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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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生成AI
AI事業者ガイドラインを“社内ルール”へ落とし込む実務ステップ
■ はじめに ここ数カ月、各社で共通して聞こえてくる声があります。 「結局、何を決めれば“安全にAI […]-
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生成AI
OWASP Top 10 for LLM Apps 2025（要点と実装への落とし方）
🧩 この記事でわかること 2025年版 OWASP Top 10 for LLM Apps の“本質 […]-
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生成AI
LLMサプライチェーンリスク：モデル / SDK / プラグイン / 外部API
🧩 この記事でわかること LLMは モデル単体ではなく“巨大な依存関係の塊” で動いている そのどれ […]-
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生成AI
ハルシネーションは“セキュリティ事故”になるのか？
🧩 この記事でわかること ハルシネーションは単なる“精度の問題”ではなく、ビジネスリスク & […]-
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生成AI
RAGで起きるデータ汚染・モデルポイズニングの現実
🧩 この記事でわかること RAGは“便利な検索＋生成”だが、参照データ＝攻撃面になる わずか1枚の悪 […]-
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生成AI
プロンプトインジェクション最新パターンと効く防御レイヤ
🧩 この記事でわかること プロンプトインジェクションは MITRE ATLASでも最重要脅威 として […]-
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