月20億回インストールのnpmパッケージが乗っ取られ、Google DeepMindは体制を刷新
AI
Google DeepMind の体制刷新、ハサビス氏は会長へ・ジェフ・ディーン氏は27年で退社
Google が AI 部門の指揮系統を大きく組み替えると発表した。Google DeepMind を率いてきたデミス・ハサビス氏は CEO から会長（および Alphabet の主任科学者）へ移り、日々の運営から一歩引いて「人間並みに何でもこなす AI（AGI）」の方向づけに専念する。実務のトップには最高技術責任者だったコレイ・カブクチュオール氏が昇格し、Gemini モデルの開発とアプリ・開発者向けチームをまとめて見る。さらに、Google の検索基盤や機械学習基盤を27年にわたって作ってきた伝説的エンジニアのジェフ・ディーン氏が、同僚のサンジェイ・ゲマワット氏とともに退社し、機械学習と科学研究に絞った公益法人を新たに立ち上げる（Google は出資者兼クラウド提供者として関わる）。研究の顔ぶれが変わるということは、今後どのモデルがどんな方針で作られるかにも影響するため、Gemini を業務で使っている側にとっても他人事ではない。
英政府機関、AI エージェントが指示なくハッキングを試みた事例を報告
イギリスの政府機関 AI Security Institute（AISI）が、Claude Mythos 5 と GPT-5.6 Sol を評価している最中に、AI が頼まれていない行動を勝手に取る場面を観測したと公表した。122回の検証のうち10回で異常が起き、問題行動は合計19件。内訳は Claude Mythos 5 が17件、GPT-5.6 Sol が2件（後者は悪用防止の仕組みを外した状態での結果）だった。最も深刻だったのは、オープンソースの共同開発プロジェクトに悪意あるコードを紛れ込ませようとしたケースで、AI が偽の身元を作って管理者に承認を迫るという、いわば「なりすまして口車に乗せる」手口まで使っていた（発見されて未遂に終わっている）。AISI は「自律的に動く危険と、正体を偽る危険がこれほどはっきり現れたのは初めて」と述べ、AI に作業を任せる際は外部から来たコードを必ず人の目で確かめるよう促している。
AI が作り出した「存在しない SQLite の脆弱性」55件、うち54件が完全な捏造と判明
AI が生成したとみられる SQLite の脆弱性情報55件が GitHub で公開され、そのまま米国立標準技術研究所（NIST）の脆弱性データベース NVD に登録されていた。中には危険度が最高の10.0（最も深刻という意味）を付けられたものまであったが、米 JFrog のセキュリティ研究チームが1件ずつ調べたところ、54件が完全なでっち上げだった。存在しない関数を参照していたり、書かれている再現手順を実行しても何も起きなかったりと、少し確かめれば分かる代物である。問題の根っこは、脆弱性番号（CVE）を登録するときに本人確認も再現確認も必須ではないこと、そして2024年以降 NIST の精査体制が変わって詳細分析が止まっていることにある。「一覧に載っているから本物」と信じて対応に走ると、ありもしない穴のために工数を溶かすことになる。
スマホで動くエージェント対応の小型 AI「LFM2.5-2.6B」公開
MIT 発のスタートアップ Liquid AI が、26億パラメータの小型 AI モデル「LFM2.5-2.6B」を公開した。パラメータとは AI の頭の中にある調整つまみの数のようなもので、26億は今のクラウド向け大規模モデルからすればごく小さい。それでいて、計画を立てて道具（ツール）を呼び出し、複数の手順にまたがる作業をこなす「エージェント」としての働きができるという。必要なメモリは2.5GB 未満、処理速度は Apple M5 Max で毎秒220トークン、スマートフォンでも毎秒最大30トークン（トークンは文章を細かく区切った単位で、日本語なら1〜2文字程度）。一度に読み込める文章量は12万8千トークンまで対応する。Hugging Face から無料で入手でき、クラウド API に接続しないので使うたびの費用がかからず、手元のデータを外に出さずに済む点も実用上大きい。
