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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エージェントの「完了しました」は本当か 業務システム導入の落とし穴
AIエージェントの「完了しました」報告は本当に信頼できるか。バルクインサート失敗の事例から、業務システムでの検証手順と見直しポイントを整理しました。
AIエージェント運用でオンコール対応が壊れる落とし穴と対策
AIエージェントに障害対応を任せる際、組織知識の手作業収集が積み重なる落とし穴と、コンテキスト供給を仕組み化する具体的な確認手順を整理しました。
console.logがXSSの穴に？ロガー導入時に見落とす落とし穴
デバッグ用ロガーのUIが抱えるXSSと循環参照クラッシュの落とし穴を、確認コマンドと対策手順つきで整理しました。
社内AI格差の正体は組織アーキテクチャの断層 FDE型解決策を検証する
社内のAI活用格差を、FDE型の常駐モデルで解消できるかを非機能要件と技術的負債の観点から検証します。
マルチテナントRAGの設計、既存社内文書検索は本番品質に足るか
複数部門・複数取引先が使う業務RAGを設計する際に外せない、テナント分離・チャンク設計・出典表示の判断ポイントを整理しました。
Open WebUI + OllamaをVPSで自前運用する際の可用性の落とし穴
Open WebUIとOllamaをVPSで自前運用する構成に潜む単一障害点・メモリ枯渇・監視不在のリスクと、その確認方法・対策手順を整理しました。
Cursor・Claude Codeが400行の余計な差分を出す原因と対策
CursorやClaude Codeが依頼範囲を超えた差分を出す原因を分解し、.agentsディレクトリの設計から具体的なルール設定手順まで解説します。
Terraformのtfstate事故はなぜ起きるか 確認手順と対策
Terraformのtfstate管理でありがちな事故の原因を分解し、確認コマンドと具体的な対策手順を整理しました。
kubectl-ai系AIツール導入前に確認すべき「y/N」の落とし穴
Kubernetes向けAI運用ツールの対話型UIに潜む落とし穴と、構造化プランで実行前に止められるかの確認手順を整理しました。
AIエージェントにコード変更を任せる前に確認すべき権限設計の3点
AIコーディングアシスタントがエージェント間通信の規約を破った実例から、権限設計とMCP連携の落とし穴と確認手順を整理しました。
EC2のスケーリング、水平か垂直か判断する4つの軸
EC2の負荷対応で水平スケーリング(Auto Scaling)と垂直スケーリング(インスタンスタイプ変更)のどちらを選ぶべきか、4つの判断軸で整理しました。
Gemini 3.7 Flash登場、コード生成基盤モデルの切替判断基準
Gemini 3.7 Flashのコスト半減・精度向上を題材に、本番運用中のモデル切替を監視・障害対応・コストの観点でどう判断するか整理しました。