Databricks Model Serving(LLM Chat)× AI Gateway 推論テーブルについて
はじめに この記事は、DatabricksのMosaic AI Gatewayの推論テーブルについてまとめた記事になります。また、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 […]
Databricksモデルサービングエンドポイントの権限設計(運用しやすさと最小権限の両立)
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 Advent Calendar 2025 の15日目にあたる記事になります! DatabricksのModel Ser […]
re:Invent 2025 で押さえるべき「生成AIセキュリティ」アップデート整理
🧩 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 […]
Databricks AI Gatewayのレート制限を整理してみる
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 Advent Calendar 2025 の8日目にあたる記事になります! Databricks とは? Databr […]
Microsoft Foundry(Azure AI Foundry)でAIのセキュリティを評価する
はじめに 生成AIのセキュリティを検証、強化するための手法にレッドチーミングというものがあります。これはAIが弾くべき攻撃的なプロンプトを多数送信し、それらが受理されたかによってAIの脆弱性をテストするというものです。 […]
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、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/ […]
Databricks Apps × Claude Code × ユーザー代理認証 × Model Registry × Red Teaming で「ガバナンス付き生成AI運用」を最短で形にする
久しぶりの投稿です。 先週末の自由研究で「Databricks上に生成AI Agent運用を寄せると、どこまで“楽に・安全に・運用可能な形”になるのか」を試しました。 結論から言うと、 Apps(UI) ユーザー代理認証 […]
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 […]
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 […]
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は以下の理由から一度作って終わりになりません。 https://qiita.com/advent-calendar/2025/genai […]