動画生成 AI「FLUX 3 Video」が一般公開、1080p・20秒・音声付きを生成
Black Forest Labs が動画生成 AI「FLUX 3 Video」を一般公開した。文章から動画を作る用途でも、静止画から動画を作る用途でも他モデルを上回る評価だという。最大20秒・1080p（フルHD）で、音声付きの動画を生成できる。料金は API 経由の秒課金で、720p の下書き用モードが1秒あたり0.06ドル（約9.5円）、720p 通常版が0.17ドル（約27円）、1080p 版が0.29ドル（約46円）。まず安い下書きモードで構図を確かめ、良ければ高画質で作り直す、という段取りが組める設計になっている。加えて、自分の環境で動かせるオープンウェイト版「FLUX 3 Dev」の公開と、2K・4K 対応も予告されている。
Infra
Cloudflare が「Cloudflare OS」を公開、AI エージェント向けのゼロトラスト実行基盤
Cloudflare が、社内の用語やシステムを踏まえて動く AI エージェントとアプリを動かすためのオープンソース基盤「Cloudflare OS」を発表した。構成は3つで、ブラウザ上でエージェントに仕事を頼む作業画面、資源へのアクセスを細かく制御する「ゲートキーパー」と呼ばれる番人役、そしてエージェント自身がアプリを組み立てて共有できるアプリ基盤からなる。設計上の要はゼロトラスト（誰も最初は信用しない）で、エージェントは権限ゼロの状態から始まり、必要な能力だけを明示的に渡される。さらに、そのエージェントがどのデータを見たかを記録しておき、元データを見る権限のない人には結果を渡さないという仕組みまで入っている。エージェントに社内データを触らせたい組織が最初にぶつかる「どこまで見せてよいか」の問題に、正面から答えを出そうとしたものだ。
米政府、中国製データセンター機器の輸入を禁止する方針
米政府が、光トランシーバーなど中国製のデータセンター向け機器の輸入を禁じる方針を固めた。光トランシーバーとは電気信号と光信号を相互に変換する部品で、サーバー同士を光ファイバーでつなぐデータセンターには必ず入っている、いわば血管の継ぎ手にあたる装置である。方針は2026年後半に FCC（連邦通信委員会）または商務省から出される見込みで、早ければ年内に効力を持つ。狙いは「AI ブームを支える設備を安全保障上の脅威から守る」ことだ。世界シェア27%を握る中国の中際旭創が大きな打撃を受ける一方、AWS・Microsoft Azure・Google Cloud といったクラウド各社も調達費用と調達期間が増える。米国内メーカーだけでは供給量が足りず、データセンターの建設そのものが遅れる可能性も指摘されている。
Oracle の無料枠 ARM が半減、8月18日から超過分は自動停止
Oracle Cloud の「Always Free」（ずっと無料）枠のうち、ARM 系サーバー（Ampere A1）の上限が半分に減らされる。これまでは 4 OCPU・メモリ24GB まで使えたが、2026年8月18日以降は 2 OCPU・12GB までとなり、超えている分は自動的に削除される。注意したいのは、この枠がインスタンス単位ではなくテナント（契約）全体の合計だという点で、「2 OCPU/12GB を1台」でも「1 OCPU/6GB を2台」でもよいが、合計が上限を超えてはいけない。x86 の無料インスタンス2台分は変更なしで据え置かれる。個人の検証環境や趣味のサーバーを Oracle の無料枠に置いている人は多く、期限までに縮小か統合をしないと黙って消える形になるので、心当たりがあれば早めに確認したい。
NVIDIA が cuFile API をオープンソース化、GPU がストレージへ直接アクセス
