マクドナルドの採用ウェブサイト「McHire」で重大なセキュリティ上の欠陥が発覚し、数千万件もの応募者情報が危険に晒されていたことが明らかになりました。この事態は、管理者ログインに極めて簡単なパスワード「123456」が使用されていたことに起因しており、外部のセキュリティ研究者が容易にアクセスできる状態でした。この脆弱性が露呈したことで、応募者の氏名、連絡先、希望勤務シフトといった個人情報が漏洩する可能性があったとされています。幸いにも、問題は迅速に報告され、速やかに対応が取られたことで、さらなる被害は食い止められました。このインシデントは、デジタル時代の情報保護の重要性と、企業が直面するサイバーセキュリティの課題を改めて浮き彫りにしています。
この問題のきっかけは、マクドナルドの採用プロセスに組み込まれているAIチャットボット「Olivia」の挙動に疑問を抱いたセキュリティ研究者、イアン・キャロル氏の調査から始まりました。キャロル氏は、AIボットが繰り返し不自然な応答をすることに気づき、その背後にあるシステムの検証を開始。その過程で、マクドナルドの従業員向けに提供されている「McHire」のログインページに管理者用のリンクが存在することを発見しました。
キャロル氏がこの管理者向けリンクにアクセスし、試しに一般的に知られている簡易なパスワードである「123456」を入力したところ、驚くべきことにログインが成功してしまいました。これは、システムのデフォルト設定が変更されずに放置されていたためと考えられています。ログイン後、キャロル氏は応募者とAIボットとの会話履歴を閲覧できる状態にあり、さらに応募者の個人情報を取得するためのAPIを発見しました。このAPIのパラメータを操作することで、自身の応募情報だけでなく、他の数百万件に及ぶ応募者の個人識別情報（氏名、メールアドレス、電話番号、住所、応募者の希望シフトなど）にもアクセスできることが判明したのです。
キャロル氏は、この重大な脆弱性を2025年6月30日にマクドナルド側に報告しました。報告からわずか約40分後には、採用ボットを提供しているParadox.aiチームから返信があり、その約2時間後には管理者ログインページへの不正アクセスが不可能になったとのことです。翌日には、問題が完全に解決した旨の追加連絡も入ったとキャロル氏は述べています。この迅速な対応は評価されるべきですが、一方で、これほど広範囲にわたる個人情報が単純なパスワードによって危険に晒されていた事実は、企業におけるセキュリティポリシーの厳格な運用と定期的な見直しの必要性を強く示唆しています。
AMDは、画期的な画像生成AIモデル「Nitro-T」を発表し、AI開発の新たな地平を切り開きました。この最先端のテキスト・画像変換AIは、わずか1日足らずでゼロからのトレーニングを可能にし、従来のモデルと比較してトレーニング効率と推論速度を飛躍的に向上させています。同社の高性能GPUであるInstinct MI300Xを最大限に活用することで、AMDはAIモデル開発のコストと時間の両面で大きな進歩を遂げ、研究者や開発者がより迅速かつ容易に革新的なAIアプリケーションを生み出せる環境を整備しました。この技術革新は、生成AIの民主化を促進し、その応用範囲を広げる可能性を秘めています。
AMDが今回発表した「Nitro-T」は、高効率な学習に特化したDiffusion Transformerモデル（DiTモデル）として位置づけられています。このモデルは、AMDが過去にリリースした高速推論モデル「Nitro-1」の研究成果を基盤としており、リソースを効率的に活用したAIトレーニング手法の開発に注力した結果として誕生しました。
「Nitro-T」の最大の特長は、32基のInstinct MI300X GPUを用いることで、トレーニング時間を1日未満にまで短縮することに成功した点です。これは、オープンソースのDiTモデルであるPixArt-αと比較して、トレーニングコストを約14分の1にまで削減するという驚異的な成果を意味します。AMDはこの効率性の秘訣について、「スマートなアーキテクチャの選択とシステム最適化など、複数の最先端手法を組み合わせた結果である」と説明しています。
「Nitro-T」には、512ピクセル画像の生成に最適化された6億パラメータのDiTモデルと、1024ピクセルの高解像度画像生成に特化した12億パラメータのMultimodal Diffusion Transformer（MMDiT）モデルという2種類のバリエーションが存在します。これらのモデルは、テキスト条件付けにLlama 3.2 1Bを採用し、パッチシーケンス長の短縮、収束の高速化、トレーニングスループットの最適化といった戦略と設計を統合しています。
