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NIST AI RMFをエージェントに適用する——技術統制の設計と実装
AIエージェントへのNIST AI RMF適用はGOVERN・MAP・MEASURE・MANAGE各フェーズで既存ガイドラインが不十分。自律ティア分類・ツールリスク評価・行動テレメトリ・ドリフト検出の設計手順を解説する。
エージェントの冪等性——at-least-once実行設計
LLMエージェントのツール実行に冪等性キーを組み込む設計手順。at-least-onceとexactly-onceの使い分け、24時間キャッシュウィンドウ、セマンティック重複排除の実装パターンを解説します。
MCPクライアント実装——TypeScript SDK v2 接続から呼び出し設計まで
MCPクライアントをTypeScript SDK v2で実装する方法を解説。3トランスポートの選択基準、capability negotiation、tools/list→callの実行フロー、通知処理を仕様ベースで整理する。
AIエージェントのSaaS統合設計——Slack・Gmail・kintone接続3パターン
AIエージェントがSlack・Gmail・kintoneを業務ツールとして使うには、直接ツール・MCPサーバー・統合APIの3パターンから選ぶ設計判断が重要です。権限とエラー処理の実装指針も解説します。
エージェント評価コストを抑える——judge 選択とサンプリング設計
AIエージェントのevalコストはjudgeモデルとサンプリング率で大半が決まります。Claude Haiku 4.5を採用し本番10%・CI全件の設計で、月数千円以下で継続評価を回す実装手順を解説します。
エージェントの行動ベースライン監視——異常検知と自動遮断の設計
AIエージェントの行動ベースラインを設計し、ツール呼び出し頻度・推論チェーン長・アクション速度の逸脱をリアルタイム検知して自動遮断するエンタープライズ向け設計パターンを解説します。
AIエージェント出力の安全ゲート設計——スキーマ検証・PII検出・ポリシーフィルタで下流攻撃を止める
OWASP LLM02「安全でない出力処理」は下流システムへの注入・情報漏洩・エージェント汚染を引き起こす。スキーマ検証・PII検出・コンテンツポリシーゲートの3段構成で防ぐ実装パターンを解説する。
エージェントのLLM選定ガイド2026——モデル比較と用途別判断基準
Claude Fable 5・GPT-5.5・Gemini 3.1 Proをツール精度・コスト・コンテキスト長で比較。AIエージェントの用途別最適モデルとタスクルーティング設計の要点を解説します。
動的モデル選択の設計——3種のルーティングパターンと実装指針
エージェント基盤でタスク複雑度・レイテンシ・コストを実行時シグナルに最適LLMを自動選択するルーター設計。カスケード・分類器・多腕バンディットの3パターンと品質ゲートの組み込み方を示す。
MCPエンタープライズ認証設計——EMAとゼロタッチSSOの実装
2026年6月安定化のEnterprise-Managed Authorization（EMA）でMCPゼロタッチSSOを実現する設計を解説。Origin検証・JWT化・Okta連携のエンタープライズ設計判断を整理する。