本日も、ネットに流れるトピックから個人的に興味を引かれたものを拾っていきます。
この記事への感想等コメントで頂けるとありがたいです。
プログラミング
Go言語
Go アプリケーションのパフォーマンス問題を可視化する6つのOSSツール（http-tap、sql-tap、tapbox、grpc-tap、go-trace、trc）を、1コマンドで全て体験できるPlaygroundリポジトリを開発。セットアップが軽く、アプリケーションコード変更不要な設計が特徴。N+1問題や遅いクエリなど意図的なパフォーマンス問題を埋め込んだデモアプリで実践的に学習可能。ツール選択のフローチャートに従い、外側から内側へ段階的に問題を追うアプローチを推奨。
Glyphはバッテリー内蔵のGo向けターミナルUI（TUI）フレームワークです。宣言的なコンポジション、キーボード優先、高速処理が特徴です。データ構造にポインタを渡すと自動的に更新を読み込みます。レイアウト、フォーム、リスト、テーブル、テーマなど豊富なコンポーネントを備えており、複雑さはフレームワークに集中させ、開発者の負担を軽くする設計です。
LayerXが構築した「Self-Maintainable CI」は、Go testの失敗を自動修復する仕組みです。PR作成時のCI高速化と本番品質のバランスを取るため、-raceフラグをmainブランチのCIに移動しました。その結果、race conditionやflaky testが後から検出される問題が発生。解決策として、既知のflaky testは自動リトライで除外し、新規の失敗は Claude APIでログを分析→担当チームに通知→修正PRを自動生成するパイプラインを構築。CODEOWNERSから担当チームを特定し、検知から修正提案まで完全自動化することで、開発者の対応負担を軽減しました。
Lisette はRustの構文でGoランタイムにコンパイルされる小型プログラミング言語です。
主な特徴：
- Rust風の構文（列挙型、パターンマッチング、型推論）
- Nil安全性、デフォルト不変性
- Go標準ライブラリとの相互運用性対応
- Goへの直接コンパイル（可読性の高い出力）
利点：
型安全性により、網羅的パターンマッチング、Nil参照排除、例外処理漏れをコンパイル時に検出。パイプライン演算子、ジェネリクス、並行処理（goroutine、channel）、デコレータなど、モダン言語の利便性とGoのシンプルさを両立します。
VS Code、Neovim、Zedに対応したLSPで実装。MIT ライセンス。
JavaScript
React Native Windows v0.82がリリースされました。主な変更点は以下の通りです：
- Fabric-Only化: レガシーのPaper アーキテクチャが完全に削除され、すべてのアプリがFabricで実行されるように統一されました
- XAML コントロール対応: コミュニティモジュールがFabricで Windows ネイティブの XAML コントロールを使用できるようになり、React コンポーネントと XAML コントロールの混在が可能に
- アクセシビリティ強化: サードパーティモジュール向けの新しい API で、スクリーンリーダー対応をカスタマイズ可能に
- コンポーネント改善: テキスト選択、TextInput プロパティ、ScrollView のページング、コンテキストメニューなど複数の機能追加
- 安定性向上: バンドル切り替え時、画像オフライン読み込み時、モーダル閉鎖時のクラッシュなど多数のバグ修正
2026年3月17日にリリースされています。
Cursor
Cursor 3 は、AI エージェント中心の開発環境です。複数のエージェントを並行実行でき、ローカルとクラウド間でセッション移行が可能。マルチリポジトリ対応で、コード変更の差分ビューや PR 管理が統合されました。内蔵ブラウザやマーケットプレイスプラグインにより拡張性が向上。従来の手動編集からエージェント主導のコーディングへの移行を加速させ、ソフトウェア開発の新時代を実現するツールです。
Visual Studio Code
「Markdown Live Editor」はVS Code用の拡張機能で、Markdown編集とプレビューを融合したWYSIWYG編集を実現します。GitHub Flavored Markdownに対応し、テーブルやタスクリスト、Mermaidダイアグラム、KaTeX数式などをライブプレビューしながら編集できます。スラッシュコマンド、選択ツールバー、アウトラインパネルなどの補助機能も備えており、プレビューペインとの行き来を減らし編集効率を向上させます。
GitHub
