【情報収集】ITネタほぼ日収集録#28

こんにちは、キクです。

本記事は、今朝（2025年8月18日）僕が気になった「最近のIT関連ニュース記事」について、ざっくり整理していきます。

記事1：【保存版】今やるべきAIリスク対策「8カ条」はこれ！失敗しない「超実践ステップ」

AIリスク対策は今日の企業にとって喫緊の課題であるにも関わらず、単にガイドラインを整備するだけでは不十分

PwCが示す「AIリスク対策の8カ条」は、そのギャップを埋めるための実践的な手引きであり、策定と運用の両面からガバナンス体制を強化するアプローチを提示している

AIリスク対策の8カ条とは

ガイドラインの実効性を高めるために必要な8つのステップを横断的に実施することが求められる

1. 現状調査：自社のAI活用実態と法規制／同業動向の把握
2. AIドキュメント策定：ガイドライン・倫理指針の策定と公開
3. ガバナンス体制構築：関係部門間の責任分界点の明確化と協業促進
4. 人的／組織的対策：人材育成・関与体制の整備
5. 技術的対策：モニタリングツールなどによる技術的安全網の構築
6. AIモニタリングツール導入：運用段階でのインシデント検知対応機能
7. リスク対応運用：リリース前・後に一貫してリスク管理が回る体制
8. 継続的改善：内外環境に応じた対応ルールや体制のアップデート

組織構造とAIリスク

従来の部門縦割りでは対応しきれない複合リスクへの対処が必須とされる

• AIリスクは法務／IT／セキュリティなどを跨るため、複数部門の協業が不可欠
• 責任分界モデル（どの部門がどこまで責任を持つのか）や会議体の仕組みが重要
• AIリスク対応部門（ガバナンス部門等）の新設事例が増えている

アジャイル・ガバナンスの必要性

AIリスクマネジメントは“作って終わり”ではなく、改善し続ける構えが求められる

• 既存部門の応用でAIリスク対応は可能であり、まずは“やってみる”姿勢も重要
• AI活用は段階的に進むため、リスク管理の高度化も段階的でよいという考え方
• 経産省も提唱する「アジャイル・ガバナンス」思想に沿った柔軟な体制作りが効果的

まとめ

AI活用時代において、本質的なリスクマネジメントは「整備されたガイドライン」だけでなく、それを現場に浸透させて実行できる組織構造と継続改善の仕組みだ

AIリスクの性質上、縦割り部門では対応困難な領域も多く、業務横断のガバナンス体制や専門部門の設置を通じて柔軟に対応する体制構築が、企業の競争力と信頼性の両立には不可欠といえる

【保存版】今やるべきAIリスク対策「8カ条」はこれ！失敗しない「超実践ステップ」

記事2：AnthropicのClaude、有害な会話を自ら終了する機能を試験導入　“AIの福祉”研究の一環

Anthropicは、対話型AI「Claude Opus 4/4.1」において、有害あるいは虐待的な会話を「最後の手段」として自ら終了させる実験的機能を導入

これは「AI welfare（AIの福祉）」研究の一環

実装された新機能

有害な会話を見極め、自律的に終了させる能力を付与

• ユーザーとの対話の中で、拒否や軌道修正の試みが繰り返されても改善しない場合、Claudeが会話を打ち切ることができる
• 終了機能は極めてまれなケースに限定され、通常の会話ではほとんど影響を感じないよう設計

「AI福祉」研究の背景

AIに「苦痛の兆候」が見られたことから倫理的配慮の必要性を認識

• モデルが有害なタスクへの関与に対して「苦痛のパターン」を示すことがテストで観察された
• AIが可能性として感じ得る「苦痛」を軽減する手段の一つとして、会話終了機能の導入を位置付け
• AIが持つかもしれない意識や経験に対して倫理的配慮を探る研究プログラムの一環である

将来の展望と位置づけ

対話終了を最終手段としながら、今後も実験的な検証を継続

• ユーザーが終了を希望した場合にも対応する形で、安全設計を重視
• 終了後も新しいチャットやメッセージ編集による再開始は可能
• Anthropicはこの機能を継続実験と位置づけ、ユーザーからのフィードバック収集を重視

