forva AIコラム
AI開発・DX推進に関する情報を発信しています。
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。
記事を読む →
LLMのベンダー公表ベンチマークを鵜呑みにする落とし穴と検証手順
エンタープライズAI評価の専門分化が進む中、LLM選定でベンダー公表ベンチマークだけに頼る落とし穴と、自社データで検証する具体手順を整理しました。
OSSライセンス混在の落とし穴、AGPLv3リポジトリに潜む「All Rights Reserved」を検出する方法
OSSのMacroに見られたAGPLv3とAll Rights Reservedの併存を例に、モノレポのライセンス矛盾を検出する確認手順を解説します。
個人開発のAI株取引アプリを本番運用する前に見直す可用性設計5点
AI機能付き個人開発アプリをAWSで本番運用する前に、SLO設計・IaC・オブザーバビリティ・コスト監視の観点で見直すべき5つの確認ポイントを整理しました。
MCPサーバー運用にコントロールプレーンが必要な理由と確認手順
MCPサーバーの本番運用に必要なコントロールプレーンの役割を解説。認証・認可・権限分離の確認手順も紹介します。
LLM出力を無検証で信頼するアーキテクチャの落とし穴と対策
LLM出力を無検証で下流に流すアーキテクチャの盲点を、攻撃パターンと確認手順・対策を交えて整理しました。
AIエージェント導入、業務システムでLangChain等は本当に必要か
業務システムへのAIエージェント導入、本当に必要か。分岐パターン・失敗コスト・可観測性など4つの判断軸で見極める方法を整理しました。
AIの集計は信用できるか 業務システムで数値検証を仕組み化する方法
AIが表計算の合計を誤って断定した事例をもとに、AIに計算させずコード実行と検算で数値を守る設計を業務システム視点で解説します。
Flutterは死んだのか、SREが見るべきは統合と運用コストの実態
Flutter死亡説の実態をSRE視点で分解し、求人数や組織再編の噂ではなくSDK更新状況や本番導入実績を確認基準として整理しました。
n8nのAI株式分析テンプレートに見るワークフロー設計の勘所
n8nの株式分析テンプレートを題材に、複数AIエージェントを協調させるオーケストレーター型ワークフローの設計と確認ポイントを解説します。
DynamoDBのベクトル検索は導入すべきか 二重DB構成との比較で判断する
DynamoDBのSearchVectors追加で二重DB構成は解消できるか。運用負荷・コスト・機能成熟度の判断軸で移行可否を整理しました。
CI/CDのセキュリティ修正PRがgreenでも攻撃が止まったとは限らない理由
セキュリティ修正PRがgreenでも攻撃経路が塞がれたとは限りません。Snowflakeの実例をもとに原因分解と確認手順を整理しました。
Claude Code v2.1.234解説: NTLMパス脆弱性対策とセキュリティ強化点
Claude Code v2.1.234のNTLMパス脆弱性対策やサンドボックス修正を、技術的な仕組みと確認手順まで解説します。