マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20250714

関連リンク サンドボックス環境を MCP サーバーで提供する Container Use 近年、Claude CodeやCursorといったAIコーディングエージェントが、プログラミングの生産性を大きく高めています。しかし、これらのAIエージェントは、あなたのパソコン上で任意のコマンドを実行できるため、使い方を間違えると、大切なファイルが削除されたり、システムが危険にさらされたりするリスクがあります。例えば、rm -rf ~/のようなコマンドが意図せず実行されると、あなたのホームディレクトリのデータが消えてしまうかもしれません。 多くのAIエージェントは、コマンドを実行する前にユーザーに許可を求めますが、頻繁に許可を求められると、次第に確認がおろそかになりがちです。また、エージェントによっては、一切許可を求めずに自動でコマンドを実行するオプションもあり、その場合、あなたがAIエージェントの動作を把握できなくなります。 このようなセキュリティ上のリスクを減らすために注目されているのが「サンドボックス環境」です。サンドボックス環境とは、AIエージェントが実行するすべての操作を、あなたのパソコンのシステムから隔離された、安全な仮想空間の中で行う仕組みです。これにより、もしAIエージェントが誤って危険なコマンドを実行したとしても、その影響はサンドボックス内に留まるため、あなたのシステムは守られます。さらに、複数のAIエージェントを動かす際にも、それぞれが独立した環境で作業できるため、互いの作業が干渉し合う心配がありません。 Dagger社が開発した「Container Use」は、このサンドボックス環境をAIコーディングエージェントに提供するためのツールです。「MCPサーバー」（Model Context Protocolサーバー）として機能し、MCPをサポートするAIエージェントであれば、Container Useを通じて安全に開発作業を進められます。 Container Useを使うと、AIエージェントは専用のツールを使ってサンドボックス環境を作成し、その中でコマンドの実行やファイルの読み書きを行います。これにより、AIエージェントがアプリケーションを構築したり、テストしたりする過程で、あなたのPCに直接影響を与えることなく作業を進められます。あなたがAIエージェントの作業内容を確認したいときは、ログを見たり、生成されたコードの差分を確認したり、実際にAIエージェントが作業したブランチに切り替えて内容をチェックすることも可能です。AIエージェントの作業に満足したら、その成果をあなたのメインのコードに安全に取り込むことができます。 Container Useは、AIコーディングエージェントを安全かつ効率的に開発に活用するための強力な味方となるでしょう。これにより、新人エンジニアでも安心してAIエージェントを使いこなし、開発スキルを向上させることが期待されます。 引用元: https://azukiazusa.dev/blog/mcp-server-container-use/ AIでインシデント対応を民主化したい！日本語セキュリティLLM開発の挑戦と挫折、そして発見 この記事は、セキュリティ業務におけるAI活用の可能性を探る挑戦と、その過程で直面した具体的な課題、そして予期せぬ成果について書かれています。 筆者は、社内SE時代にセキュリティ専門知識が一部の人に集中し、深夜のアラート対応が属人化している現状に課題を感じていました。この経験から、「サイバー攻撃の状況を自然言語で入力すれば、危険度や対応方法を日本語で教えてくれるAIアシスタント」の開発を構想。これにより、専門家でなくてもAIと対話しながらインシデント対応ができる「民主化」を目指しました。 既存のセキュリティAIサービス（Microsoft Security Copilotなど）を調査した結果、日本語での対話能力や、特定の製品に依存しない柔軟性に課題があることを発見。そこで、「日本語で、対話的に、攻撃の”次の一手”を予測してくれる」AIを自ら開発することにしました。 目指したのは、SFT（Supervised Fine-Tuning：モデルを追加学習させる手法）、RAG（Retrieval-Augmented Generation：外部知識を参照して回答を生成する手法）、Agent（自律的に思考・行動するAI）を組み合わせたハイブリッドなシステムです。これにより...