TIP

IDEAS INTO PRACTICE

考え方を公開し、 実践の道具をつくる。

Masahiro Nakatsugawaが取り組んできた フレームワーク・提言、ツール、英語・日本語での発信。

01 / FRAMEWORKS

フレームワーク・提言

品質、組織、設計、価値づくり。実践から生まれた問いを、使える形で公開しています。

組織構造を問い直す

SIDE Framework

責任と権限、役割と意思決定のずれを、4つの問いから見つける組織診断フレームワーク。

アジャイルやDX、チームの振り返りで生じる違和感を、個人の問題か構造の問題かに分けて考える手がかりに。

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設計の意図を確かめる

CORE Framework

Context・Object・Reaction・Evolutionの4つの問いで、アーキテクチャや戦略の設計を点検する思考の指針。

誰のための設計か、どんな責務を持つか、何が変わるか、将来の変化に耐えられるか。Seven Arkの実践的視点と組み合わせます。

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「ない」から価値を見つける

Inverse Value Canvas

欠けている機能や省いた要素を、別の立場から価値として捉え直し、共創や差別化の機会を探るキャンバス。

Missing・Harmed・Inverted Ally・Strategic Fitの4段階で、その「不在」を歓迎する相手と戦略を探ります。

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02 / SOFTWARE & WEB SECURITY

開発・Webセキュリティツール

コードの品質、依存関係、ライセンス、Webアプリの診断。ソフトウェア開発と運用を支えるツールです。

SBOM脆弱性とライセンスの点検

SecuLens

SecuLens: npm version

npm/PyPI/Packagistで配布しているセキュリティ評価CLI。SBOMの脆弱性照合、ライセンスポリシー判定、静的解析を根拠つきで実行します。

SPDX/CycloneDX形式のSBOMをOSVデータベースと照合し、ライセンスのAND/OR/WITH条件も解析。日本語ローカライズ済みのWordレポートを自動生成できます。TypeScript/Python/PHPの3エコシステムに同じ思想で配布しています。

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VS Code拡張機能・コードの健康診断

Codes Doctor

Codes Doctor: Visual Studio Marketplace

神クラス・技術的負債・セキュリティ問題・依存構造をワークスペース内で診断するVS Code拡張機能。外部サーバー不要、解析はローカルで完結します。

11言語に対応し、外部入力が危険な処理に届く経路を関数内で追跡。共有できるHTMLレポートはライト・ダークの両方に対応します。

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VS Code拡張機能・依存関係の脆弱性検査

SBOM Vulnerability Scanner

SBOM Vulnerability Scanner: Visual Studio Marketplace Version

VS Code内でソフトウェア部品表(SBOM)を生成し、既知の脆弱性を検査できる拡張機能。結果はHTML・JSON・Word形式で共有できます。

Syft・Trivyを自動セットアップし、モノレポ内の複数npmプロジェクトも検出して統合レポートを生成。日本語レポート出力にも対応しています。

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03 / LLM & AI SECURITY

LLM・AIセキュリティツール

LLM応答の扱い、AIモデルの点検、エージェントの攻撃耐性。LLM・AIシステムに固有のリスクを確認するツールです。

VS Code拡張機能・LLM応答と外部入力の経路を検査

LLM Security Scanner

LLM Security Scanner: Visual Studio Marketplace

Python・TypeScript・JavaScript・PHPをローカルで静的解析するLLMScan。外部入力やLLM応答からSQL・シェル・HTML出力などの危険な処理へ届く経路を検出します。

編集中の診断、経路の表示、Quick Fix、カスタムルール、ベースラインに対応。CLIでは差分スキャンとSARIF出力を利用できます。

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公開前にモデルを軽量に点検

Model Audit Lite

Model Audit Lite: DOI

Hugging Faceモデルの安全性を5分程度で確認する軽量CLI。ゼロインフラで、pickle形式の重みやカスタムコードなど任意コード実行リスクを検出します。

ファイル配布監査・変換前後の整合性確認・既知パターンの安全プローブという3つの独立したチェックで構成。Meta CyberSecEvalのような大規模ツールの代替ではなく、変換作業者が自分で使う狭い用途に絞っています。

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日本語の攻撃パターンでベンチマーク

AgentDojo (Japanese)

AgentDojo (Japanese): DOI

LLMエージェントのプロンプトインジェクション耐性を測るベンチマーク「AgentDojo」の日本語適応版。単純な翻訳ではなく、日本の実情に合わせて作り直しています。

銀行・Slack・旅行・ワークスペースの4スイート、ユーザータスク97件・インジェクション31件を提供。敬語や偽システム通知など日本語特有の攻撃パターン25種を含みます。

