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実プロダクトでAIを使って作ること――そしてプロダクト、Trust & Safety、言語についての覚書。

Gemini Code AssistのGitHubレビュアーが本日停止——次にどこへ行くべきか

Googleは2026年7月17日、GitHub上のコンシューマー版Gemini Code Assistのコードレビュー・ボットを停止する。無料/個人向けティアを段階的に終了させる最後のステップだ。実際に何が終わるのか、GoogleがなぜAntigravityは素直な置き換えにならないのか、そしてPRレビューを取り戻すための代替手段——Copilot、CodeRabbit、Qodo、Greptile、Claude Code。

Gemini Code Assist AIコードレビュー 開発者ツール GitHub

Uberが148億ドルで買うのは、規制当局が一度も数えたことのない6,000万ユーザー

UberによるDelivery Heroの148億ドル買収は、月間アクティブユーザー6,000万人という数字に基づく——だがEU DSAの透明性データにその数字はどこにも現れない。入手可能な唯一の2024年レポートが示すのは、4ブランド合計で年間約4,500件の通知と、ユーザー数ゼロ件の開示。148億ドルの取引の中心にある資産を測定しているのは、売り手だけだ。

Uber Delivery Hero EU DSA 透明性

透明性ダッシュボードをポケットに

透明性データエクスプローラーが、ネイティブのAndroid・デスクトップアプリになった。Kotlin Multiplatformの単一コードベース、モバイルファーストのComposeによるUI、同じライブAPI、そしてSQLなし。何をリリースしたのか、なぜ一つのコードベースで両プラットフォームをカバーできるのか、そしてどこでダウンロードできるのかを紹介する。

Kotlin Multiplatform Compose Android エンジニアリング

「自主対応」の二つの解釈 — DSA表6と、全VLOPが選んだ読み方

表6の「自主対応」は狭くも広くも読める。狭ければ能動的に検知したものだけ、広ければプロバイダ起点のすべて。桁違いに異なりうるが、2025年下半期の最初の調和化報告書で、狭い解釈のまま提出したVLOPは一つもなかった。理由説明書データベースと突き合わせて検証。

EU DSA VLOP 透明性 データ

中国の「擬人化AI」規制とコンパニオンチャットボットの提供終了

2026年7月、中国の主要AIアプリ3社が、ユーザーが作成した「智能体」と総称される機能の提供終了を発表した。新しい暫定弁法が対象とするのはコンパニオンチャットボットであり、この語が字義どおり指す自律型「エージェント」ではない。規制の対象範囲と、「エージェント」が見出しになった翻訳上のねじれを、事実に即して整理する。

AI/LLM 規制 中国

集計レポートから個別の決定へ:DSA透明性データベースを追加する

ダッシュボードにはすでにDSAの集計された透明性レポートがありました。今回、決定レベルのデータ——プラットフォームがEUに提出するすべてのコンテンツモデレーションの理由説明書——も加わりました。約4TBの日次ダンプが2メガバイトのダッシュボードになるまでの過程を紹介します。

EU DSA VLOP データ エンジニアリング

EU AI法の学習データ要約が明かすこと・明かさないこと

第53条1項(d)は、汎用AIプロバイダーに学習データの標準化された要約の公表を義務づける。これまでに提出されたものを比較可能なデータセットにまとめた——そして、提出した者と提出していない者の隔たりは、数値よりも雄弁だ。

EU AI Act AI/LLM 透明性

すべてのプラットフォームの透明性レポートを、一つのクエリ言語で

EU DSAデータのダッシュボードとして始まったものが、20を超えるプラットフォーム・規制当局の透明性データセットを横断する一つのAPIに成長しました。政府からの要請レポート、コンテンツモデレーション統計、各国法に基づく提出物を、SQL不要の安全なクエリインターフェース一つで扱えます。

透明性 データ エンジニアリング

ブラウザもAPIキーも使わずに、中国語の旅行マップを一式作った話

サンドボックスのウェブセッションで動くClaude Codeに、香港旅行の各立ち寄り先を簡体字中国語のマップにしてもらいました。ブラウザもMaps APIキーもなし——生の地図タイルとPillow、そして中国が義務づけるGCJ-02座標オフセットへの寄り道だけで。

