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生成AI
危険なツール呼び出し（Agentic AI）の制御方法
■ 1. Agentic AIとは何か──“行動できるAI”のリスク ChatGPT に代表される […]-
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生成AI
セマンティックキャッシュで“安全とコスト”を両立する
🧠 1. セマンティックキャッシュとは何か 従来のキャッシュは、「まったく同じ文字列の質問」に対して […]-
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生成AI
Foundry IQ入門：Azure AI SearchのKnowledge BaseでマルチソースRAGを統合する
はじめに この記事は株式会社ナレッジコミュニケーションが運営するチャットボット と AIエージェント […]-
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生成AI
RAGのガバナンス：権限/RBAC/Lineage/監査ログ設計
■ はじめに：RAGが便利なほど“ガバナンスの重さ”は増す Day1〜Day14で繰り返し触れてきた […]-
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生成AI
プロンプトの“静的検査”と“実行時検査”の組み合わせ
■ はじめに：プロンプト攻撃は“入力だけ”の問題ではない 生成AIのセキュリティ事故は、入口（プロン […]-
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生成AI
PII自動マスキング実装パターン（入力・出力・ログ）
■ はじめに：生成AI時代の「個人情報リスク」は“人の操作”では防げない 生成AIが業務に入り込むと […]-
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生成AI
Azure AI Content Safetyの活用ポイント
■ はじめに：生成AIの“ガバナンス層”としての役割 Azure AI Content Safety […]-
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生成AI
セーフプロンプト設計の基本原則（テンプレ化のコツ）
■ はじめに：AIの“振る舞い”はプロンプトで決まる 生成AIを使う際、もっとも誤解されやすいポイン […]-
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生成AI
データ分類と生成AI：PII / 機密 / 知財の扱い方
■ はじめに：AI活用の成否は「データ分類」で決まる 生成AIの導入が加速する一方、次のような困りご […]-
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生成AI
“業務利用の境界線”設計：何をLLMに渡してよいか —情シスと現場が迷わないための“線引き”の作り方—
■ はじめに：AI活用の最大の悩みは「どこまで入力していいか」 生成AIが社内に広がるほど、次のよう […]-
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