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監査ログのスキーマと改ざん防止——HMAC・WORM・署名の実装
AIエージェント基盤の監査ログをどうスキーマ設計し、改ざん防止するか。HMACハッシュチェーン・WORM・KMS署名を組み合わせた多層防御の実装指針をエンタープライズ向けに解説。
エージェントIAM設計——スコープ付き短命認証情報で過剰権限を防ぐ
エージェントへの長命認証情報付与はExcessive Agencyの温床。タスクスコープのエフェメラルトークンとIAM Permissions Boundaryで制御する多層IAM設計パターンを解説する。
コンテキストエンジニアリング——エージェントのトークン予算設計
Anthropicが定義するコンテキストエンジニアリングの核心を解説。Attentionスカシティ・Lost in the Middle問題・4段階メモリ階層・3つの長時間タスク戦略をエンタープライズ実装視点で整理する。
マルチテナント・エージェント分離設計——4層でデータ越境を防ぐ
マルチテナント環境でAIエージェントを稼働させると、RAGの検索・ツール呼び出し・ログの3経路でテナント越えが起きる。データ層・実行環境・ID管理・可観測性の4層分離設計とPool/Bridge/Siloの選択基準を解説する。
Extended Thinking設計指針——adaptive thinkingとeffort制御
Claude推論モデルのextended thinkingをいつ使うべきか、adaptive thinkingへの移行とeffortパラメータによるコスト・レイテンシ最適化を設計判断の観点で整理します。
ポリシーエンジンでエージェントを守る——実行時ガードレールの設計
ポリシーエンジンは、AIエージェントがツールを実行する直前に割り込み、OPA Regoルールで許可/拒否を決定する実行時ガードレールです。SMBはローカルOPA、エンタープライズはMCPゲートウェイ層での集中管理が標準構成です。
LLM-as-a-judgeでエージェント品質を自動採点する評価基盤設計
LLM-as-a-judgeを用いてAIエージェントの品質を自動採点する方法を解説。採点ルーブリック・ゴールデンデータセット・回帰テストパイプラインの設計まで、大規模運用を前提としたエンタープライズ向け評価基盤の実装パターンを示します。
イベント駆動エージェント設計：非同期ワークフローで大規模化する
イベント駆動型エージェントはメッセージブローカーで疎結合化し大規模展開が可能になる。Kafka・EventBridgeの選定基準、Saga補償設計、分散トレーシングの要点をエンタープライズ向けに解説する。
LLMトークンコストの計装と配賦——AI FinOps入門
LLM/エージェントのトークンコストはOpenTelemetry GenAI規約でスパン計装し、cost_center・teamタグで部門配賦する。FinOps for AI初期設計から最適化施策まで実装の要点を整理。
A2AプロトコルとMCPの使い分け——認証・委譲設計の実装
A2Aはエージェント間の水平連携、MCPはLLMとツールの垂直統合を担う補完関係にある。エンタープライズではOAuth 2.0やmTLSでエージェントIDを認証し、Agent CardとスキルスコープでA2AとMCPを組み合わせて設計する。