AI とエージェント
AI とエージェントに関する記事。実行可能なビジネスオントロジー、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。
AI とエージェント 開発者 オントロジーMCPフォワードデプロイドエンジニアPalantir -
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。
AI とエージェント 開発者 CRM AI エージェント -
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。
AI とエージェント IT / CIO AI エージェントReplit -
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。
AI とエージェント 開発者 MCPAI エージェント -
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。
AI とエージェント IT / CIO MCPガバナンス付きツールAI エージェントA2A -
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。
AI とエージェント ビジネスリーダー AI エージェント -
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。
AI とエージェント IT / CIO AgentforceCopilot StudioServiceNow