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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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AIモデル評価基盤は自前構築かCLIツールか、判断軸4つ
AIモデルの品質評価をCLIで自動化するか自作するか。再現性・監視統合・実行環境・導入コストの4軸で判断材料を整理しました。
AIコーディングで単一モデル運用が招く欠陥見逃しの構造
AIコーディングで計画・実装・レビュー・テストを同一モデルに任せる運用が招く欠陥見逃しとベンダーロックインの構造を解説します。
AIチャットボットの安全対策が招く『過剰拒否』問題とIatroBenchの検証結果
AIの安全対策が招く『過剰拒否』の実害をIatroBench論文の数値から読み解き、自社プロダクトの確認手順と対策を整理しました。
MCP協議とは 本番導入前にSREが確認すべき権限とプロセス分離
AnthropicのMCP協議を、SREの視点で権限分離・プロセス隔離・オブザーバビリティから解説。導入前に確認すべき棚卸しポイントも整理しました。
OSSライセンス選定でAWS化を防ぐには Apache 2.0とAGPLの判断基準
OSSのライセンス選定はコピーレフトの強さ・商用制約・エコシステム・収益モデルの4軸で整理できます。Apache 2.0とAGPLの使い分けを実例で解説します。
AIエージェントの暴走コスト対策、Agentic Ledgerの設計思想を検証する
AIエージェントの暴走コストとループを検知する観測ツールAgentic Ledgerを、プロキシ型設計の非機能要件トレードオフから解説します。
外部API依存の落とし穴とは？貿易データ基盤に学ぶ耐障害設計
貿易ルールが日々変わる環境で動くAltanaの事例から、外部API依存システムのサイレント障害対策とSLO設計を整理しました。
Hugging Face論文トレンドをAI駆動開発にどう取り込むか判断する方法
Hugging Face論文ランキングをAIエージェント開発に取り込むか判断する4つの軸と、ケース別の見送り基準を整理しました。
Harness Score導入判断: AIコーディング基盤をCIで数値化すべきか
AIコーディングエージェントの出力品質を左右する「ハーネス」をCIで数値化するharness-scoreの導入判断を、4つの軸と比較表で整理しました。
AWS Lambda の IAM 権限漏れをテストで防げない理由と検知の選び方
Lambda がテストは通るのに本番でAccessDeniedExceptionを出す原因と、IAMポリシーとコードの権限ドリフトを検知する判断基準を整理しました。
AIでコードは書けても本番は落ちる。クラウド移行時の見落とし3つ
AI活用で開発速度は上がっても、監視・コスト・障害対応の設計は自動化されません。クラウド移行時に見落としがちな3つの落とし穴と確認コマンドを整理しました。
運用ルールは形骸化していないか。監視・障害対応の「約束」を検証する方法
監視ルールやRunbookは本当に守られているか。AIエージェント指示書の検証可能性調査を手がかりに、クラウド運用ルールの実効性を点検する判断軸を整理しました。