このページはRaspberry PiからGitHub App認証を使ってプライベートリポジトリにアクセスする方法について説明しています。個人アカウントを置かずに安全にアクセスするため、GitHub Appを作成し、App IDと秘密鍵を取得します。その後、秘密鍵でJWTを生成してAPIからトークンを取得し、HTTPS経由でcloneやpullを実行します。トークンは1時間で失効するため、必要に応じて再取得する必要があります。
プルリクエストの「Files changed」タブのパフォーマンス改善について紹介しています。
GitHubはスケール対応のため、大規模なプルリクエストでも高速で応答性の高い体験を実現することを目指しました。主な改善戦略は、仮想化の導入、レンダリング最適化、メモリ削減、DOM ノード数の削減です。React ベースの新しいインターフェイスで、メモリ、JavaScript ヒープサイズを削減し、INP（Interaction to Next Paint）パフォーマンスを大幅に向上させました。シンプルな構造設計と基盤コンポーネントの改善により、すべてのプルリクエストサイズで効果を実現しています。
Change log:
GitHubの Copilot クラウドエージェントが、作成するすべてのコミットにデジタル署名を施すようになりました。署名されたコミットはGitHub上で「Verified」（検証済み）として表示され、コミットが確実にエージェントによって作成されたもので、改ざんされていないことを証明します。これにより、「署名付きコミットの必須化」ブランチ保護ルールが有効なリポジトリでもエージェントが利用できるようになりました。
Azure DevOps
Azure DevOps Sprint 271の主な更新は以下の通りです。リモートMCPサーバーがパブリックプレビュー開始でローカルリソースアクセスが向上。セキュリティ強化として、期限切れPATの更新禁止、Advanced Securityステータスチェック機能、監査ログ記録を追加。可視性向上として、YAMLパイプラインのデプロイメント情報表示、Stagesビュー導入。Azure Boardsでは継承プロセス制限を128から256に拡大。Test Plansはクロスプロジェクト作業項目対応。全体的に開発効率とセキュリティが改善されました。
ツール
このページはYAML差分確認ツール「dyff」を紹介する記事です。dyffは「行」ではなく「データ構造」に基づいてYAMLファイルを比較するコマンドラインツール。キーの順序を無視し、人間が読みやすい出力形式が特徴です。Kubernetesの運用でyaml差分確認に非常に有用で、従来のdiffコマンドより視認性に優れています。インストール方法や具体的な使用例も掲載されています。
セキュリティ
2025年度のセキュリティインシデント8選：①npmワーム「Shai-Hulud」が開発者狙い②React Server Componentsの重大RCE脆弱性③M&Sランサムウェア（ソーシャルエンジニアリング）④アサヒグループの10日潜伏攻撃⑤Jaguar Land Roverの史上最大規模サプライチェーン攻撃⑥航空インフラ混乱（Collins Aerospace）⑦AI悪用の本格化⑧日本国内のサプライチェーン被害深刻化。全体傾向は、ランサムウェアの高度化、攻撃対象が開発者へシフト、AI脅威の自動化。エンジニアに求められる対策は、2FA設定、依存関係監査、セキュリティポリシー策定など。
品質管理
品質管理の目的は「品質を高める」ことではなく「作り込んだ品質を守る」ことです。PMが実施すべきは以下の2つです：
STEP1：品質の定義・基準を作る — 「何をもって品質OKか」を言語化し、ドキュメント（レビュー観点）とシステム（テスト基準）ごとに基準を設定する。
STEP2：品質を守る仕組みを作る — レビューをWBSに組み込み、工程の区切りに品質チェックポイントを設け、テスト計画を開発前に立てる。
品質基準がないと低品質だけでなく過剰品質も発生し、QCDバランスが崩れます。基準と仕組みを整えることが重要です。
論文・その他
データベースIDの設計は、シンプルな連番IDから進化を遂げてきました。分散環境に対応するUUIDv4は"セキュア"でしたが、ランダム性がDB性能を低下させました。TwitterのSnowflakeやULIDは時間順ソートに対応しましたが、運用コストやDB互換性に課題がありました。2024年に標準化されたUUIDv7は、タイムスタンプ付きで時間ソート可能でありながら、従来のUUID形式を保持し、既存システムとの互換性を確保しています。現在の最適解は、内部DBはUUIDv7を使用し、外部表現には「推測不可能性」を重視してNanoIDなどで完全に分離する設計です。
エージェンティックコーディング・仕様駆動開発
