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技術共有
AIシステムは最も不安定な要素であるLLMと外部APIを主要な処理経路に組み込んでおり、レート制限・タイムアウト・障害は毎月起こり得ます。事が起きてから反応するのでは、ダウンタイムの損失はすでに発生済みです。本稿はダウンタイムコストというビジネス視点から出発し、サーキットブレーカー・フォールバック・リトライの3つの設計パターンがどのように防御チェーンを構成し、依存先の障害時にシステム全体が倒れず自動的に持ちこたえるかを解説します。
AI研究
多くの企業は AI 倫理原則を定め、責任者も任命していますが、それでも個別案件ごとに行き詰まります。足りないのは、原則を意思決定へ変える組織とリズムです。本記事では委員会憲章から意思決定 RACI、段階的なリズムまでを取り上げ、AI ガバナンスをもう一つの宣言ではなく、実際に動く意思決定の仕組みとして設計する方法を説明します。
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AI システムは稼働後にハルシネーション、API タイムアウト、コスト暴走に必ず直面しますが、多くのチームは障害時の対応フローを用意していません。本稿では SRE 流の AI 障害対応 Runbook を提示し、SEV 分類、対応手順と役割分担、そして実例に基づく無非難の振り返りによって、障害の再発を防ぐ方法を解説します。
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MCP の 2026-07-28 仕様版はプロトコルの中核をステートレス化し、Roots・Sampling・Logging と HTTP+SSE トランスポートを非推奨としました。12 か月の移行期間はすでに始まっています。本記事では既存システムへの実際の影響、削減できるインフラコスト、そして 30 日で完了できる棚卸しと移行計画のチェックリストを解説します。
AI研究
多くの企業のAIパイロットは技術ではなく、最初の一歩で初回業務を選び誤ることで失敗します。本記事は6つの評価軸による加重スコアリングマトリクスを提供し、比較可能なスコアで最もリスクが低く成功率の高いAI初回シナリオを選ぶ方法を示します。
AI研究
AI 従業員は稼働後に誰も見ていないと、出力品質がこっそりドリフトして劣化します。研究では 3 か月でモデルの正答率が半減し得ることも示されています。本稿は稼働後の追跡に焦点を当て、どの指標を計測し、データはどこから来て、アラートをどう段階化し、週次・月次・四半期でどう振り返るかを解説し、AI の成果を見える・管理できる状態にします。
技術共有
多くの Multi-Agent プロジェクトの失敗は、Agent が弱いからではなく、最初に正しい協働トポロジーを選ばなかったことに起因します。本記事は主制御-ワーカー・階層型・対等型・パイプライン型の 4 つを、LangGraph・Anthropic・CrewAI・OpenAI・MetaGPT の実際の使い方と実測データに対応づけ、選び方を示します。
AI研究
多くの企業は AI 社員に試用期間を設けながら、本採用の可否を印象で決めています。MIT の調査では生成 AI プロジェクトの 95% が測定可能な成果を出せていません。本稿は四つの定量的な検収ゲート、go/no-go の意思決定ロジック、本採用前のチェックリストを示し、感覚ではなくデータで判断できるようにします。
技術共有
Demo では見事に動く AI システムが、本番に載せた途端に不具合だらけになる——これはほぼすべての導入チームが経験する落差です。本記事は Gartner・RAND・MIT のデータと実際の判例をもとに、工学的な視点で POC が蓄積する技術的負債を読み解き、ストラングラーパターンによる段階的な置き換え戦略と、稼働前に必須の工学的な土台を示します。
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