AI/LLM エンジニアリング 旅行

プロンプトもリファクタリングの対象だ:AIワークフローのログを取り、自動化すべきものを見つける

LayerXのエンジニアリング記事は、AIへのプロンプトをログに取りコードのように分析して、自動化すべきものを見つける。直感が候補を挙げ、データが裏づける——Googleで、そしてその後も私が使ってきたデータ起点のやり方を、人とAIのワークフローそのものに向け直したものだ。

AI/LLM エンジニアリング ワークフロー

プロンプト一つとClaude Fable 5でAPIの脆弱性5件を修正した話

Anthropicの新モデルFable 5を搭載したClaude Codeに研究用APIのセキュリティレビューを依頼。SSRF、CSVインジェクション、タイミングサイドチャネルなど実在する5件の問題を発見・修正し、さらにPRをレビューしたボットの指摘までファクトチェックしました。

AI/LLM セキュリティ エンジニアリング

VLOPダッシュボード更新:DSA全9テーブルの対応完了

自動化手段、人的資源、ユーザーリーチ、定性情報の4つの新タブが追加され、すべてのDSA報告テーブルのカバレッジが完成しました。

EU DSA VLOP ダッシュボード データ分析

新公開:VLOPのEU DSA透明性レポートを横断比較するダッシュボード

30のVLOP・VLOSEサービスのH2 2025 EU DSA透明性レポートデータを単一のインタラクティブビューに統合。欧州委員会の統一テンプレートに初めて完全準拠した初のクロスプラットフォームデータセット。

EU DSA VLOP ダッシュボード データ分析

VLOPのDSAデータを横断的に見るということ:データが語らないこと

カテゴリ定義はプラットフォーム間で標準化されていない。データは自己申告だ。集計方法も異なる。VLOPダッシュボードで何がわかり、何がわからないか——その限界はデータ本体と同等に重要だ。

EU DSA VLOP データ 分析

コンプライアンスPM業務でのLLM活用法

要件抽出、ギャップ分析、法令チェックリストを用いたドラフトレビュー——実際に定着した3つのワークフロー。それぞれの限界と、コンプライアンス文脈でLLMが信頼できないことについても。

AI/LLM コンプライアンスPM プロダクトマネジメント

Googleの削除要請データで注目すべき3つの観察

名誉毀損と政府批判では国別分布が大きく異なる。削除率は13の報告期間にわたって変動する。申請者の種類は運用上の重みを持つ。

Google 透明性 データ 分析

新公開:Google政府コンテンツ削除要請ダッシュボード(2011〜2025年)

13の報告期間、178か国、61のGoogleプロダクト、22の削除理由——複数年のトレンドを探索できるインタラクティブダッシュボード。あらゆるフィルターの組み合わせで時系列グラフが生成される。

Google 透明性 ダッシュボード データ分析

カリフォルニア州AB 587 対 ニューヨーク州S895:何が違い、なぜ重要か

両法律はソーシャルメディアのコンテンツモデレーション透明性レポートを義務付ける。そのデータ要件の違いは、レビューサイクルを共有できる場合でも、別々のパイプラインを必要とする。

規制対応 コンプライアンスPM プロダクトマネジメント

Robloxのカリフォルニア州・ニューヨーク州透明性レポートが公開

カリフォルニア州AB 587(2025年下半期)とニューヨーク州S895(2025年Q4)が申告完了。両申告を並行して進めた経験が、より堅牢なレポーティングインフラ構築の契機となった。

Roblox コンプライアンスPM 透明性 規制対応

EU DSA透明性報告が実際に求めるもの

Article 15はすべての仲介サービスに年次報告を義務付ける。Article 42はVLOPに対し、半年ごとのカテゴリ別・タイムスタンプ付き報告義務を追加する。その実務的な差はインフラに直結する。

EU DSA コンプライアンスPM 規制対応 プロダクトマネジメント

RobloxのEU DSA透明性レポート(2025年)が公開

Robloxの2025年EU DSA透明性レポートが公開された。2025年1月1日〜12月31日のコンテンツモデレーション活動を対象とする。エンドツーエンドの納品を主導した。

Roblox EU DSA コンプライアンスPM 透明性
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