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ISO 42001 技術統制の実装——Annex A 制御策をAIシステムへ組み込む
ISO/IEC 42001 Annex Aの38制御策をAIシステムへ実装する方法を解説。A.6ライフサイクル管理・A.7データ管理の技術統制を設計・監視・監査証跡に落とし込む実装パターンを示します。
エージェントのツール実行環境——サンドボックス分離の設計パターン
AIエージェントのツール実行にはサンドボックス分離が必須です。Docker・gVisor・Firecracker・WASMのリスク別選定基準と、最小権限ネットワーク制御・エフェメラル実行コンテキスト設計をエンタープライズ向けに解説します。
AIレッドチーミング攻撃シナリオ自動化の設計パターン
LLMで攻撃シナリオを自動生成するAIレッドチーミングのアーキテクチャを解説。Crescendo多段階攻撃・DeepTeamの40種メトリクス・CI統合による継続テスト基盤の実装手法を示す。
エージェント設計のClaudeモデル選択——ツール使用性能比較
AIエージェントへのClaude Haiku 4.5・Sonnet 4.6・Opus 4.8の使い分け指針を解説。ツール精度・速度（Haiku約100 t/s）・コスト差の実態と、マルチエージェント構成でのモデル配置戦略を実装観点で示す。
AIプラットフォームエンジニアリング——内製LLM基盤の設計原則
大企業のAI基盤は個別チームの乱立から共有プラットフォームへ移行する。LLMゲートウェイ・エージェント権限管理・コスト配賦・ガードレール・開発者セルフサービスの5構成と設計原則を解説します。
VPC内LLMデプロイとデータレジデンシー——規制業種向け推論基盤設計
AWSベースのVPCエンドポイント・PrivateLinkを用いたLLM推論基盤のデータレジデンシー設計。GDPR・HIPAA・SOC2対応に求められるネットワーク分離・監査ログ・モデルサービング構成をエンタープライズ向けに解説する。
長文脈モデルの活用設計——200K/1Mトークンの使いどころ
長文脈モデルのコンテキストウィンドウ活用設計を解説。Context Rot現象、200K/1Mモデルの選択、RAGとのトレードオフ、Context Awareness、コンパクションを実装パターンで示します。
エージェントハーネスの状態管理とリトライ——チェックポイント設計
エージェントハーネスの状態管理設計と指数バックオフリトライパターンを解説。チェックポイント設計・Durable Execution・エラー分類の実装要点をバックエンドエンジニア向けに示す。
LLM調達のベンダーリスク技術評価——選定基準と4つの評価軸
LLMベンダーを技術評価する際の4軸（モデル能力・セキュリティ・基盤・ガバナンス成熟度）と、データレジデンシー・SLA・SOC 2 Type IIなど調達時の確認事項を整理します。
MCPサーバー設計——Resources・Prompts・Toolsの使い分け
MCPのResources・Prompts・Toolsは制御主体で使い分ける。Toolsはモデル駆動、Resourcesはアプリ/ユーザー選択のデータ共有、Promptsはユーザー起動テンプレートだ。3プリミティブの設計判断を解説する。