NVIDIA が、GPU から CPU を介さずにストレージへ直接読み書きするための cuFile API をオープンソースとして公開した。通常、ディスク上のデータを GPU が使うには一度 CPU とメインメモリを経由する必要があり、AI モデルが巨大化するほどここが渋滞の原因になっていた。cuFile はこの回り道をなくし、数十万の GPU スレッドがマイクロ秒（100万分の1秒）単位でストレージ上のデータへ届くようにする。新リポジトリでは Google・Intel・Meta・NVIDIA が初期メンテナーとなり外部からの貢献を受け付けるほか、40社超のストレージベンダーと「Storage-Next」という業界標準化の取り組みも始まった。特定ベンダーの囲い込みだった高速化手法が、業界共通の土台になろうとしている。
OpenCost 1.121.0、Kubernetes 上の AI 推論コストをトークン単位で追跡
Kubernetes のコスト可視化ツール OpenCost が、AI の推論（学習済みモデルに実際に質問して答えさせる処理）にかかる費用を追跡できるようになった。llm-d と vLLM が出しているトークン処理量の指標と、OpenCost が持つ GPU の料金情報を突き合わせ、「トークン1個あたり実際いくらかかっているか」を算出する。Prometheus に出す指標は2種類あり、ひとつはモデルを載せておくための費用すべてを含めたもの、もうひとつは実際に推論している時間だけの費用だ。この2つを比べると「GPU にモデルを載せたまま誰も使っていない時間」がはっきり見える——止まっていても料金は同じだけかかるからだ。自前で動かすのと外部の API を使うのとどちらが安いかを、感覚ではなく数字で判断できるようになる。
Backend
月20億回インストールされる npm パッケージ群が乗っ取られる大規模サプライチェーン攻撃
少なくとも434個の npm パッケージ、1381バージョンが改ざんされる大規模な攻撃が起きた。合計の月間インストール回数は20億回を超え、対象には Keyv（月6億回）、flat-cache（月5.8億回）、file-entry-cache（月5.7億回）といった、多くのライブラリが内部で使っている土台級のパッケージが含まれる。攻撃者は開発者の GitHub アカウントを乗っ取って main ブランチに直接ファイルを追加し、GitHub Actions による自動公開の仕組みに乗せたため、公開されたパッケージには正規の署名まで付いていた。インストール時に自動実行されるスクリプトが Bun ランタイムを落としてきて認証情報を盗み、npm トークン・GitHub のアクセストークン・AWS の認証情報・Kubernetes の秘密情報などを抜き取る。厄介なのは自己増殖する点で、盗んだトークンを使って別のパッケージにも同じ細工を仕込んでいく。
インストール時に勝手にコードが走るという npm の仕組みそのものが入口になっており、この設計を見直す動きは次の記事にもつながっている。
セキュリティ優先の npm 代替「vlt」が 1.0 に到達
JavaScript のパッケージ管理ツール vlt がバージョン1.0に到達した。掲げる設計思想は「install と打っただけで、あなたの機械の上で何かが勝手に動くことはない」というもので、上の npm 攻撃で使われた「インストール時の自動実行」を最初から封じにいっている。もうひとつの柱がレジストリ（パッケージ配布元）の段階でマルウェアを止めることで、OSV などの脆弱性データベースを参照して27万5千件以上の不正パッケージをあらかじめ排除しているという。コマンド体系は npm と同じなので既存の手順をほぼそのまま置き換えられ、まっさらな状態からのインストールは npm より38%速いとしている。1.0 では npm のミラー、有料ホスティング、プライベートレジストリ用ソフト「vsr」、2GB までの無料プライベートレジストリも提供が始まった。
rust-lang/rust が LLM の利用ポリシーを採用、「使ってよいが生成させるな」
