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■ 2026.01.15
》 UPS機墜落事故、ボーイングが過去に別機で不具合4回確認 米当局 (朝日, 1/15)。UPS2976 便 (MD-11F 貨物機) 墜落事故の件。
1/14 (US時間) に更新情報が公開されました。
UPS Flight 2976 Crash During Takeoff: Aircraft Accident Investigative Update (NTSC, 1/14)。DeepL 訳:
ボーイングサービスレター MD-11-SL-54-104-A(2011年2月7日付)は、P/N S00399-1球面ベアリングアセンブリに関連する4件の既報ベアリングレース破損(3機の異なる航空機で発生)について運航者に通知した。具体的には、各破損はベアリングレース内面にある設計上の凹み溝から発生していた。
サービスレターによれば、球面ベアリングレースは通常ラグの外表面と面一である(図4参照)。過去に報告された事象では、ベアリングレースの全周方向破断によりレースが二分割され、この二つの破片が前方・後方へ移動する事象が発生した。これらの球面ベアリングアセンブリの故障は、破断したベアリングレース片がラグ外表面を越えて変位していることを視認することで特定された。サービスレターによれば、ボーイングによる球面ベアリング故障の検証では、飛行安全性に影響を及ぼす状態には至らないと判断されている。
関連:
Boeing Knew About Flaws in UPS Plane That Crashed in Louisville, N.T.S.B. Says (NYTimes, 1/14)
NTSB Links Fatigue Cracking in MD-11 Engine Pylon to UPS Louisville Crash (aviationsourcenews.com)。DeepL 訳:
この事故は、1979年にシカゴで発生したアメリカン航空191便DC-10墜落事故を想起させる。同事故では不適切な整備が原因で離陸時にエンジン・パイロンが分離し、271名が死亡した。
DC-10から発展したMD-11は、パイロン取付部において設計上の共通点を持つ。UPSの事例は整備ミスではなく明らかな材料疲労が原因だが、この類似事例は三発貨物機のエンジン取付システムにおける脆弱性を浮き彫りにしている。
アメリカン航空191便墜落事故:
アメリカン航空191便墜落事故 (ウィキペディア)
離陸時の機首上げの際に、左主翼下のエンジンとパイロンが機体から分離した。同時に油圧系統が損傷して左翼外側のスラットが引き込まれてしまい、左翼だけがより高速で失速しやすい状態になった。緊急時の手順どおりに飛行速度を落とした結果、左翼だけが失速状態になった。しかし、一部の警報装置が機能を停止していたので、パイロットは状況が把握できなかった。そのまま機体は急激に左に横転し、離陸から30秒で墜落した。搭乗者271人全員と地上で巻き込まれた2人が死亡した。この死者数は現在でも、アメリカ同時多発テロ事件等を除くアメリカの航空事故において最大である。
離陸上昇中のDC-10のエンジン脱落による墜落事故 (失敗知識データベース)
メーデー!10:航空機事故の真実と真相 (ナショナル・ジオグラフィック)
放送予定
26.01.18 16:00
シルクエアー185便 (原題: Pushed To The Limit) [二]
26.01.22 00:00
グランドキャニオン空中衝突事故 (原題: Grand Canyon Disaster) [二]
26.01.29 00:00
アメリカン航空191便 (原題: Americas Deadliest) [二]
■ Adobe 方面 (DreamWeaver / InDesign / Illustrator / InCopy / Bridge / Substance 3D Modeler / Substance 3D Stager / Substance 3D Painter / Substance 3D Sampler / Coldfusion / Substance 3D Designer)
(Adobe, 2026.01.13)
Coldfusion だけ Priority: 1 、他は Priority: 3 です。
APSB26-01 : Security update available for Adobe DreamWeaver (Adobe, 2026.01.13)
APSB26-02 : Security update available for Ad
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「CES」にあふれる人型ロボ――中国メーカーが数で圧倒するも、Boston Dynamicsが本物と感じたワケ
AI,企業・業界動向,くわしく
1月14日 13時50分
KDDI子会社、不適切な会計の疑い ビッグローブなどの広告代理事業で過大計上か 特別調査委員会が調査へ
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1月14日 17時19分
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1月14日 11時05分
英政府、AI促進のための著作権規則見直しを軌道修正へ 元データ制作者に配慮
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1月14日 12時31分
Googleの動画生成AI「Veo 3.1」強化、画像から“縦型動画”の出力可能に 「YouTube ショート」でも提供
速報,AI,専門・技術サービス業,生成AI
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1月6日(火) 07:00 更新
Silicon Opticsにおける「LPO」の課題を解決…を期待されるも、明確な回答になれない「LRO」の難しい立ち位置
JNSA、「2025セキュリティ十大ニュース」を発表~1位はアサヒGHDやアスクルの大規模障害
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10ギガ回線化顛末記「1ギガから10ギガへのプラン変更ができないだと!?」の記事などに注目が集まる
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2025年12月30日
■ 日本のAI規制体系における構造的混乱:AI事業者ガイドラインに起因する問題の連鎖
このところの日記の記載を基礎として、改めて、「AI事業者ガイドライン」と「AIセーフティに関する評価観点ガイド」をClaude Opus 4.5を用いてほぼ自動的に評価させた。繰り返しになるが、これは論文で指摘したかったことだが半年後くらいになりそうなので、早めに多くの人に認識を共有してもらうべくここに記すものである。結論は最後のターンまでスキップ。
私:日本のAI政策の問題を指摘するブログを2回書きました。この指摘に沿って「AI事業者ガイドライン」の問題点を分析してもらおうと思いますが、その前にまずこの2回分の指摘の内容を把握してください。
https://takagi-hiromitsu.jp/diary/20251216.html
https://takagi-hiromitsu.jp/diary/20251221.html
Claude:[考え中...]