競合する画像生成AIとの比較では、「Nitro-T」はトレーニング効率が非常に高く、推論レイテンシ（出力生成にかかる遅延時間）が圧倒的に短いことが示されています。この高速化は、Transformerベースのアーキテクチャにおける主要な計算ボトルネックである自己注意メカニズムの改善によって実現されました。自己注意メカニズムの複雑さが入力トークン数に比例して増大するという課題に対し、AMDはMicroDiTで導入された「遅延マスキング戦略」を採用しています。
この戦略では、事前にトークンマスクを適用するのではなく、パッチミキサーと呼ばれる軽量な中間モジュールを導入し、マスキング操作を遅らせることで、モデルが最初に画像全体の情報を集約し、重要なコンテキストと構造の信号を保持できるようにしています。これにより、トークンのサブセットがドロップされた場合でも、残りのトークンが入力のグローバルな視点をエンコードし、パフォーマンスの低下を防ぎます。
AMDは、「Nitro-T」を通じて、リソース効率の高いAIトレーニングアプローチを実証し、トレーニング時間を大幅に短縮しながらも競争力のあるパフォーマンスを実現したことを強調しています。遅延パッチマスキング、ディープ圧縮オートエンコーダー、表現アライメントといった革新的な技術と、Instinct MI300X上のROCmソフトウェアスタックを組み合わせることで、これらのモデルをわずか1日以内にゼロからトレーニングできることを実証しました。これらの進歩は、研究者がより迅速にアイデアを反復できる環境を提供し、独立した開発者や小規模チームが自身のニーズに合わせたモデルをトレーニング・微調整する際の障壁を低減します。完全なトレーニングコードとモデルの重みを一般公開することで、AMDはAI研究の進展を促し、生成AIツールへのアクセスを民主化することを目指しています。
ソーシャルメディア大手X（旧Twitter）の最高経営責任者であるリンダ・ヤッカリーノ氏が、2年間の任期を終え、その職を辞する意向を表明しました。彼女の在任中、Xは「Twitter」から「X」へと名称を変更し、激動の時期を経験しました。特に広告収入の減少という大きな課題に直面する中で、ヤッカリーノ氏は広告業界での豊富な経験を活かし、収益回復に向けた多角的な戦略を推進しました。しかし、オーナーであるイーロン・マスク氏の度重なる物議を醸す発言が、彼女の努力を常に困難にさせていたと指摘されています。彼女の退任は、Xの今後の運営体制に大きな影響を与えることでしょう。
X社を巡るCEO交代劇の裏側
2025年7月9日、リンダ・ヤッカリーノ氏は自身の公式Xアカウントを通じて、Xの最高経営責任者としての職を退く決意を公表しました。彼女は声明の中で、イーロン・マスク氏が「言論の自由を守り、会社を立て直し、Xを万能アプリへと変革する」という重大な使命を託してくれたことに深い感謝の意を表しました。
ヤッカリーノ氏のXへの参画は2023年に遡ります。かつては大手メディア企業NBCユニバーサルで広告事業を10年以上にわたり牽引し、その手腕が評価されていました。彼女は、イーロン・マスク氏によって買収され、その後に「X」と改名されたプラットフォームが、主要企業の広告引き上げという大きな逆風に直面する中で、CEOとして迎えられました。
彼女は就任以来、広告収入の回復を最重要課題とし、ハリウッドの著名人やインフルエンサーへの積極的な営業活動を展開。また、広告業界団体GARMに対して、Xへの不当な差別行為と広告ボイコットを煽ったとして訴訟を提起し、結果的にGARMを解散に追い込むなど、強硬な姿勢も見せました。しかし、マスク氏の物議を醸す発言や行動は、ヤッカリーノ氏が築こうとする広告主との信頼関係を度々揺るがしました。広告主やXの従業員からは、「マスク氏がヤッカリーノCEOの努力を無にしている」という批判の声が上がっていたのも事実です。
ヤッカリーノ氏は退任発表の投稿で、「Xはまさに、あらゆる声のためのデジタル広場であり、世界で最も強力な文化シグナルです」と述べ、ユーザー、ビジネスパートナー、そしてチームへの感謝を伝えました。これに対し、イーロン・マスク氏は簡潔に「あなたの貢献に感謝します」と返信しました。現時点では、X社からヤッカリーノ氏の後任に関する公式発表は行われていません。
今回のCEO交代劇は、Xというプラットフォームが抱える根深い課題を浮き彫りにしています。一人の経営者が企業文化や方向性を刷新しようと奮闘する中で、トップダウンの意思決定がその努力を阻害する可能性を示唆しています。企業経営におけるリーダーシップのあり方、そして、メディアプラットフォームが社会に与える影響力を鑑みた上での言論の責任について、改めて深く考えるきっかけとなるでしょう。