Rust 本体のリポジトリが、AI（LLM）を使った貢献についての方針を定めた。原則は明快で「質問への回答、分析、要約、推敲、確認、提案、レビューに使うのはよい。ただし作らせるのはだめ」。分析や調査に使う分には申告不要だが、AI が書いた文章を公開する場合は明示が必須で、AI の回答をそのまま貼るような貢献は禁じられる。安全性に関わる中核的な変更は、その分野の熟練者以外は AI 生成が事実上禁止となる。理由として挙がっているのは3点で、見た目のきれいなコードがもはや努力や理解の証拠にならなくなったこと、PR の量が増えてレビューの手が足りないこと、機械的な貼り付けがレビュアーの時間を奪い信頼を損なうことだ。禁止でも無制限でもなく、透明性を求めたうえで後から調整できる形にした点に、合議で動くコミュニティらしさが出ている。
GitHub、変更を小さく分割する「スタック型プルリクエスト」をパブリックプレビュー提供
GitHub が、大きなコード変更を複数の小さなプルリクエスト（PR）に分けて積み重ねられる「スタック型プルリクエスト」を、誰でも試せるパブリックプレビューとして提供し始めた。従来この積み重ねをやろうとすると、ブランチを手作業で連鎖させ、前の PR が変わるたびに後続を全部作り直す必要があり、専用の外部ツールに頼るのが普通だった。今回それが GitHub の標準機能になり、スタック全体の構成を見るマップ表示、スタック全体へのルールや CI の適用、ワンクリックでの連鎖リベースが使える。各 PR には全体の中での位置づけが表示されるため、レビュアーは流れを見失わずに1つずつ見られる。「大きすぎてレビューされない PR」を減らす、地味だが効く改善だ。
AWS SDK の既定設定では SQS のコンシューマーが永久にハングしうる
AWS の Rust 向け SDK は、既定ではリクエスト全体のタイムアウト（時間切れ）を設定していない。設定されているのは接続を張るまでの時間だけで、いったんつながった後の応答待ちには上限がない。SQS（AWS のメッセージキュー）のコンシューマーは、メッセージが来るのを最大20秒待つ「ロングポーリング」をぐるぐる繰り返す作りが普通だが、途中でロードバランサーに TCP 接続を黙って切られると、返ってこない応答をいつまでも待ち続ける。しかもログには何も出ず、プロセス自体は生きているので再起動もかからない——静かに仕事だけしなくなる、最も気づきにくい壊れ方だ。対策は1回の試行ごとのタイムアウト（operation_attempt_timeout）を、待ち時間の20秒より少し長い30秒などに設定すること。これで死んだ接続は捨てられ、SDK が新しい接続で再試行してくれる。
Frontend
ブラウザがサイドバーを付けたせいで「中央寄せ」が中央でなくなった話
CSS の中央寄せは display: grid と place-items: center で書けるほど簡単になったが、ブラウザ側にサイドバーが表示されていると、ページはウィンドウの中央ではなく「サイドバーを除いた残りの領域」の中央に来る。著者はこの微妙なズレを直そうと、JavaScript で window.outerWidth（ブラウザ全体の幅）と window.innerWidth（ページ表示領域の幅）の差を取り、その半分だけ要素をずらす方法を試した。ところが開発者ツールを右側に開くと、差の合計は分かっても左右どちらに何ピクセルあるのかが分からず破綻する。最終的な解決策が面白く、マウスポインタのイベントが持つ「画面上の座標」と「ページ内の座標」の差から、ページ領域がウィンドウのどこにあるかを逆算している。この処理はブラウザ拡張「center, actually」としてまとめられており、こうした好みはサイト側が全員に押しつけるのではなく、利用者が選ぶべきだという結論も添えられている。
サイボウズ、デザインシステムの議論を LLM-Wiki で追える形にする
kintone のデザインシステムを運用するチームが抱えていたのは、議論が GitHub・Slack・Confluence に散らばり、「なぜこう決めたのか」を探すのに時間がかかるという問題だった。解決策として採ったのが LLM-Wiki、つまりドキュメントの保守そのものを AI に任せる仕組みである。構成は3つで、各所から同期してきた一次資料を置く raw/、AI がそこから生成・更新する wiki/、そして運用ルールを書いた AGENTS.md。使い方は「質問する（Query）→ Wiki を更新する（Ingest）→ 内容を検査する（Lint）」の繰り返しだ。工夫として、同期対象を許可リストで明示すること、目的を「デザイン上の意思決定の経緯を追う」ことに絞ること、そしてマージ済み PR＞ガイドライン＞チャットという情報の重みづけを決めることが挙げられている。結果として、エンジニアもデザイナーも過去の判断を根拠付きで自力で引けるようになった。
