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はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 第四開発部の相原です。 読者の皆さんは、日々の開発や業務で AI モデルの API を選ぶとき、何を基準にモデルを選定していますか? おそらく多くの方が、各プロバイダが公開している「100 万トークンあたり〇〇ドル」という API 単価表を見て、「ここはコストを抑えたいから Pro ではなく Flash(や Mini)にしておこう」と判断しているのではないでしょうか。 また、最近の推論モデルでは思考の深さ(thinking レベルや reasoning_eff
Terraformのレビューだけでは防げない「適用してから気づく」事故。本記事では、それを未然に防ぐための静的チェックツール群を徹底比較します。各ツールの最大の違いである「入力(.tfかPlan JSONか)」に着目し、TFLint、Trivy、Checkov、Terrascan、Regula、Conftestという代表的な6つのツールを「Lint」「セキュリティ」「コンプライアンス」「Policy as Code」という4つの目的に分類。それぞれのツールの役割、得意なこと、そしてどのような状況で効果を発
本ブログは 2026年 5月 1日に公開された、 Security posture improvement in the AI era を翻訳したものです。 Anthropic が Claude Mythos Preview モデルを発表し、AWS およびその他の主要組織と共に Project Glasswing を立ち上げてから、まだ数週間しか経っていません。これにより、サイバーセキュリティの将来と、基盤モデルの能力が急速に向上することが組織にとって何を意味するのかについて、多くの議論が生まれています。