AI
AIエージェントを本番へ進める6つの設計 — 権限・状態・実行・観測・評価・復旧
モデルの応答品質だけでなく、失敗が外部の操作へ伝播する経路を制御する。
- AI
- Identity
- Reliability
Architecture Notes
アーキテクチャノート
システムの境界、依存関係、技術選択、そして変化に耐える構造について考えます。完成した構成だけではなく、なぜその構造を選ぶのか、どの制約が判断に影響するのか、どのようなトレードオフが残るのかまで記録します。
10 Articles
AI
プライベートAIの境界を設計する — データ主権とGPU運用の交換条件
データを外部へ送らない構成にも、容量・更新・監視・復旧を担う責任が残る。
- AI
- Infrastructure
- Security
Modernization
全部書き直さないモダナイゼーション — レガシーAPIの外側に境界をつくる
置き換えられない外部APIの依存をアダプターへ閉じ込め、アプリケーションが使う契約を独立させる。
- Modernization
- API
- Architecture
Identity
ゼロトラストをアクセス製品で終わらせない — IDから内部通信・復旧まで
接続時の認証だけでは、接続後の横展開や復旧基盤への侵害を制御できない。
- Identity
- Security
- Architecture
Security
予防だけでは足りない — 検知・封じ込め・復旧まで含むランサムウェア設計
侵害を前提に、検知、被害の局所化、信頼できる復旧の責任と境界を決める。
- Security
- Reliability
- Storage
Observability
監視から可観測性へ — ツールの移行で終わらせない運用設計
収集ツールの刷新を、障害を説明するための信号と宣言的な変更管理へつなげる。
- Observability
- Operations
- Architecture
AI
AIを追加する前の境界設計 — API・データ・権限・監査を整える
AIから安全に呼び出せる契約と、人へ判断を戻せる業務境界を先に定める。
- AI
- API
- Data
Workflow
AI活用候補を業務から選ぶ — 頻度・判断・情報・フィードバック
技術を当てはめる前に、業務の負担と改善を観測できる条件を整理する。
- Workflow
- AI
- Evaluation
Workflow
暗黙知をAIが扱える仕事へ — 観察から判断基準と例外を取り出す
人の判断をそのままプロンプトにせず、基準、例外、責任を検証可能な形にする。
- Workflow
- AI
- Data
AI
AI PoCが本番へ進まない7つの境界 — データから運用責任まで
PoCの精度とは別に、本番の責任と継続的な評価を成立させる条件を確認する。
- AI
- Workflow
- Operations
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