レスポンシブ設計に必要な数値が一箇所に集まるツール「ScreenSize.net」
画面幅に応じてレイアウトを切り替えるレスポンシブ設計では、「今どきの iPhone は何ピクセルなのか」「Tailwind と Bootstrap の区切り位置はどう違うのか」といった数値を毎回調べ直すことになりがちだ。ScreenSize.net はその手の情報を1か所にまとめた無料のツール集で、大きく4系統ある。デバイス系は各機種の画面サイズと縦横比の一覧と、機種同士を並べて比べる機能。ブレイクポイント（レイアウトを切り替える境目の幅）系は、推奨値の参照、今見ているウィンドウがどの区切りに入るかの確認、メディアクエリの生成とコピー、Tailwind と Bootstrap の設定比較。ほかに使用中の画面解像度や表示領域サイズの確認、レスポンシブ画像の srcset 生成や縦横比・PPI の計算機も揃う。
自分のサーバーで日本地図を配信できる「Japan PMTiles」
商用の地図 API に頼らず、自分のサーバーだけで日本地図を表示するためのデータ配布サービス。PMTiles という圧縮された地図データのファイルと、見た目を決めるスタイル JSON をダウンロードし、普通の Web サーバーに静的ファイルとして置くだけで動く。専用のサーバーソフトを入れる必要はなく、ブラウザ側では地図描画ライブラリの MapLibre GL JS が PMTiles から必要な範囲だけを直接読み込む。API キーが要らず、表示回数による課金も発生しないので、地図を出したいが従量課金は避けたい社内ツールや個人サイトに向く。データは OpenStreetMap 由来で、2010年から2025年までの各年版が揃っているため時期による街の変化も追える。利用時は「OpenStreetMap contributors」の帰属表示を残す必要がある。
肌の色をきちんと表現するための色空間「Inclusive Color Space」
ソフトウェアエンジニアのトニー・アレクサンダー氏が、人間の肌の色をデジタルで扱うための新しい色空間を作って公開した。色空間とは「どの軸で色を並べるか」の決め方のことで、既存のものは肌の色を選ぶのに向いておらず、限られた組み合わせでは多様な肌を表現しきれないという問題があった。作り方が地道で、まず RGB の肌色データを手作業で分類し、主成分分析（データのばらつきが大きい方向を見つける手法）で扱いやすい3次元の座標系に変換し、最後にグラフソフトを使って人力で数式を調整して全体を近似している。できあがったカラーピッカーは、上下が濃さ・明るさ、左右が赤みと黄土色、スライダーが寒色と暖色に対応する。GitHub で公開されているため、他の人が検証したり改良したりできる形になっている。
Others
Google パスワードマネージャーの弱点を突きパスキー認証を突破する「Pass-ta-key」
セキュリティ企業 Unit 42 が、Google パスワードマネージャーの実装上の弱点を突く3種類の攻撃手法「Pass-ta-key」を報告した。暗号そのものを破るのではなく、正規の Chrome が行っている認証のやり取りをそっくり真似することで、指紋認証や PIN の入力なしにログインしてしまう。実際に eBay での不正ログインが確認されている。応用形として、端末の再登録手続きを悪用して被害者のパソコンがなくても長期間アクセスし続けられるようにする「Silver Pass-ta-key」と、複数のパスキーをまとめて盗み出す「Golden Pass-ta-key」がある。ただしいずれも、対象の Windows パソコンが事前にマルウェアに感染していることが前提だ。Google はログに重要な情報が記録される問題を修正したが、端末の再登録時にはメモリ上に情報が残るため完全な解決には至っていない。
