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 →
GPT-5.6とCodexで取引検証30分を4分に短縮した設計の読み方
Chatham FinancialがCodexとGPT-5.6で取引検証を30分から4分未満に短縮した事例を、設計面から分解して解説します。
業務システムに社内向けFAQボットを作るなら何で選ぶか
数式解説ツールCrackItの設計から、業務システムにおけるAI活用ツールの選定軸と見送り基準を整理しました。
ヒープレス設計とは 業務システムで動的メモリ割り当てを捨てる判断基準
超低軌道衛星のヒープレス設計から、業務システムで動的メモリ割り当てを制限すべきかの判断基準を整理しました。
Ollamaで自社LLM基盤を内製する: SREが見るSLOと運用コスト
Ollamaで自社LLM基盤を内製する際に、SREが押さえるべきSLO設計・監視・コスト比較の判断軸を整理しました。
SBOM生成ツールはJS依存関係を半分見落とす、AIエージェントは検証0.5%の実態
SBOM生成ツールはJS依存関係を最大67%見落とし、AIエージェントは1920回中0.5%しか検証しない実態を解説します。
SaaSのAPIをAIエージェントに開放する前に監視すべき3つの観点
SaaSがエージェント向けAPIを公開する「SaS」化の流れを、監視設計と障害対応の観点から解説します。
複数SNS連携システムで起きる「断片データ突合」の落とし穴と対処法
複数SNS・複数チャネルのデータ統合システムで起きがちな「断片データ突合」の見落としを、原因分解と確認手順・対策まで実践的に整理します。
オンプレ運用監視にAI導入、本番適用はどこまで任せるべきか
監視・障害対応へのAI導入をどこまで任せるか、影響範囲・説明責任・プロセスコストの軸で整理しました。
外部開発者の採用基準、スキルタグより見るべき4つの判断軸
候補者が数千人いても発注先選びが難しい理由を、経験の中身・ポートフォリオの読み方・コミュニケーション・案件との釣り合いの4軸で整理しました。
RAGシステムをフロントエンドから支える設計判断とは
RAG（検索拡張生成）の仕組みをチャンク分割から評価まで段階的に解説し、導入前に確認すべき判断基準を整理しました。
LLM学習データの無断利用訴訟、NYT対OpenAIから学ぶ設計リスク
NYT対OpenAI訴訟の申立書公開を手がかりに、学習データの出所管理と社内記録が技術的負債・法的リスクになる構造を整理します。
ASP.NET CoreにRAG追加時、権限チェック漏れで起きる情報漏洩の落とし穴
既存ASP.NET CoreアプリにRAGを追加する際、SQL Serverのチャンク検索で起きがちな権限スコープ漏れの原因と確認方法、対策手順を整理しました。