GitHub Copilotのカスタマイズは複雑で、どの方法を選ぶか迷う人が多い。VS Code の Copilot Chat に組み込まれた「agent-customization スキル」を使えば、その悩みが解決できる。このスキルは7つのカスタマイズプリミティブの使い分け判断表を備えており、ファイル作成からレビュー、デバッグまでワークフロー全体をサポートする。アンチパターンも教えてくれるため、よくある構文エラーを避けられる。ゼロからのカスタマイズ開始、既存ファイルの整理、トラブルシューティングなど、4つのシナリオで活用でき、複雑さを軽減できる有用な機能です。
CLAUDE.mdは長いほど効果的ではなく、むしろ短いほどClaude Codeの遵守度が高くなります。100行から35行に削減した方が出力品質が向上したという実例をもとに、効果的な設計方法を解説しています。
CLAUDE.mdの効果が薄れる理由は4つの減衰メカニズムです：位置バイアス（古い指示は薄れる）、Attention希釈（トークン増加で分散）、命令競合（新しい指示で上書き）、要約・圧縮（詳細が失われる）。
効果的な配置は、プロジェクト概要・技術スタック・コマンド・行動原則をCLAUDE.mdに、細かいルールは「.claude/rules/」に分離することです。行動原則（計画・検証・自己管理）が最も注意資源あたりの効果が高い。パーソナリティ指定も重要で、プロジェクトのフェーズに応じて「ミニマリスト」「設計品質重視」など組み合わせます。
結論：「少なく書いて、多く制御する」が原則。
AI
apfel
apfelは、Mac上で無料で利用できるAIツールです。Apple Siliconを搭載したMacに内蔵されているLLM（大規模言語モデル）をSiriの制限から解放し、自由に使えるようにします。
主な特徴：
- 100%オンデバイス：すべての処理がMac内で完結
- 完全無料：追加コストなし
- OpenAI互換：OpenAIと互換性のあるAPIとして機能
提供機能：
CLIツール、OpenAI互換のサーバー、チャットインターフェイスの3つの形式で利用可能です。インストールはHomebrewで簡単に行えます（brew install Arthur-Ficial/tap/apfel）。
必要条件：
Apple Silicon搭載Mac、macOS Tahoe以上、Apple Intelligenceの有効化が必須です。GitHubで1.5k以上のスターを獲得している人気ツールです。
Alibaba
Qwen3.6-Plusは、Qwen3.5シリーズの後継として発表された高性能AI言語モデルです。主な特徴は、1Mの文脈長ウィンドウ、コーディングエージェント機能の大幅改善、マルチモーダル認識能力の強化です。
コーディングタスクでは、SWE-benchシリーズなど複数のベンチマークで競合他社のClaude Opusやその他のモデルを上回るスコアを達成しています。一般的なエージェントおよびツール使用能力、知識量でも優れた性能を示し、長文脈処理や多言語対応にも対応しています。
ビジョンモデル側では、複雑な文書理解や物理世界の認識、推論能力が向上。Alibaba Cloud Model Studioを通じてAPIで利用可能で、OpenClaw、Qwen Code、Claude Codeなどの開発ツールとの互換性があります。
Anthropic
Anthropicは、異なるアーキテクチャを持つAIモデル間の行動差異を自動検出する「Dedicated Feature Crosscoder（DFC）」を開発しました。ソフトウェアのdiffツールのように、モデル比較で「未知の未知」である新しいリスクを発見できます。研究では、Qwenに「中国共産党アライメント」機能、Llamaに「アメリカ例外主義」機能、GPTに「著作権拒否」機能を発見。これらは「特徴操作」で検証可能で、従来のベンチマークでは検出困難な危険な振る舞いを抽出できます。
Microsoft
マイクロソフトが、.NETとPythonの両対応版「Microsoft Agent Framework 1.0」をリリースしました。本記事では "production-ready release" として、安定したAPIと長期サポートを約束しています。
このフレームワークは、Semantic KernelとAutoGenを統合し、複数のAIエージェントを連携させるマルチエージェントオーケストレーションを実現します。シンプルなコード数行で単一エージェントを作成できます。
主な機能は、単一・複数エージェント対応、複数LLMプロバイダー対応、メモリ管理、グラフベースワークフロー、YAML定義、MCP対応などです。さらにDevUIデバッガー、Foundryホスト統合、AutoGen/Semantic Kernelからの移行ツールもあります。
オープンソースで、GitHubから取得可能です。
