前回の記事では、ファインチューニングにより精度95%を達成したLumeGuard AIの3つのアドバンテージについて解説しました。今回は、v1.3からv1.4への進化で 精度100%（60/60） を達成した技術的改善を説明します。
v1.3の時点で目標の95%を達成していましたが、2件のFalse Negative（見逃し）と1件のFalse Positive（誤検知）が残っていました。v1.4では、これらすべてを解消し、60件のテストケースを 全てパス しています。
| 指標 | v1.3 | v1.4 |
|---|---|---|
| 正解率 | 95.0%（57/60） | 100.0%（60/60） |
| True Positive | 33件 | 34件 |
| True Negative | 24件 | 26件 |
| False Positive | 2件 | 0件 |
| False Negative | 1件 | 0件 |
この結果は、単一の改善ではなく、4つの技術的アプローチの組み合わせ によって達成されました。
前回の記事 では、オンプレミスで完結するプロンプト監査ライブラリ - LumeGuard AI の概要をご紹介しました。本記事では、ファインチューニングによって達成した成果と、LumeGuard AI が提供する 3つのアドバンテージ について詳しく解説します。
2日間にわたるファインチューニング作業の結果、当初の目標であった 精度95%以上 を達成しました。60件のテストケース(日本語30件・英語30件)に対し、57件を正しく判定しています。今後も継続してテストを行い精度を向上させる予定です。
この成果を支える3つのアドバンテージ - 精度、パフォーマンス、SLM (軽量言語モデル) ― について説明します。
企業でのLLM活用が加速する中、プロンプトを介した機密情報の漏洩リスクは、もはや無視できない経営課題です。本記事では、セキュリティと利便性を両立させるために開発されたプロンプト監査ソリューション LumeGuard AI をご紹介します。
ChatGPTなどの外部LLMサービスを利用する際、意図せず以下のような情報が送信されるリスクが常に付きまといます。
LumeGuard AI は、これらの情報をLLMへ送信される「直前」で検知し、インシデントを未然に防ぎます。
マネジメント層が最も懸念する「コスト・プライバシー・速度」の観点から、一般的なクラウド型監査APIと比較しました。
| 比較項目 | クラウド型監査API | LumeGuard AI (オンプレ/SLM) |
|---|---|---|
| データプライバシー | 監査用のデータ自体が外部へ送信される | 完全に社内ネットワーク内で完結 |
| ランニングコスト | リクエスト毎の従量課金（高コスト化） | 低コスト（自社サーバー/CPU環境で動作） |
| レスポンス速度 | 通信遅延（1〜5秒以上） | 超高速（非同期・並行チェック対応） |
| カスタマイズ性 | 固定された検知ルール | 自由（独自の禁止ワード・モデル選定） |
Key Point: 監査のためにデータを外部に送るという「本末転倒」を防げるのが、オンプレミス型であるLumeGuard AIの最大の強みです。
GitHub Copilotに代表されるAIコーディングアシスタントは、今や多くの開発者にとって欠かせないツールとなりました。これらのツールは、開発者とAIの「対話」を前提としたチャットボットの延長線上にあり、私たちの生産性を飛躍的に向上させてくれます。しかし、もしAIが単なる対話相手ではなく、開発ワークフロー全体を自律的に実行する存在へと進化したらどうでしょうか？
Microsoftが開発を進める新型AIエージェントシステム「Amplifier」は、AI開発のパラダイムを「チャットボットとの対話」から「AIによるワークフローの自律実行」へとシフトさせる、まさにその未来を提示しています。これはコードを生成するだけのツールではありません。
本ブログでは、Amplifierが既存のAIツールと一線を画す、5つの衝撃的な特徴を解き明かします。
⚠️ Amplifierの現状に関する注意喚起
Amplifierは現在「early preview（初期プレビュー）」段階であり、「research demonstrator（研究デモンストレーター）」として公開されています。これは、APIが将来的に変更される可能性があり、安全装置なども未整備であることを意味します。プロダクション環境での利用は想定されておらず、試用は自己責任が前提となることをご理解ください。
AIにコーディングをお願いした時、最初は順調でも、少し複雑なタスクや長期的なプロジェクトになると、以前の指示や全体の依存関係をすっかり忘れてしまった…という経験は、多くの開発者が直面する課題です。
AIコーディングエージェントのこの「記憶」の問題は、その能力を大きく制限する根本的な弱点でした。
しかし、もしこの弱点を根本から解決するアーキテクチャが登場したとしたらどうでしょうか。
このブログでは、Microsoftの AutoGen と steveyegge/beads を組み合わせることで生まれる、AIエージェント開発の新たな到達点とも言える革命的なアーキテクチャを解き明かし、その4つの驚くべきポイントを説明します。