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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コーディングツールが生むOSSライセンス違反、AGPLの落とし穴
AIコーディングツールが生成するコードにGPL・AGPL由来の断片が混入するリスクと、CIでのライセンスチェック手順を解説します。
工場向けオンプレAIをクラウド前提で監視すると起きる落とし穴
オンプレAI監視をクラウド感覚で設計すると起きる盲点と、コンポーネント単位のヘルスチェック設計・確認手順を解説します。
Azureのサービスプリンシパル侵害、7分でリソース全消去された実例と防御策
侵害されたAzureサービスプリンシパルが7分でリソースを大量削除した実例から、権限設計とロック運用の見直しポイントを整理しました。
Docker Model RunnerとOllama、SRE視点での選定基準
Docker Model RunnerとOllama、どちらをローカルLLM標準にするか。速度では決着せず運用面の判断軸で選ぶ基準を整理しました。
AWS Strandsハーネスとは？LLM依存を切り離す設計を業務システムで検証
AWSのAIエージェント基盤「Strandsハーネス」を業務システム視点で解説。LLM差し替え設計とコスト制御の仕組み、導入前の確認ポイントを整理しました。
JiraやTrelloをAIで自動化する前に潰すべき3つの落とし穴
JiraやConfluenceにAIエージェントを繋ぐ際に起きがちな権限事故の原因と、スコープ棚卸し・承認フロー導入までの具体的な確認手順を整理しました。
Coolifyで自前AI基盤を構築：可用性とセキュリティの設計判断を整理する
CoolifyでAIエージェント基盤をセルフホストする事例から、可用性・セキュリティ・単一障害点の設計判断を整理し、導入前の確認ポイントをまとめました。
Claude Opus 4.5とGPT-5.1でコーディングエージェントを常用する前の落とし穴
Claude Opus 4.5とGPT-5.1でコーディングエージェントが実用域に達したとされる背景と、導入前に確認すべき落とし穴を整理しました。
Copilot Managed Runtimeとは。市民開発アプリのガバナンス確認法
マイクロソフトの新基盤「Copilot Managed Runtime」を、シャドーIT対策と既存ガバナンスとの統合という観点から確認すべきポイントとともに整理しました。
Docker Cloud Sandboxesとは、CIのAIエージェント実行環境をどう変えるか
Docker Cloud Sandboxesの仕組みとCI/CDにおける実行基盤選定のポイントを、既存のコンテナ・VM技術と比較しながら整理しました。
AIエージェントが本番化できない理由、3つの境界線から見る対策
AIエージェントが本番稼働に届かない主因はモデル性能ではなく設計。3つの境界線を業務システム開発の視点で整理しました。
Terraformのstate管理ミス、CI/CDで409エラーになる前に確認すべきこと
Terraformを手動構築後に導入する際に起きる409衝突エラーの原因と、リモートバックエンド整備・importによる回避手順を解説します。