AI とエージェント
AI とエージェントに関する記事。AI-native な企業ソフトウェア、管理されたデータ、アプリ開発、エージェントワークフローを実践的に扱います。
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公開済みFDE(フォワードデプロイドエンジニア)は何を使うのか？ オントロジー優先のオープンスタック
FDE の仕事を定義する 5 つの痛み：配管が第 1 週を食い潰す、デモがセキュリティレビューで死ぬ、要件がコードより速く変わる、パターンが複利にならない、引き継ぎが信頼を毒す。それぞれへの具体的な解決策を示します。
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公開済み業務アプリは何トークンか？ 完全な CRM が 16k という事実
AI が実際に働く単位で測ると、完全な CRM は約 16k トークンの型付きメタデータ — コンテキストウィンドウの 8% にすぎません。エージェントのコンテキストに丸ごと収まるソフトウェアは、保守のされ方が変わります。私たちはそれを「コンテキストサイズのソフトウェア」と呼びます。
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公開済みAI Agent が本番データを削除するとき：ランタイムガードレールが必要な理由
Replit のデータベース事故が示した構造的な教訓は、agent の影響範囲をプロンプトだけに任せてはいけないということだ。権限、承認、監査はランタイムが強制する必要がある。
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公開済みAgent ルールファイルの書き方：AI にガバナンス可能なアプリを生成させる
AGENTS.md、.cursor/rules、CLAUDE.md はコードスタイルだけを管理すべきではない。権限、承認、監査、対象メタデータ形式を書けば、AI 生成アプリはレビューしやすくなる。
AI とエージェント 開発者 エージェントのルールAIがコードを書くMCPオープンプロトコルガバナンストレンド考察 -
公開済みMCP セキュリティ：プロトコルだけではなぜ足りないのか
MCP と A2A は agent とツールの接続を簡単にする。だが接続は認可ではない。企業に必要なのは、呼び出しごとに身元、権限、監査を強制するツール層だ。
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公開済みAI Agent 試験導入が本番に進めない理由：欠けている四つの実行基盤
デモで喝采を浴びた agent が、法務の一問で止まることがある。問題はモデルではなく、意味、権限、承認、監査の四層がないことだ。
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公開済みAgentforce、Copilot Studio の先へ:なぜ一部の企業はオープンでセルフホストのランタイムを選ぶのか
Agentforce や Copilot Studio は自社エコシステム内で強い。だがデータ、権限、モデル選択が複数システムにまたがる企業では、オープンでセルフホスト可能なランタイムも比較軸になる。
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