セキュリティ対策

この記事で伝えたいこと チャットボットや文章生成、社内ヘルプデスクの効率化など、LLM（大規模言語モデル）を業務に組み込む動きが一気に増えています。うまく使えれば生産性は上がりますが、同時に「これまでのソフトウェアではあ […]

🧩 この記事でわかること re:Invent 2025 は 「エージェント × セキュリティ」 が強く打ち出された年だった 特に以下3つが、生成AIシステムの「安全な本番運用」に直結する Amazon Bedrock A […]

🧭 この記事で扱うテーマ 生成AIの技術・法規・運用は、2024〜2025年の急速な普及期を経て、2026年には「成熟と規律」のフェーズに入ると予想されています。本記事では、企業が今後注目すべきセキュリティ論点を 規制／ […]

🧭 この記事で扱うテーマ PoCでは正常に動いていた生成AIでも、本番環境に移行した途端に新たなリスクが顕在化することは珍しくありません。本記事では、PoCから本番へ進む際に必ず確認すべき“越えるべき壁”を、実務的なチェ […]

🧭 この記事で扱うテーマ 生成AIの運用では、モデルの正確性や安全性だけでなく、クラウドコストの管理が避けて通れません。本記事では、FinOpsの視点に加え、コスト異常をセキュリティインシデントの“兆候”として扱う最新の […]

■ 1. なぜ「継続改善」が必要なのか Day1〜Day21で扱ったとおり、生成AIは以下の理由から一度作って終わりになりません。 https://qiita.com/advent-calendar/2025/genai […]

■ 1. 生成AI特有のインシデント──Runbookが必要な理由 Day1〜Day20までの記事で示したように、LLMシステムには従来のWebアプリとは異なる “固有の壊れ方” があります。 https://qiita […]

■ 1. なぜLLMに「可観測性」が必要なのか システム運用における可観測性（Observability）は本来、“内部状態が外から観測できるようにする仕組み” のことを指します。 ところが、LLMを組み込んだシステムで […]

■ 1. LLMレッドチーミングとは何か──“攻撃者の視点”で安全性を試す 企業が生成AIを本番運用するうえで、「どのように壊れるか（攻撃されるか）」を事前に知ること は欠かせません。 そのための手法が LLMレッドチー […]

■ 1. シャドーAIとは何か──「悪意」はなくても“危険” “シャドーAI” とは、会社が許可していない生成AIサービスを社員が個人的に業務利用する行為のことです。 ChatGPT（個人アカウント） Gemini / […]