国立情報学研究所
国立情報学研究所（NII）が新しい日本語対応の大規模言語モデル「LLM-jp-4」2種類をオープンソースで公開しました。86億パラメータの「8Bモデル」と320億パラメータのMoE「32B-A3Bモデル」で、約12兆トークンの高品質なコーパスで学習。日本語とインストラクションチューニングデータで強化され、MT-BenchなどのベンチマークでGPT-4oやQwen3-8Bを上回る性能を実現。最大6万5千トークンの処理が可能で、Hugging Faceで利用可能です。
GoogleがVertex AI上で「Veo 3.1 Lite」と新しいVeoアップスケーリング機能を発表しました。Veo 3.1ファミリーは3つのモデル階層で構成されます：最高画質の「Veo 3.1」、高速生成の「Veo 3.1 Fast」、最も低コストの「Veo 3.1 Lite」。新機能のアップスケーリング機能は、既存の低解像度動画をVeoや他のAIモデル、従来のカメラで撮影したものまで、1080pと4K に向上できます。すべてのモデルはネイティブ音声生成に対応しており、本日よりVertex AI APIとVertex AI Media Studioを通じて利用可能です。
エージェントAIシステムでは、ネットワークがモデル呼び出し、ツール実行、エージェント間相互作用をコントロールする重要な役割を担う。従来のHTTPプロキシではモデル名やツール名といったリクエストボディ内のポリシー関連属性を検査できない。Envoyはプロトコルメッセージをデフレーミングして属性を抽出し、RBACや外部認可を活用して細粒度の政策を適用できる。さらにステートフルセッション管理、エージェント発見、クォータ管理といった機能により、スケーラブルで安全なエージェントネットワークインフラを実現する。
LangChain
本記事では、LangChainのエンジニアが開発した自己修復デプロイメントパイプラインについて紹介しています。デプロイ後、ビルドエラーやサーバーサイド回帰を自動検出し、ポアソン分布を用いた統計的手法とトリアージエージェントで原因を特定。その後、Open SWEというコーディングエージェントが自動的にバグ修正PRを作成します。人間の介入なく、検出から修正提案まで完全自動化されるシステムです。
AIエージェントの継続的学習は、モデルの重み更新だけでなく、3つのレイヤーで実現されます。①モデルレイヤー（SFTやRL技術）、②ハーネスレイヤー（エージェント駆動コードの最適化）、③コンテキストレイヤー（エージェント/ユーザーレベルのメモリ更新）です。これらの学習は実行トレースを活用して、オフラインまたはホットパスで行われ、LangSmithなどのプラットフォームが中核的な役割を果たします。
OpenAI
ChatGPT BusinessおよびEnterprise向けに、従量課金制を開始しました。固定料金が廃止され、トークン消費に応じた課金となるため、コスト管理がしやすくなります。また、ChatGPT Businessの年間料金は1ライセンスあたり25ドルから20ドルに値下げされました。利用開始ユーザーには100～500ドル相当のクレジットが提供されます。Codeのユーザー数は1月以降6倍に増加しており、需要の高まりを受けた施策です。さらにChatGPTはApple CarPlayに対応し、車での音声利用が可能になりました。
本
本書は、Michael Albada著の「Building Applications with AI Agents」の日本語版で、2026年4月28日発売予定です。生成AIの登場によりソフトウェア開発が高速化されていますが、「自律的な計画・修正が可能なAIエージェント」の開発は技術的に難易度が高く、多くの組織で課題となっています。本書は「マルチエージェントシステムの設計と実装」に焦点を当てた実践ガイドで、複雑な環境下でアイデアを効率的に具体的なソリューションへ変換する手法を紹介しています。（356ページ、税込4,620円）
論文・その他
1998年の「伽藍とバザール」論文は、オープンソース開発の2つのモデル（計画的な伽藍型と開放的なバザール型）を提唱しました。しかし、AIがコード生成を極めて安価にした現在、第三のモデル「ウィンチェスターミステリーハウス」が出現しています。これは個々の開発者が自分のニーズに合わせて、AI支援で自由気ままなツールを構築する現象です。Claudeなどのコード生成AIは1コミット1000行の速度で動作しており、人間が書く10-100行/日を圧倒します。その結果、フィードバック体制が追いつかず、オープンソースリポジトリは低質な投稿で溺れています。課題は、注目を集める仕組みを作り、優れたアイデアをノイズから浮かび上がらせることです。