2つのブログ記事を取得して内容を把握します。
[考え中...]
2つのブログ記事を取得しました。内容を整理してお伝えします。
(略)
AI事業者ガイドラインの分析に進みましょうか?
私:AI事業者ガイドラインはここにありますが、まず、「AI事業者ガイドライン(第1.1版)本編」を評価しましょう。対象PDFファイルをアップロードした方がいいですか?
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240419_report.html
Claude:[考え中...]
まずはweb_fetchでPDFを取得してみます。うまくいかなければアップロードをお願いします。
[考え中...]
最新版は第1.1版(2025年3月28日公開)ですね。本編PDFを取得してみます。
[考え中...]
PDFの直接取得ができませんでした。「AI事業者ガイドライン(第1.1版)本編」のPDFをアップロードしていただけますか?
ファイルサイズが1,841KBとのことなので、問題なくアップロードできると思います。
私:(「AI事業者ガイドライン(第1.1版)本編」を添付して)
こちらがそのファイルです。先ほどのブログの趣旨に沿って、具体的に問題箇所を点を示して問題点を列挙してください。
Claude:[考え中...]
AI事業者ガイドライン(第1.1版)本編を、ブログの論点に沿って分析します。
AI事業者ガイドライン(第1.1版)本編の問題点分析
1. 根本的な問題:目的軸での類型化の欠如
問題箇所:第1部「AIとは」(9–10頁)
AIの定義は技術的観点からのみ行われており、規律目的による類型化(処遇AI/生成AI/製品AI)が存在しない。
「生成AI」の定義はある(10頁:「⽂章、画像、プログラム等を⽣成できるAIモデルにもとづくAIの総称」)
しかし「処遇AI」(個人を評価・選別・決定するAI)という概念がない
「製品AI」(物理的動作を担うAI)という概念もない
結果として、技術軸(従来AI/生成AI/高度なAI)での分類しかなく、「何を規律するのか」という目的軸での整理がない。
2. 「透明性」における混同
問題箇所:第2部C 6) 透明性 ①検証可能性の確保(18頁)
AIの判断にかかわる検証可能性を確保するため、データ量⼜はデータ内容に照らし合理的な範囲で、AIシステム・サービスの開発過程、利⽤時の⼊出⼒等、AIの学習プロセス、推論過程、判断根拠等のログを記録・保存する
ログの記録・保存にあたっては、利⽤する技術の特性及び⽤途に照らして、事故等の原因究明、再発防⽌策の検討、損害賠償責任要件の⽴証上の重要性等を踏まえて、記録⽅法、頻度、保存期間等について検討する
ここに3つの異なる目的の語彙が混在している:
語彙 本来の規律目的 対象
「AIの判断」「推論過程、判断根拠」 処遇AIの規律(決定の適切性検証) 採用判定、与信判断など
「事故等の原因究明、再発防止策」 製品AIの規律(製品安全) 自動運転車、ロボットなど
「学習プロセス」 生成AIの規律(著作権等) 文章・画像生成など
これらが「共通の指針」として一括りにされているため、どのAIに対して何のためにログを取るのかが不明確。
3. 「アカウンタビリティ」における混同
問題箇所:第2部C 7) アカウンタビリティ ①トレーサビリティの向上(20頁)
データの出所、AIシステム・サービスの開発・提供・利⽤中に⾏われた意思決定等について、技術的に可能かつ合理的な範囲で追跡・遡求が可能な状態を確保する
この「意思決定」が二義的:
「事業者の
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Advisory Date: 08 Aug 2023
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先発とリ
インターネット治安情勢更新(平成28年3月期報を追加)(2016年04月28日)
Google「さあ世界のみんな、我々の『エンドツーエンド』の暗号化ツールを耐スパイ仕様にしてくれ〓ソー...
Google「さあ世界のみんな、我々の『エンドツーエンド』の暗号化ツールを耐スパイ仕様にしてくれ〓ソースコードは公開された。さっさと調べてしまおう(The Register)
Googleはソースコードを提供しているだけだ。それは Google のバグ報奨金プログラムを通して、このツールに存在するかもしれないセキュリティの欠陥を見つけ出すよう、研究者たちを奮励させるという考えである。
The Register 特集
[ 2014年6月18日(水) 08時30分 ]
chkrootkit の slapper() 関数の実装に起因する権限昇格の脆弱性(Scan Tech Report)
chkrootkit には、slapper() 関数の実装に起因して、権限昇格が可能な脆弱性が存在します。
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[ 2014年6月18日(水) 08時00分 ]
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