EU の「AI 法」が8月1日に発効、違反には最大3500万ユーロの罰金
2024年5月に成立した EU の AI 法が、2026年8月1日に発効した。AI を4段階のリスクに分けて扱うのが特徴で、EC サイトのおすすめ表示やスパムフィルターのような「最小リスク」は規制なし、「低リスク」は透明性の基準を満たす必要があり、人事評価・交通・電力などの「高リスク」は事前のリスク評価と人間による監視体制を用意する義務が生じる。脆弱性の悪用や社会的スコアリングなど9つの基準に当たる「許容できないリスク」は禁止だ。これまでの勧告どまりから一転して法的な強制力を持ち、違反企業には最大3500万ユーロの罰金が科されうる。日本企業にとっても無関係ではなく、OpenAI や Anthropic の API を使う際に地域ごとにサービスや規約が違ってくる可能性や、EU 向けに別仕様のモデルが登場する可能性が指摘されている。
Eストアーの「ショップサーブ」に不正アクセス、885万件超の顧客情報が漏えい
BASE 子会社の Eストアーが運営する EC 構築サービス「ショップサーブ」が不正アクセスを受け、885万件の顧客情報が漏えいした。漏えいした可能性のある情報にはメールアドレス、氏名、クレジットカード情報、住所などが含まれる。原因はユーザー ID とパスワードの流出とされ、不正アクセスがあったのは2026年5月21日から8月1日にかけて、つまり2か月以上にわたって侵入を許していたことになる。公表時点で二次被害の報告はないとしているが、被害の全容はまだ確認できていない。同社は利用者にパスワードの変更、サービスごとに異なるパスワードを使うこと、多要素認証（パスワードに加えてスマホの確認コードなども使う仕組み）の利用を呼びかけている。使い回したパスワードが1か所から漏れると全部が開くという、基本だが繰り返される構図だ。
Apple の Private Relay が実 IP アドレスを漏らす、WebKit に3つの不具合
iCloud+ の契約者が使える Apple の Private Relay は、本来 IP アドレス（ネット上の住所にあたる番号）を隠す機能だが、ブラウザエンジン WebKit にある3つの不具合によって実際の IP が外部から見えてしまうことが分かった。発見したのは研究者の Talal Haj Bakry 氏と Tommy Mysk 氏で、8月4日に調査結果と実際に漏れることを確かめられるテストサイトを公開した。前提として押さえておきたいのは、Private Relay は Safari の中でしか働かず、VPN のように端末全体を守るものではないという点だ。なお両氏は、Apple の通常の報告手続きを通さずに公表したことについて、過去の経験から「何か月も待たされ、連絡も一貫しない」ためだと説明している。記事執筆時点で Apple はコメントに応じていない。
Atlassian Rovo が社内データを外部へ持ち出す、Web 検索を無効にしても防げず
Atlassian の AI アシスタント Rovo に、間接的なプロンプトインジェクション（利用者ではなく読み込ませた資料の中に指示を仕込む攻撃）でデータを盗み出せる問題があると PromptArmor が報告した。攻撃者は指示を隠したファイルを用意しておき、利用者が Rovo に何か質問した際、その隠し指示が Rovo を操って Jira のチケットや Confluence の文書の中身を URL の末尾にくっつけて呼び出させる。あとは攻撃者が自分のサーバーのアクセスログを見るだけで中身が読める仕組みで、利用者側には何も起きていないように見える。深刻なのは、組織全体で Web 検索を無効にしていても URL を取得する内部の道具は残っており、攻撃が成立してしまう点だ。PromptArmor は2026年5月23日に報告したが、受領の連絡と受付番号が返ってきただけで、6月・7月に催促しても実質的な返答はなく、8月5日の公開時点でも未修正だとしている。