日立系のHitachi Digital Servicesとシーメンスが、製造業で時系列基盤モデル（TSFM）を導入し、実績を上げています。工場の予知保全に活用したところ、機械1台当たりのダウンタイム発生件数が4件から2件に半減し、年間2000時間のダウンタイム削減を実現。この技術は複数ドメインのデータ関係性を解析でき、湿度データに気象データなど外部データを追加することで予測精度が向上します。顧客に応じてモデルをカスタマイズして提供しており、ビジネス面でも高い価値があると評価されています。
AIがメンテナンス可能なコードを書けるかについての記事です。デイヴ・ワイナーの主張によれば、AIにシンプルなアプリ開発を具体的に指示し、改良を重ねることで、メンテナンス可能なコード生成は可能と考えられます。今後、コード自体を書く能力より、AIに良いコードを書かせるための指示能力がより重要になるだろうという指摘です。
クラウド
Google Maps Platform Weather API は、AI と気象モデルを活用した気象データサービスです。Google DeepMind と Google Research の技術により、準リアルタイムで高精度な気象情報を提供します。
主な機能：気温、湿度、降水量、風速などの現在の天気情報、10日間予測、240時間予測、過去24時間のデータ、天気アラートなど。データは15～30分ごとに更新されます。
ビジネス活用：スタッフ管理や配送ルート最適化などの業務改善、旅行計画のサポート、ドライバー安全支援、小売業での需要予測と在庫管理などに利用できます。
特徴：Google Maps・Solar API等と連携でき、無料トライアルで試用可能。信頼性の高いデータと、デベロッパーが容易に統合できるAPI設計が特徴です。
注意:
日本は天気アラート以外の機能は現状対象外。
Weather API の対象国 | Google for Developers
Azure
Azure Application Gateway v2が新機能「Private Application Gateway」を一般提供開始しました。この機能は、パブリックIPを必要とせず、プライベートIPのみで完全なネットワーク分離を実現します。GatewayManagerサービスタグへの依存性が排除され、カスタムNSGルール、強制トンネリング、完全なアウトバウンド制御が可能になります。デプロイ時にネットワーク分離を有効化する必要があり、金融機関や規制対象企業などの堅牢なセキュリティが必要な環境での利用が想定されています。
エンジニア
技術継承
Mackerelが2026年夏～秋の提供を目指してログ機能を開発中。障害対応時にログ活用が属人化する課題に対応するため、「熟練者の操作をチームで再現できる」というコンセプトを設定。初期機能としてサービス単位でのログ表示と、過去のフィルタ条件の保存・再現を実装予定。将来的にはAIを活用した調査支援やトレース情報との連携も検討している。
OS
Windows
2026年3月のWindowsニュース。Windows Autopatchが一般提供開始し、ホットパッチが5月から既定で有効化。Arm ベースPCでRSAT対応。セキュアブート管理ツール追加。ユニバーサルプリンタドライバ搭載で設定簡素化。Windows 365がブラジル・イタリア・ヨーロッパなど新地域で利用可能。セキュリティではカーネルドライバ署名ポリシー強化、Sysmon機能がネイティブ実装。WDS展開で脆弱性対応が進行中。Copilot+ PCやWindows Serverも各種改善予定。
Windows 11 Insider Preview Build 28020.1803（Canary Channel）がリリースされました。このアップデートではペン設定の改善（ペンテールボタンをCopilotキーと同じ機能に設定可能）、音声入力の信頼性向上、Settings Developer Modeダイアログの外観更新などが含まれます。Canaryチャネルのビルドは不安定な可能性があり、新機能は段階的に展開されます。より多くの新機能を早期に入手したい場合、設定でトグルをオンにできます。
Windows 11標準搭載のWindows Terminalの活用ガイドです。タブ管理やペイン分割（Alt+Shift で左右・上下に画面分割）といった基本機能から、複数シェルの同時操作、背景画像のカスタマイズ、Quake Modeでのグローバルホットキー機能まで、開発効率を高めるショートカットと実践的な使い方を詳しく解説しています。
Linux
Ubuntu 26.04（resolute）のBeta版がリリースされました。GCC16テストやドキュメント更新が進められています。Active DirectoryやOAuth 2.0を用いたID管理、SSO機能が拡張されており、大規模組織向けが主眼です。Rustベースのntpd-rsの採用予定やGRUB機能の削減が検討されています。セキュリティ面では、サプライチェーン攻撃への対策として、アーティファクトサーバーの導入やパッケージバージョン管理の重要性が強調されています。
