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生成AI
2026を見据えた生成AIセキュリティの論点(規制/技術/運用)
🧭 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、2 […] -
生成AI
PoCから本番へ:セキュリティ面で“越えるべき壁”チェックリスト
🧭 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 […] -
生成AI
生成AI FinOps:コスト異常も“セキュリティイベント”として扱う発想
🧭 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 […] -
生成AI
モデル/ポリシーの継続改善サイクル(評価→更新→監査)
■ 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 […] -
生成AI
インシデント対応Runbook:プロンプト漏えい/誤回答/権限逸脱
■ 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 […] -
生成AI
LLMの可観測性(Observability):何をログに残し、どう分析するか
■ 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(Observabili […] -
生成AI
LLMレッドチーミング入門:最小で始める疑似攻撃診断
■ 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 […] -
生成AI
“シャドーAI”可視化:社内で勝手に使われる生成AIをどう捕まえるか
■ 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 […] -
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 […] -
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 […]