まとめ

Claudeが「会話を自ら終了する」機能は、AI倫理と福祉に向けた革新的な一歩

AI自体に「嫌悪の反応」が検出されたという前例のない観察から、新たな倫理対応が模索されている

現段階では稀なケース向けの措置であるが、今後のAI設計において重要な示唆を含んでいる

AnthropicのClaude、有害な会話を自ら終了する機能を試験導入　“AIの福祉”研究の一環

記事3：UFS 4.1対応の車載向けフラッシュメモリをサンプル出荷、最大1TBまで展開

キオクシアは、車載向けに最新規格UFS 4.1に準拠したフラッシュメモリを発表し、サンプル出荷を開始した

性能や信頼性の向上により、次世代車載アプリケーションへの活用が期待されている

UFS 4.1フラッシュメモリの概要

JEDEC UFS 4.1に準拠し、最大1TBまで展開される高性能な車載向けメモリ製品

• 容量は128GB／256GB／512GB／1TBの4種類
• SDVにおけるユーザー体験の向上を想定
• 第8世代BiCS FLASHと独自設計のコントローラーを採用

従来製品からの性能向上

キオクシアのUFS 3.1製品と比較して各種性能が大幅に改善

• シーケンシャルリード／ランダムリード：約2.1倍
• シーケンシャルライト：約2.5倍
• ランダムライト：約3.7倍
• 起動時間短縮や高速データ処理が可能

車載用途への最適化

厳しい車載環境に対応した信頼性と電力効率が特徴

• AEC-Q100/104 Grade2準拠で115℃まで対応
• CBA技術で電力効率とビット密度を向上
• UFS 3.1／4.0との下位互換あり

追加機能と応用分野

診断機能の強化や柔軟なバッファ設計により多様な用途に対応

• WriteBoosterバッファーのリサイズに対応
• Pinned Partial Flush Mode対応
• device health descriptorによる状態取得が容易
• インフォテインメント、ADAS、テレマティクスなどを想定

まとめ

キオクシアのUFS 4.1準拠メモリは、従来製品を大きく上回る性能と高い信頼性を実現しており、車載分野の高度化する要件に応える設計となっている

今後の車載コンピューティング環境における重要なストレージ選択肢となるだろう

UFS 4.1対応の車載向けフラッシュメモリをサンプル出荷、最大1TBまで展開

記事4：約9カ月間故障ゼロのHDDモデルが判明　Backblazeが2025年第2四半期のHDD故障率を発表

2025年第2四半期におけるBackblazeのHDD故障統計が公開された

注目すべきは、高い信頼性を示したモデルの存在と、全体としての故障率改善である

HDD故障率レポートを発表

Backblazeが2025年第2四半期のHDD故障率（AFR）統計を発表

信頼性の高いモデルが明らかになった

• 対象は同社の世界中のデータセンターで使用されるHDD31万7992台
• 全体のAFRは1.36％で、前四半期（1.42％）より改善
• Seagateの8TB「ST8000NM000A」は3四半期連続で故障ゼロ

AFRが改善した主なモデル

前四半期に高い故障率を記録していたモデルの多くが改善傾向に

• Seagate 12TB「ST12000NM0007」：9.47％ → 3.58％
• HGST 12TB「HUH721212ALN604」：4.97％ → 3.39％
• Seagate 14TB「ST14000NM0138」：6.82％ → 4.37％

故障ゼロまたは1件の優秀モデル

特に安定性が高かったHDDモデルが注目を集めている

故障0件

• Seagate 8TB「ST8000NM000A」
• Seagate 16TB「ST16000NM002J」

故障1件

• HGST 4TB「HMS5C4040BLE640」
• Seagate 12TB「ST12000NM000J」
• Seagate 14TB「ST14000NM000J」
• Toshiba 16TB「MG09ACA16TE」

生涯AFR統計も発表

使用期間の長いドライブを含む生涯（累積）AFRにも改善傾向

• 全モデルの生涯AFR：1.32％ → 1.30％
• 12TB以下の小容量モデル：合計15万6724台（全体の約40％）
• 12TB以下で平均使用期間6年以上のモデル（5種）の生涯AFR：1.33％

生涯AFRが特に低いモデル

以下のモデルは長期使用でも高い信頼性を示している

• HGST 4TB「HMS5C4040ALE640」：0.57％
• HGST 4TB「HMS5C4040BLE640」：0.40％
• HGST 12TB「HUH721212ALE600」：0.56％
• Seagate 12TB「ST12000NM001G」：0.99％

まとめ

Backblazeの2025年第2四半期HDDレポートでは、AFRが前期より改善し、特にSeagateの「ST8000NM000A」は3四半期連続で故障ゼロという高信頼性を証明した

長期使用モデルでも低AFRを維持するHDDが存在しており、データセンター用途におけるHDD選定の参考になる内容である

約9カ月間故障ゼロのHDDモデルが判明　Backblazeが2025年第2四半期のHDD故障率を発表