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SSO/SCIMでエージェント基盤のID管理を統合する
エージェントは非人間IDとしてSCIM 2.0でプロビジョニング・デプロビジョニングを自動化できる。OktaやEntra IDとのSSO統合、IETFドラフトの新リソースタイプ、グループ同期設計を解説する。
エージェントのシークレット管理——動的資格情報とローテーション
AIエージェントのAPIキー・トークンはVaultや専用シークレットマネージャーで管理し、動的資格情報とランタイム注入を組み合わせることで漏洩時の爆発半径を最小化できる。
AIエージェントのメモリ設計——短期・長期・エピソード記憶の実装
AIエージェントのメモリは短期（コンテキストウィンドウ）・長期（ベクターストア/グラフDB）・エピソード記憶の3層で設計する。各タイプの実装パターン、ベクターインデックス選択（HNSW/IVF）、セッション間の記憶統合フローを解説する。
9軸評価×LLM-as-judgeでエージェントを自動採点する
ルーブリックベースの9軸評価とLLM-as-judgeで、中小規模チームがエージェント品質を週次自動計測する実装パターンを解説。
LLM推論コスト削減——バッチ・キャッシュ・ルーティングの設計
バッチAPIで50%・プロンプトキャッシュ読み取りで90%のコスト削減を実現するLLM推論コスト最適化の設計パターン。タスク分類によるモデルルーティングと組み合わせると最大95%のコスト削減が可能です。
Function callingのツール定義——JSON Schemaと構造化出力の設計要点
ClaudeのFunction callingはname/description/input_schemaの3要素でツールを定義する。JSON Schema設計・strict mode・構造化出力との使い分けを実装指針として整理する。
Computer Use APIの実装設計——サンドボックスとIAMの構築パターン
Claude Computer Use APIをエンタープライズ本番環境に乗せる際のサンドボックス分離・IAM・プロンプトインジェクション対策・監査ログ設計を実装パターンで解説します。
RAGとツール使用の使い分け——エージェント設計の情報取得戦略
AIエージェントの情報取得設計でRAGとツール使用のどちらを選ぶかは、予測可能性・コスト・タスク複雑性の3軸で決まります。Anthropicが示す設計判断の基準とAgentic RAGの実装パターンを解説します。
ゴールデンデータセットで始めるエージェント回帰テスト設計
AIエージェントの回帰テストをゴールデンデータセットで自動化する手法を解説。Anthropicが推奨する50〜200件のテストセット構築、pass@k指標、CIパイプライン統合まで解説します。
MCPサーバーのOAuth 2.1認可フロー——スコープ設計指針
MCPはOAuth 2.1とResource Indicators（RFC 8707）を2026年仕様で必須化した。スコープ段階付与・トークン束縛・PKCEフローの設計をMCP仕様原文に基づいて解説する。