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04 / NLP

日本語NLPツール

ブラウザやデバイス上で動く日本語の検索・埋め込み技術を公開しています。

日英セマンティック検索を3Dで

Ruri Atlas

ブラウザだけで動く日本語・英語のセマンティック検索ツール。WebGPUで埋め込みを計算し、意味の近い文章を3D地図上に表示します。

ruri-v3など複数の埋め込みモデルを切り替え可能。日本語の指示攻撃パターンを混ぜて埋め込み空間への影響を見るプロンプトインジェクション可視化機能も備えます。入力は外部に送信されず、すべてローカルで処理されます。Hugging Face Spaceとして公開中、ブラウザでそのまま試せます。

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LLMエージェントへの攻撃を可視化

Agent Defense Radar

間接プロンプトインジェクション攻撃を防御・教育するための可視化ツール。実モデルの注意パターンを可視化し、自分のモデルでも試せます。

記録済みモデルの応答と注意度を比較表示するModel X-Rayに加え、OpenAI互換エンドポイントを接続してガードの有無を即座に比較できるLive Model Testを備えます。Hugging Face Spaceとして公開中、ブラウザでそのまま試せます。

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05 / MODELS

公開モデル

オンデバイス向けに変換した音声・検索・言語モデルをHugging Faceで公開しています。Core ML・MLX・Core AI・TFLiteなど、プラットフォームに合わせた形式を選べます。公開前には「Model Audit Lite」による軽量な安全性監査を行い、各モデルページにレポートを添えています。

日本語テキスト埋め込み

Ruri v3

日本語の意味検索・類似文章検索・RAGの基盤となる文埋め込みモデル「ruri-v3」を、Core ML・MLX・Core AI・TFLiteの4形式、30M/130M/310Mの3サイズで変換・公開。iOS/macOS/Androidのどこでもサーバー不要で動かせます。

Reranker版(310M)もTFLite・MLX・Core AIで提供。Ruri Atlasのブラウザ版WebGPU変換と対になる、オンデバイス向けの移植です。

日本語検索の並べ替え

Japanese Reranker v2

検索結果を意味的な関連度で並べ替える日本語リランカー「japanese-reranker-v2」を、xsmall・smallの2サイズでCore ML・MLX・Core AI・TFLite・ONNX(Web)の5形式に変換。ブラウザからモバイルまで同じモデルを使い回せます。

ruri-v3の埋め込みと組み合わせることで、サーバーを介さない日本語RAGパイプライン一式がデバイス上で完結します。

日本語の推論モデルをMacで動かす

LLM-jp 4.1 8B Thinking

国立情報学研究所系のLLM-jpが公開する推論特化モデル「llm-jp-4.1-8b-thinking」を、4bit量子化したMLX版とGGUF版で配布。Apple Silicon Mac上でサーバーなしに日本語の思考過程つき応答を試せます。

旧世代の「llm-jp-4-8b-thinking」も4bit MLX版を用意し、比較や移行を容易にしています。

Macで動くコーディング特化モデル

Qwen3.5 4B Agentic Coder

エージェント型のコーディング支援に特化したQwen3.5 4Bモデルを4bit量子化し、MLX形式でApple Siliconに最適化。公開モデルの中で最もダウンロードされています。

サーバーを介さずMac上でエージェント型のコード生成・レビューを試せる、軽量かつ実用的な選択肢です。

その他の公開モデル

iPhone/Mac上の日本語音声認識

Kotoba-Whisper v2.0

日本語音声認識、whisper-large-v3比6.3倍高速

表構造検出モデル

Table Transformer Detection

ドキュメント画像内の表を検出

物体検出モデル

YOLOS Small

COCO 91クラスの物体検出

深度推定モデル

Depth Anything v2 Small

単眼画像からの深度推定

マンガ特化OCRモデル

Manga OCR

手描き文字を含むマンガのテキスト抽出

日本語埋め込みモデル

PLaMo Embedding 1B

Preferred Networks製の日本語文埋め込み

固有表現抽出モデル

BERT base NER

人名・地名などの固有表現を抽出

英語要約モデル

BART large CNN

英語ニュース記事の自動要約

軽量言語モデル

Pythia 160M

ステートフル推論に対応した小型モデル

06 / WRITING

世界に向けて、言葉で考える。

技術の外側にも視野を広げながら、AIと社会を考える視点を英語と日本語で発信しています。

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Masahiro Nakatsugawa

生物・歴史・AIを横断し、依存関係や社会の構造を考える英語の発信。

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Masahiro Nakatsugawa

自然や文化の事例を手がかりに、AIと社会を読み解く英語のエッセイ。

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モデル変換やセキュリティツールの実装で得た知見を、日本語で技術記事としてまとめています。

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