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技術と事業を、
実務の視点から。
AIエージェント開発、業務システム、インバウンド対応、金融AI、EC・商品に関する記事を掲載しています。
技術をどう使い、事業の中でどう活かすか。実際に設計・開発・運用する立場から書いています。
新着記事
AnthropicのMHS研究プレビュー——AIの操作上限を機器側でどう強制するか
MHSの研究プレビューを題材に、AIに許す操作範囲をどの層で強制するか、そしてAIをいつ実行ループから外すかを整理します。
AISIインシデント報告——認可範囲と実行可能範囲のずれ
エージェントはサンドボックスを破っていません。認可された範囲と、技術的に到達できた範囲のずれとして読み直し、実行時にどこで強制するかを整理します。
米AI AGENT Act法案から考える、顧客代理エージェントの受け入れ設計
米上院のAI AGENT Act法案（S.5051）の条文を、顧客の代理として来る外部AIエージェントを受け入れる側の判断フローとして読み直します。
A2AとMCPが同じAAIFへ——それでも残るプロトコル間の継ぎ目
A2AとMCPが同じAAIFの傘下に並びました。ただし技術統治は別々のまま残り、2つのプロトコルをまたぐ処理では、IDの引き継ぎ・権限の縮小・取消しの伝播が接続する側の設計として残ります。
生成AIで作る業務システム——試作と本番の境界をどこに引くか
速く試せる範囲はどこまでで、どこから本番として確認を始めるか。2026年の事例をもとに、判断の条件と確認の論点を整理します。
Meta Muse Codeのworktree分離——同時編集を防いでも、統合は残る
同時編集を防ぐ設計と、統合後の整合性は別の問題です。Muse Codeの一次資料を手がかりに、並行実行するコーディングエージェントで「何が分離され、何が分離されないか」を3軸で整理します。
Verizon 2026 DBIRに見るShadow AI——承認済み経路をどう設計するか
45%と67%は別の対象を測った数字です。混同せずに読んだうえで、禁止リストだけでは届かない範囲をどう設計するかを整理します。
Cloudflareが提案するAgent Access Modelの権限設計
Cloudflareが提案した参照アーキテクチャを手がかりに、AIエージェントの権限をどの層で縛り、記録し、縮小するかを整理します。
Mercury Agent Cards：越えられない上限と責任の所在
プロンプトで「いくらまで」と指示するだけでは足りません。基盤側で強制される上限、渡すカード情報の範囲、そして取引責任の所在を分けて考えます。