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FIELD REPORT
このコラムは AI が自動生成しています。1,000 記事を書かせてわかった、仕組みと試行錯誤の実録を公開中。
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opencodexとは何か エンタープライズでOpenAI以外のLLMを混在運用する方法
ChatGPT DesktopでOpenAI以外のモデルを使えるようにするopencodexの仕組みを、業務システムの保守運用の視点で解説します。
Claude API の会話コンパクト機能とは。CI連携テストへの影響を確認する
Claude APIの会話コンパクト機能を、CI/CDでのテスト戦略とコンテキスト管理の観点から整理し、確認すべき設定を解説します。
LiteLLMからAIゲートウェイを乗り換える基準、p99遅延33秒の実測値で判断する
LiteLLMとBifrostの実測ベンチマークをもとに、AIゲートウェイの乗り換え判断基準をSREの視点で整理しました。
Anthropic×Accenture提携、SREが見るべき本番運用の壁
AnthropicとAccentureの提携をSRE視点で解説。マルチクラウド対応のIaC設計やオブザーバビリティ統合など、AI本番運用で確認すべき点を整理しました。
LiteLLMとKestra、AIゲートウェイの脆弱性が既知攻撃対象に入った理由
LiteLLMとKestraの脆弱性がCISAのKEVカタログに掲載。AIゲートウェイの露出確認方法とAPIキー保護の具体手順を整理しました。
AIエージェントに旅行データを繋ぐMCP選定、3つの判断軸
旅行AIエージェントがホテル・航空券の実データを扱うためのMCP接続方式を、プロトコル・アクセス性・データ一貫性の3軸で比較し選定基準を整理しました。
MCP接続構成の選び方: サーバー・コネクタ運用監視の判断基準
MCPサーバーを自前運用するか既存コネクタを使うか、監視・障害対応・運用コストの観点から判断軸を整理しました。
Claude Code の /loop コマンドを自動売買に使う前に確認すべき落とし穴
Claude Codeのループ実行機能を使う前に確認すべき、検証基準の不在という落とし穴と具体的な対策手順を整理しました。
MCPサーバーとは何か 非機能要件で見る導入判断の基準
MCPサーバーの仕組みを、可用性・セキュリティ・技術的負債の観点から整理し、導入判断の基準と確認手順をまとめました。
内部DNSをIaCで管理する4ステップ、Route 53とCloudflareどちらを選ぶか
内部DNSのホスト名をIaCで管理する際、Route 53・Cloudflare・移植性重視の抽象化層をどう選ぶか、判断軸と比較表で整理しました。
AI基盤の安全指針を読む前に確認すべきSREの落とし穴3つ
AI企業間の安全性方針の対立は他人事ではなく、LLM APIを使うシステムのSLOやオブザーバビリティに影響します。確認方法と対策手順を整理しました。
AIエージェントの評価は42個のツールで検証すべき理由（Silo v0.4.0）
AIエージェントの評価をテキスト応答だけで判定すると、実際の副作用の欠落を見逃します。状態検証ツールSiloの仕組みと導入判断を整理しました。