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導入の現場で本当に役立った手法を書き残しています。アーキテクチャ上の判断、キャパシティプランニング、評価手法、つまずいた点などです。
プロンプトインジェクション、RAGナレッジベースのポイズニング、システムプロンプトの漏洩は、企業のエージェントで最も一般的な3種類の攻撃対象領域です。本記事では、大規模言語モデル（LLM）ファイアウォールが入力、ツール呼び出し、出力の3層で講じる具体的な防御手段と、4コンポーネントのデータ保護アーキテクチャによって、クラウドモデルでも機微データをコンプライアンスに沿って処理できる仕組みを説明します。
本番環境に導入されたエージェントの88%でインシデントが発生しています。本記事では、利用、効果、コスト、リスクの4分類・計12指標について、定義、収集方法、アラート閾値の目安を示し、なぜ「回答の正確率」よりも「解決率」に注目すべきかを説明します。
RAGの品質は、文書解析、チャンク分割、ベクトル化、検索、リランキング、生成という6つの工程のうち、最も弱い工程で決まります。本記事では各工程での重要な技術選択と陥りやすい失敗を順に説明し、評価セットを使って「回答が不正確」という問題がどの工程で生じているのかを特定する方法を示します。
5つの水平レイヤーと2つの垂直セーフガードからなる企業AIリファレンスアーキテクチャを解説します。接続と体験、オーケストレーションとエージェント、機能とナレッジ、モデルとゲートウェイ、データとインフラの各レイヤーについて、責任範囲と技術選定の考え方を示します。さらに、パブリッククラウド、専用VPC、完全オンプレミス、国産ITスタック（中国の信創。国産ハードウェア・OS・DBで構成された環境）の4つの導入形態を、データが社外に出るかどうか、導入期間、運用責任の観点から比較します。
79%の企業が取り組みながら、本番で動いているのは11%。その差はどこから生まれるのでしょうか。本ホワイトペーパーは、実際の導入支援で得た経験をもとに、ユースケースの特定、プラットフォーム構築、FDE導入支援、データガバナンスからAgentOps運用まで、企業AIエージェントの導入・実装の全体像を示します。キャパシティプランニング、評価データセットの構築、組織変革の実践チェックリストも収録しています。
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