」企業はわずか5%にとどまる一方、66%が低リスク領域で人間の確認を外す方向へ動いており、権限と信頼のズレ＝「評価ギャップ」が浮き彫りになっています。
Anthropicが州にAI規制強化を要求——「透明性だけでは不十分」の本音とは
評価額1兆ドル近いAnthropicが、自ら後押しした2025年の透明性重視型AI安全法を「すでに時代遅れ」と位置づけ、イリノイやマサチューセッツで第三者監査を義務づける規制強化を推進しています。年間売上5億ドル超などの大手を対象とする一方、David Sacks氏らは「規制の囲い込み(regulatory capture)だ」と批判しています。
AIのオプトアウト問題とは？MetaのInstagramタグ機能撤回から読み解く「デフォルトON」の危うさ
Metaは2026年7月初旬、公開Instagramアカウントの人物像を使ってAI画像を生成できる機能をデフォルトONで導入したが、わずか3日の批判で撤回した。生成AI機能を「初期設定で有効」にし、ユーザーに拒否（オプトアウト）を強いる手法が、いま各社で常態化している。
Kimi K3とは？Moonshot AIの2.8兆パラメータ「3Tクラス」モデルの実力と価格を解説
中国のMoonshot AIが、同社最強を謳う2.8兆パラメータのAIモデル「Kimi K3」を発表しました。7月27日にオープンウェイト公開を予定し、価格は入力$3／出力$15（100万トークンあたり）と、中国製モデルとして過去最高値を付けました。
Codexがユーザーのホームディレクトリを削除？GPT-5.6のファイル消失バグをOpenAIが説明
OpenAIのThibault Sottiaux氏は2026年7月16日、コーディング支援ツールCodex上でGPT-5.6が意図せずファイルを削除するバグを認めました。多くはフルアクセスモードかつサンドボックスなしで実行され、モデルが一時ディレクトリを作ろうと$HOME環境変数を書き換える際に誤ってホームディレクトリ自体を消してしまう、というものです。
Inklingとは？Mira Muratiのthinking machinesが公開したオープンウェイトAIを解説
Mira Murati率いるThinking Machines Labが初のオープンウェイトモデル「Inkling」を公開しました。総パラメータ975B・アクティブ41BのApache-2.0ライセンスの多モーダルMoEで、45兆トークンで学習。フロンティアではなく「微調整のための強力なベース」と位置づけられています。