Linux 7.0でPostgreSQLのスループットが従来の約半分に低下する問題が発生。AWSエンジニアが報告したベンチマークテストでは、スループットが約5万751から約9万8565に回復することが確認されました。原因はカーネルのプリエンプションモデル変更（PREEMPT_NONEの廃止）で、PREEMPT_LAZYへの変更によりロック競合が悪化。カーネル開発者は「PostgreSQL側でRSEQ機能を活用すべき」と指摘し、修正責任をアプリ側に求めています。Ubuntu 26.04 LTS（4月23日リリース予定）への波及が懸念されています。
macOS
「fuse-t」はmacOSでカーネル拡張を利用せず、ユーザー空間でファイルシステムを扱えるランタイムです。バージョン1.1.0でmacOS 26 Tahoe以降のFSKitバックエンドをサポートしました。従来のmacFUSEの代替として、ext4やNTFSなどの非対応ファイルシステムをmacOSでマウント可能にします。セキュリティを強化しながらSSHFSなどが利用できます。
業界動向・時事
トランプ大統領がテック企業の規制者となっている。TikTok売却命令、Intel出資、AI安全規制の個人的判断など、行政権を駆使した直接的な介入を展開。EUより強硬な規制を行いながら、逆にEUを批判している。政治的・報復的性格が強く、民主的プロセスを欠いた「別形態の過度な規制」として機能し、結果的に大手テック企業の力を増強させている。
感想:
テック富豪達は、テック企業への規制を回避しようと多額の献金をトランプに対して行っているが、実際にはテック企業への介入を強めているという記事で面白い。ただ、トランプと親しい関係にある者、たとえばエリソン親子などは、この介入によりワーナーやTikTokを手に入れており、「投資」を回収できている。トランプ政権が家産主義的である故です。
マイクロソフトが日本で100億ドル（約1.6兆円）をデータセンターに投資すると発表しました。2029年までの4年間で、ソフトバンクとさくらインターネットと連携し、"データ主権"を重視したAI・クラウドのインフラを構築します。東日本と西日本のデータセンターを拡充し、AIエージェント普及に向けた膨大なデータ処理体制を整備。併せて2030年までに日本で100万人の開発者育成にも取り組みます。経済安保の観点から、重要データを国内で管理する環境づくりが急速に進んでいます。
malus.shというAIサービスが登場し、GPL/AGPLなどのコピーレフトライセンスを「法的に無効化」できると主張している。クリーンルーム設計（仕様書から独立に実装する手法）をAIが数分で実行するため、かつて数カ月要した作業が自動化された。学習データの汚染問題は技術設計で回避可能。このロジックはSaaS企業にも逆向きに機能し、プロプライエタリ製品もAIで再実装可能に。結果、オープンソースとプロプライエタリの境界が溶解し、ライセンスの概念そのものが形骸化する可能性がある。
感想:
これはいろいろと大丈夫なのか？
NEC製Wi-Fiルーター「Aterm」シリーズに複数の脆弱性が発見されました。権限チェック欠如、パストラバーサル、OSコマンドインジェクション、隠し機能といった4つのセキュリティ問題が存在し、装置情報の取得、ファイル上書き、任意コマンド実行、telnet有効化などの被害が想定されます。NECは12製品に修正版ファームウェアを提供中で、修正対象外の製品は買い替えを推奨しています。
一方こういう意見も。
NEC Atermルーターの脆弱性が見つかったが、サポート期間内の製品でもファームウェア修正が提供されていない。NEC公式では販売終了から3年がサポート期間とされているのに、現在も新品が販売されている複数製品が修正対象外となっており、「販売終了」の定義が曖昧だと指摘している。消費者と企業の認識のズレが問題で、販売終了日の明示やファームウェア更新方針の透明性を求めている。
Googleが2026年3月、ビットコインなどの暗号資産で使用される楕円曲線暗号が、従来の見積もりより少ない量子ビット数で解読できることを発表しました。
従来は900万個の物理量子ビットが必要とされていましたが、50万個未満で数分以内に解読可能と示唆しています。Googleは2029年までに100万物理量子ビットの量子コンピューター実現を目指しており、その時点でビットコインの送金中に秘密鍵を盗む「オンスペンド攻撃」が可能になる懸念があります。
対策として、Googleはポスト量子暗号への移行を2029年までに完了する目標を発表しています。