タグ: LLM
-
AIエージェントを本番運用するための基盤設計｜観測・コスト・権限の3点セット【2026年8月版】
AIエージェントのPoCと本番を分けるのは精度ではなく、観測・コスト・権限の3点セットです。OpenTelem…
-
MCP連携で何ができるのか｜業務システム接続のユースケースと既製／自作の選定基準【2026年8月版】
MCP連携でできることを参照・実行・横断・再利用の4分類で整理し、接続先の優先順位づけ、既製のfirst-pa…
-
社内システムをAIエージェントにつなぐMCPサーバー自作ガイド｜公開範囲・トランスポート・権限の設計判断【2026年8月版】
MCPサーバーの自作とは、社内システムをAIから呼び出せる形に変換する接続プログラムを自社要件で実装することで…
-
RAGとは何かを踏まえた構築の進め方｜5ステップとAgentic RAG最新動向【2026年7月】
RAG構築とは、社内文書などをAIが検索して回答に使える仕組みを作ることです。データ整備→チャンキング→埋め込…
-
コンテキストエンジニアリングとは？プロンプトエンジニアリングとの違いと4つの基本戦略【2026年版】
コンテキストエンジニアリングとは、LLMに渡す情報全体を設計・管理する技術です。プロンプトエンジニアリングとの…
-
AIエージェント導入企業が備えるべきセキュリティ — プロンプトインジェクション攻撃のケーススタディ
社内文書検索エージェントが隠し命令で情報を外部送信しかけた——EchoLeak等の実例をもとに、間接プロンプト…
-
RAGとは？仕組み・活用例をわかりやすく解説【2026年版】
RAG（検索拡張生成）とは、AIが外部の情報源を検索し、その内容を根拠に回答を生成する仕組みです。定義・検索→…