📝 エピソード概要

2025年最後を飾る本エピソードは、年末の比較的穏やかなAIニュースを4つピックアップした「速報回」です。NotebookLMの機能拡張やAIセキュリティの限界、LLMの精度を高める意外な手法など、エンジニア視点での鋭い考察が展開されます。また、SNS上の過剰な「驚き」をリスナーと共に判定する新制度の発表や、後半のキーボードを巡る深いガジェット談義まで、新年に向けて「おちつき」を提供するための多角的な内容となっています。

🎯 主要なトピック

• NotebookLMの表形式出力対応: 大量のドキュメントから情報を抽出し、スプレッドシート形式で整理・出力が可能になった新機能を紹介しています。
• ChatGPT Atlasの脆弱性問題: OpenAIがインジェクション対策の完全解決は不可能と認めたことを受け、AI特有のセキュリティリスクと対策の現状を解説しています。
• 同じ質問の2回入力による精度向上: 推論能力を持たないモデルにおいて、同じプロンプトを繰り返すだけで回答精度が劇的に改善するという興味深い研究結果を取り上げています。
• 政府によるAIへの1兆円投資: 国産LLMの強化やフィジカルAI（物理空間でのAI活用）の実装に向けた大規模な予算投入と、その期待される影響について議論しています。

💡 キーポイント

• 情報の「汚染」と本の再評価: AI生成の低質なブログ記事がネット上に溢れる中、信頼できる書籍などをソースとして活用できるツールの重要性が増しています。
• キャッチーな情報の罠: 「2回入力で精度UP」のような話題の論文も、実際には特定のモデルに限定された話であることが多く、情報の切り抜きに惑わされない姿勢が重要です。
• リスナー参加型「お茶とコーヒー」制度: X（旧Twitter）上で怪しい情報に☕️（注意）、安心な情報に🍵（信頼）の判定を下す、リスナー参加型のファクトチェック企画が始動しました。
• 自作ガジェットの汎用性リスク: 効率を追求しすぎた特殊なキーボード配列などは、個人のスキルが特定の環境に依存してしまい、汎用性を失う恐れがあるというエンジニアならではの洞察が語られました。