【9/20 AIニュース】その分類、AIに文章を書かせなくていい ─ Laya公開
「この問い合わせはどの部署か」「この内容は危ないか」。こういう仕事に、AIへ文章を書かせる必要はありません。
今朝のいちばんは Laya です。文章を一切書かず、答えと確信度だけを返すモデルが Apache-2.0 で公開されました。1問 38.4ミリ秒、Hacker News で 1,000ポイント超。
ただし公開元の測定を読むと、得意な問題と未知の問題では確信度の当たり方が約7倍ちがいます。
今朝は5件。うちすぐ手を動かせるのは3件で、AIエディタが作業場を .git の全履歴ごとクラウドへ送っていた件と、Claude Code の安全チェック代が止まる人・止まらない人の話も並べます。
今朝の5件を先に並べます
左が見出し、右が「それで何が変わるか」です。数字はすべて一次ソースと突き合わせました。
Laya が公開。文章を生成せず、選択肢の確率と確信度だけを返す。421M/322M の3本立てで Apache-2.0
ZCode が .git ごと送っていた。42,411ファイルのスナップショットのうち 86.6% が .git
Claude Code 2.1.278。auto mode の安全チェックをサーバー側へ移し、その分を課金しない。ただし Pro・Max・Team は対象外
GPT-6 Astra が第一次大戦の暗号を解読。1918年11月27日発信・170文字の未解読電文
trycua/cua が CUA-S1 を公開。画面操作のうち「速くて範囲の決まった判断」だけを担う小型モデル群
文章を書かない Laya が、答えと確信度だけを返す
ConvAI Innovations の Nandakishor M 氏が公開した Laya は、LLMのように文章を作りません。状態（メール本文、チケット、JSONなど）と「型のついた質問」を渡すと、1回の順伝播で答えと確率を返します。
返るのは3種類です。選択肢ごとの確率、自分で決めた尺度（「急がない／早めに／止まっている」など）の期待値、そして命題が正しい確率。
チェックポイントは3本。英語用が ModernBERT-large の 421M、100言語以上に対応する多言語版が mmBERT-base の 322M、型つき判断用がもう1本の 421M です。Apache-2.0 で、重みごと Hugging Face に置かれています。
速さより、確信度のほうが本題である
公開元のページは「TypeSafe Jev の236〜276ミリ秒に対して7.8倍速い」と速度を前に出しています。ですが同梱の評価ファイルを開くと、本題はそこではありません。
in-task 総合 0.753 / ECE 0.030 ・ zero-shot 総合 0.651 / ECE 0.204
ECE は「自信の申告が実際の正答率とどれだけずれているか」で、小さいほど正直ということになります。学習させた13系統の課題では 0.030。見せていない4系統では 0.204 と、約7倍ずれます。
つまり「確信度が正直」という売りは、学習させた領域のなかでだけ強い。自分の業務データに当てて「0.8と言ったから8割当たる」と読むのは、公開元の数字がすでに否定しています。
なお速度の表記は、公開元の中で3通りに割れています。サイトもモデルカードも、見出しでは「33ミリ秒」、詳細な比較表では「32.8ミリ秒」（多言語版チェックポイントの値）。同梱の評価ファイルはさらに別で、1問の p50 が38.4ミリ秒です。ここでは実測値が並ぶ評価ファイルを採りました。
「1年前に作っていた」という主張は、まだ確認できない
Hacker News での見出しは「1年前に非自己回帰の判断モデルを作っていた」でした。本人も、先行して出た TypeSafe Jev と同じ研究を1年前にやっていた、とコメントしています。
根拠として引かれている論文（arXiv 2503.23303）を開くと、2025年3月30日投稿の「SalesRLAgent」で、内容は営業の成約確率の予測でした。アーキテクチャを記述した論文ではなく、スレッドでも複数の参加者がその点を指摘しています。先取権の主張は、いまのところ裏が取れていません。
送られていたのは、いまのコードではなく ZCode が抱えた .git の全履歴
ディスク整理の途中でアプリのデータ置き場が700MBを超えているのに気づいた、という話から始まります。調査記事は9月18日、9月19日に会社の声明との突き合わせが追記されました。
対象は Zhipu（Z.ai）の公式AIコーディングアプリ ZCode。ログイン中、作業場一式を暗号化して Aliyun OSS へ送っていました。内訳が、この件のすべてです。
LFSキャッシュ … 196.1MB（56.8%）。これまでに取得した大きなファイル
コミット履歴そのもの … 102.2MB（29.6%）
reflog … 0.6MB（0.2%）。push していない操作の痕跡
ソースと文書 … 約46.2MB（13.4%）
.git だけで 86.6% です。いま書いているコードではなく、リポジトリの一生が送られる形になります。あとのコミットで消したAPIキー、push していないブランチ名、社内ホスト名は、すべてそこに残ります。
皮肉なのは鍵の持ち主です。暗号化に使うRSA公開鍵はサーバーがその都度配り、秘密鍵はクラウドにしかありません。自分のディスクにある暗号文を、本人もアプリも開けません。
