セキュリティとガバナンス
セキュリティとガバナンスに関する記事。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Power Platform ロックイン：Dataverse、Azure、セルフホストの判断基準
Power Platform の強みは本物だ。ID、Teams、Dynamics、請求が同じテナントにある。ただし主権、規模コスト、AI 変更レビューを重視するなら、Dataverse と Azure ランタイムの境界は先に確認したい。
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公開済みLovable は本番運用に安全か：アクセス制御レビューの問題
Lovable は高速なプロトタイプに向いている。だが本番システムで問うべきは動くかではなく、誰がアクセス制御をレビューできるかだ。RLS、フロントエンドフィルタ、安全スキャンの境界を見極めたい。
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公開済みオープンな企業オントロジー：業務意味層は誰が所有すべきか
企業 AI には機械可読な業務定義層が必要だ。だが「顧客、注文、設備」の定義が各プラットフォームに閉じると、agent は同じ会社を見られない。意味層は企業自身が持つべきだ。
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公開済みEU AI Act 監査準備：あなたの AI ランタイムは証拠を出せるか
AI 判断の完全な記録を求められたとき、モデル品質だけでは足りない。ランタイムは認可、証拠、監督、監査履歴を示せなければならない。
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公開済みAI Agent の料金：アクション課金とセルフホスト実行コスト
アクション単位や token 単位の課金は柔軟に見えるが、agent が自律的になるほどツール呼び出しは増える。コストは使用量曲線、データ域外、ロックイン、自社運用の分岐点を一緒に見る必要がある。
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公開済み企業 AI Ontology：業務意味層をオープンプロトコルにすべき理由
AI が企業に入るには、ガバナンスされた業務意味層が必要だ。重要なのは、その定義をオープンでレビュー可能、移行可能にし、実行責任はランタイムが担うことだ。
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公開済み企業の AI アプリ基盤をまず自社管理ランタイムにすべき理由
AI が業務データを読み、フローを動かし、アプリを生成し、ツールを呼ぶなら、企業が制御すべきなのはモデルだけでなく、オブジェクト、権限、ツール、承認、監査を担うランタイムです。
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公開済みAI エージェントを企業の権限境界内で動かす方法
企業に必要なのは、AI エージェントをスーパー管理者にすることではありません。ユーザー権限を継承し、危険な操作は承認へ回し、すべてを監査できる制御されたエージェントです。
セキュリティとガバナンス IT / CIO AI AgentPermissionsData SecurityAudit