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パイロットと本番環境の間で何が起きているのか。すべての記事は、そのまま引用できる結論から始まります。
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。
同時接続ユーザー3,000人を目標に、Dify EnterpriseをKubernetes上で運用する際のノードプール分割、コンポーネントごとのリソース設定、ミドルウェア選定に加え、負荷試験で実際に顕在化した3つのボトルネックを解説します。オンプレミス導入を準備しているアーキテクトと運用チーム向けの記事です。
FDE（Forward Deployed Engineer）はPalantirが生み出し、2024年以降OpenAIとAnthropicが相次いで導入したモデルです。本記事では、FDEと従来型コンサルティング、受託開発との責任範囲の違いを整理し、企業のAI導入・実装にFDEが適している理由を説明します。
企業の79%が何らかの形でAIエージェントを導入していますが、本番環境で安定稼働しているのは11%にすぎません。本記事では、その間にある68ポイントのギャップがどこから生まれるのかを読み解きます。原因はモデルではなく、データ、システム連携、評価、組織という4つの領域にあります。
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