設定のトグルは効いていなかった
UI には「体験の最適化」と「リポジトリのスナップショット索引付け」のスイッチがありますが、切っても止まりませんでした。取得を担う常駐部分が、起動時に無条件で走っていたためです。
実際に出ていったかは分けて読む必要があります。有名になった 313MB の商用プロジェクトは 564回失敗して手元に滞留したままで、送信されていません。一方、別の小さな公開リポジトリの作業場（538ファイル・暗号化後およそ15KB）は受理されています。出たものはある、が正確なところです。
会社の説明と、残った疑問
Z.ai は9月18日17時44分、ユーザーコミュニティで説明を出しました。
原因はコードベースの索引付けで、クラウドでの Wiki 生成が場合によってリポジトリデータの送信を起こす。生成後に即破棄して保存はしない。提供初期は既定で有効で一部ユーザーに影響したが修正済み。近くオープンソース化して第三者のレビューを受ける、という内容です。
送信があったこと自体は、もう争点ではありません。 記事の筆者が「外からは確かめようがない」と書いているのは、実際の送信範囲、スイッチの扱い、すでにクラウドにあるスナップショットが物理的に消されたかの3点です。
安全チェック代を取らなくなる Claude Code 2.1.278
日本時間の昨日10時48分に出た 2.1.278 の変更です。
auto mode は確認プロンプトを出さずに進むモードで、そのぶんシェルコマンドや通信の実行前に分類器が安全チェックをしています。このチェックが従来はトークンとして課金されていました。 2.1.278 からはサーバー側でやらせ、サーバーがやった分は課金しません。
ただし、誰に効くかが肝心です。
既定でサーバー側チェックを要求するのは、Enterprise プラン／Claude API を使うアカウントと、Claude Platform on AWS・Amazon Bedrock・Google Cloud の Agent Platform・Microsoft Foundry
Pro・Max・Team には通知そのものが出ません
つまり日本の個人利用者の多数派にとって、これは値下げのニュースではありません。
実質は「自社のゲートウェイの点検票」
効く側にも条件があります。LLMゲートウェイやプロキシが間に挟まっていて、ヘッダを書き換える・知らないフィールドを落とす・レスポンスのキーを削る、といったことをしていると、サーバーのチェックが届きません。その場合は従来どおり自前の分類器が走り、従来どおり課金されます。
自分がどちら側かは、セッションの状態表示で分かります。「Auto mode server」の行が Enabled なら効いている、Disabled なら落ちています。通すには、安全チェック用のリクエスト項目と結果のレスポンス項目を素通しする必要があります。
その他の動き
画面操作でも「System 1」が出ました。 trycua/cua が computer-use 2.0 と CUA-S1 を公開しています（MIT・GitHub トレンド2位）。画面操作のうち「速くて範囲の決まった判断」を、1語ずつ生成せずに画面の構造から選ぶ小型モデル群です。ソース公開のみの初期リリースで、ベンチマークは未掲載。同じ枠組みが同じ日に2件出てきたことになります。
第一次大戦の暗号を解いたという報告もありました。 GPT-6 Astra が、1918年11月27日発信・170文字の ADFGVX 暗号を解き、鍵は19文字の TRUPPENVERSCHIEBUNG だった、というものです（日本時間9月18日未明・個人ブログ）。筆者は HMS Canterbury の航海日誌と自分で照合したと書いており、第三者の検証はまだありません。所要時間と費用の開示もありません。
今日いちばん効くのは Laya です
いちばん多くの人の請求書に効くのは Laya だと判断しました。ZCode は該当するアプリを使っていなければ関係ありませんし、Claude Code の課金変更は Pro・Max では効きません。Laya が触るのは「LLMを呼ぶ回数そのもの」です。
詳しくない方が最初にやるのは、置き換えではなく仕分けです
いまAIに頼んでいる仕事を、紙に2列で書き出してみてください。
左の列＝文章を作ってほしいこと … 返信を書く、要約する、コードを書く
右の列＝決めてほしいだけのこと … どの部署の案件か、危ないか、優先度はどれか
右が多い人ほど、今日の話が効きます。 右には、そもそも文章を作らせる必要が無いからです。
そのうえで、飛びつく前に1つだけ。自分のデータで確信度を測り直すことです。 答え合わせ済みのデータを100件ほど通し、「0.8」と言った件が実際に何割当たるかを数える。それだけで置き換えてよい範囲が決まります。
AIの合否判定を180回試したときにも、同じところでつまずきました。AIの「自信」は、測るまでは数字ではありません。
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なぜ書いたか
朝のニュースまとめとして5件を選びました。今朝は「AIを呼ぶ」という言葉の中身が2つに割れた日だと思ったからです。文章を作らせるのと、判断だけもらうのは、速さも料金も失敗の仕方も違います。そして ZCode の件は、その道具が裏で何を送っているかを誰も見ていなかった、という話でした。
