AI とエージェント
AI とエージェントに関する記事。AI-native な企業ソフトウェア、管理されたデータ、アプリ開発、エージェントワークフローを実践的に扱います。
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公開済みFDE(フォワードデプロイドエンジニア)は何を使うのか？ オントロジー優先のオープンスタック
FDE が 60–180 日のデプロイメントで実際に何を作るのか、この仕事を定義する 5 つの痛み、そして 2026 年の模倣の波がなぜ職種だけを写し取り、その下の基盤を写さなかったのか。
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公開済み業務アプリは何トークンか？ 完全な CRM 全体が 150k 未満
完全な CRM は型付きメタデータ全体で 150k トークン未満です。ビジネスロジックは 100k 未満、UI は約 50k。同梱のリファレンス CRM は約 16k です。コンテキストに丸ごと収まるソフトウェアは保守のされ方が変わります。
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公開済みAI Agent が本番データを削除するとき：ランタイムガードレールが必要な理由
Replit のデータベース事故が示した構造的な教訓は、agent の影響範囲をプロンプトだけに任せてはいけないということだ。権限、承認、監査はランタイムが強制する必要がある。
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公開済みAgent ルールファイルの書き方：AI にガバナンス可能なアプリを生成させる
AGENTS.md、.cursor/rules、CLAUDE.md はコードスタイルだけを管理すべきではない。権限、承認、監査、対象メタデータ形式を書けば、AI 生成アプリはレビューしやすくなる。
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公開済みMCP セキュリティ：プロトコルだけではなぜ足りないのか
MCP と A2A は agent とツールの接続を簡単にする。だが接続は認可ではない。企業に必要なのは、呼び出しごとに身元、権限、監査を強制するツール層だ。
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公開済みAI Agent 試験導入が本番に進めない理由：欠けている四つの実行基盤
デモで喝采を浴びた agent が、法務の一問で止まることがある。問題はモデルではなく、意味、権限、承認、監査の四層がないことだ。
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公開済みAgentforce、Copilot Studio の先へ:なぜ一部の企業はオープンでセルフホストのランタイムを選ぶのか
Agentforce や Copilot Studio は自社エコシステム内で強い。だがデータ、権限、モデル選択が複数システムにまたがる企業では、オープンでセルフホスト可能なランタイムも比較軸になる。
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