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プロンプトインジェクションをアーキテクチャで止める5層防御設計
OWASP LLM Top 10 2025の第1位に位置するプロンプトインジェクションは、モデル単体では防げない。入力検証・コンテキスト分離・権限サンドボックス・出力監査の5層で止める設計パターンを解説します。
LLMゲートウェイ設計——ルーティング・レート制限・配賦を一元管理
複数チームのLLM利用をゲートウェイ1点で統制する設計を解説。モデルルーティング・チーム別レート制限・コスト配賦の設計パターンとLiteLLM・Kong AIの実装例を示します。
MCPサーバー実装ガイド——ツール・リソース・プロンプトの公開設計
MCPサーバーでTools・Resources・Promptsを公開する実装手順を解説。inputSchema設計・2層エラーハンドリング・transport選択（stdio/Streamable HTTP）の設計パターン。
AIエージェントのトレース計装——スパン設計とLLM呼び出し追跡
OpenTelemetry GenAI規約に基づきAIエージェントのLLM呼び出しをスパン階層で追跡します。3スパン型・トークン数・停止理由・コストを標準属性として計装し、Langfuseで可視化する設計パターンを解説します。
サブエージェント・オーケストレーションの設計パターン——プランナー／エグゼキューター分離と委譲設計
マルチエージェント構成でサブエージェントを分割・連携させる4つのオーケストレーションパターンと、コンテキスト引き継ぎ・最小権限・反復制限の委譲設計を解説します。
RDEとは何か——大手コンサルティングファームが掲げる「Reinvention Deployed Engineering」が企業AI実装をどう変えるか
大手コンサルティングファームが提唱するRDE（Reinvention Deployed Engineering）の定義と役割を解説。PoCから本番運用への壁を突破する変革実装の考え方と中堅企業での活用方法を整理します。
AIエージェントの人間監視設計——ヒューマン・イン・ザ・ループで「暴走」を防ぐ5つのパターン
AIエージェントが自律実行するほど誤判断の損害リスクは高まる。HITLの設計原則と5つの実装パターンを中小企業向けに解説する。
AIエージェントのハルシネーション対策——中小企業が今すぐ実装すべき検知と防止の5ステップ
AIエージェントの誤回答（ハルシネーション）は事業リスクに直結する。中小企業が実装すべき検知・防止の5ステップとエージェントガバナンスへの統合手順を解説。
企業がシャドーAIに即応するための対策ガイド——発見から封じ込め・再発防止まで
シャドーAI（社員の無断AI利用）が発覚した後の初動対応、技術的封じ込め措置、再発防止策を中小企業の担当者向けに整理します。
生成AI社内規程のひな形——コピーして使える条文例と業種別カスタマイズガイド
生成AI社内規程のひな形（条文例）を解説。ChatGPT・Claude等の業務利用に対応したコピー可能な条文例と、製造・医療・士業向けカスタマイズポイントを紹介します。