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領収書OCRをローカルLLMで自作すべきか、クラウドAPIに任せるべきか。データ機微性・精度・運用コストの4軸で判断材料を整理しました。
マルチエージェントAI研究ツールを自社基盤で動かす判断基準
複数AIエージェントが協調するリサーチ自動化ツールを、障害点・コスト・推論基盤の観点から自社導入すべきか判断する基準を整理しました。
AIコードレビューが見逃すアーキテクチャ違反、UUID事故の構造
AIコードレビューが見逃すスキーマ変更事故の構造と、グラフDBで依存関係を機械的に検証する対策手順を整理しました。
ブラジルItaúの生成AI基盤ia.iとIARAに見る金融AI統制設計
ブラジルItaúの生成AI基盤ia.iとIARAから、RAG・ファインチューニングの使い分けと金融向け統制層の設計ポイントを整理します。
衛星回線をバックアップ回線にすべきか判断する4つの軸
SpaceXの携帯キャリア参入計画を題材に、衛星通信をバックアップ回線として導入すべきかをSLO・IaC・可用性の観点から判断する軸を整理しました。
AIエージェントの記憶をグラフDBに持たせる設計：FalkorDB実例で学ぶ
AIエージェントの記憶をグラフDBに持たせる設計をFalkorDB実例から解説。Cypherクエリでの実装とベクトルDB・RDBとの比較、導入判断の基準を整理しました。
ローカルLLM請求書処理の落とし穴、Ollama+Gemma 3構成で確認すべき点
Ollama+Gemma 3でローカル完結の請求書処理を作る際、精度・OCR・ポート設定で起きやすい落とし穴と確認方法を整理しました。
Qdrant等のベクトルDBで誤検索が発生する原因と監視設計の対策
ベクトルDBで無関係な情報が高スコアで返る問題の原因を分解し、コレクション設計・フィルタ・監視の具体的な対策手順を解説します。
問い合わせ振り分けにGPT-4oを使うと起きる遅延とコスト膨張の対策
問い合わせ振り分けにフロンティアLLMを使うと起きる遅延・コスト膨張の原因と、確信度ゲート型ルーティングへの切り替え手順を解説します。
Laravelスターターキットを本番投入する前にSREが見るべき3つの落とし穴
Laravel製スターターキットの再利用性と、本番運用に必要な可用性設計は別物です。SLO・IaC・オブザーバビリティの観点で確認すべき落とし穴を整理しました。
物理セキュリティ監査ログを改ざん耐性にする設計、Solana連携の実例から考える
物理セキュリティの監査ログ改ざんリスクをSolana連携IoT事例から考察し、権限分離・追記専用ストレージなど現実的な対策手順を解説します。
Django 4系かFastAPIか、新規Python API開発の技術選定基準
DjangoとFastAPI、新規Python API開発でどちらを選ぶべきか。非同期処理・管理画面・API仕様書生成の3つの判断軸から整理しました。