技術共有
AI障害対応Runbook：重大度分類・対応手順・振り返りの実務
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。
この考え方を、ご自身のシステムに当てはめてみませんか？ 保守サービスを見る
技術共有
技術共有
MCP 仕様の大幅改訂：影響範囲の棚卸しと移行スケジュールの立て方
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
AIパイロットの選定：最もリスクが低く成功率が高い初回導入のスコアリングマトリクス
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 従業員の稼働後に成果を追跡する方法：指標の計測と監視ダッシュボード設計
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
Multi-Agent アーキテクチャパターン：どの協働トポロジーがどのタスクに合うか
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
AI 社員 試用期間の検収：本採用の go/no-go 定量ゲート
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。
AI研究
AIシステムの安定性をどう評価するか：品質と可用性を両立するSLAフレームワーク
AIの「正しさ」は二元的ではなく、第三者評価の集計ではモデルの幻覚率が15%〜52%に及ぶとされ、従来の可用性SLAだけでは到底管理できません。本記事は可用性と品質の両方を対象に、本番レベルの基準値と評価ツールを備えたAI向けSLAフレームワークを提示し、選定と検収に客観的な根拠を与えます。
技術共有
POCから本番へ：AIシステムが本番稼働で崩れる理由と、作り直しの進め方
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。
AI研究
OpenClaw と商用 AI プラットフォームの TCO 実算：三年間の総コスト差と損益分岐点
多くの企業は AI プラットフォームを月額だけで比較し、統合・運用・撤退移行で数倍のコストを静かに支払っています。本記事は 2026 年の検証可能な価格で、自社構築の OpenClaw と商用プラットフォームを同一の三年間 TCO 試算表に並べ、損益分岐点を算出します。