
AIエージェントのセキュリティはなぜ難しい?主なリスク事例・対策を徹底解説!
AIエージェントはAPI連携等を通じて実操作を伴うため、従来のLLMよりも被害が物理的・直接的になりやすい 最小権限の徹底、ガードレールの実装、重要な操作への人...
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AIエージェントはAPI連携等を通じて実操作を伴うため、従来のLLMよりも被害が物理的・直接的になりやすい 最小権限の徹底、ガードレールの実装、重要な操作への人...

プロンプト管理とは「良いプロンプトを書く技術」ではなく、変数・モデル・評価結果・更新履歴を含めた実行環境ごと一体で管理し、再現性・保守性・拡張性を継続的に担保す...

プロンプトは単なる「AIへの問いかけ」から、システム開発における「インターフェース設計」や「行動ロジックの定義書」へと変化 出力のブレを抑え、業務に即した構造化...

指示文をコードに直接書き込むのではなく、ID管理されたオブジェクトとして扱うことで、プログラムの再デプロイなしに精度更新が可能に 職人の勘に頼る調整から脱却し、...

手動プロンプト改善は再現性・スケーラビリティ・モデル依存・主観評価という4つの構造的限界 自動最適化(DSPy・OpenAI Prompt Optimizerな...

Agentic RAGは、従来のRAGを内包し、AIエージェントが自ら「計画・行動・評価・修正」のサイクルを回す CRM連携やWeb検索、API実行などを自律的...

RAGの評価は「検索(Retrieval)」と「生成(Generation)」に分けて行う必要 評価手法の主流は、高性能なLLMを審査員として使う「LLM-as...

プロンプトインジェクションは、LLM(大規模言語モデル)版の「SQLインジェクション」とも言えるサイバー攻撃 ユーザーが直接入力する「直接的攻撃」だけでなく、A...

ChatGPTのジェイルブレイクは、特殊なプロンプトでAIの安全機能を回避する攻撃手法 機密情報の漏洩、誤情報(ハルシネーション)の増加、法的・倫理的に問題のあ...

AI駆動開発ではコード行数を予測することに意味はなく、データの質に基づいた仮説検証を何回繰り返すかというサイクル数で工数を管理 完璧な設計から始めるのではなく、...