#エンタープライズ
「エンタープライズ」に関する記事一覧。Kuu株式会社のブログでは、AIエージェントガバナンスとDXの観点から エンタープライズ に関連するノウハウを 23 件発信しています。
EFSとは何か——Covered Modelsのゼロ保持設計
Enterprise Frontier Safeguards(EFS)は誤用検知データを顧客管理下のクラウドに保存し、ゼロデータ保持と両立させる仕組みだ。2026年秋開始のロールアウトを技術的に解説する。
Claude Fable 5.1のappend-only会話設計
Claude Fable 5.1のPreserved Thinkingは会話履歴の書き換えを検知し違反時は400エラーを返す。壊れやすい圧縮パターンと安全な実装への置き換え方を解説する。
GPU推論キャパシティ調達戦略——予約とスポットの使い分け
自社ホスティングのGPU推論基盤はオンデマンド・予約・スポットを組み合わせて調達する。AWS Capacity Blocksは最大8週間先まで予約でき、スポット中断通知は2分前に届く。使い分けの判断基準を解説する。
GPU機密コンピューティングでAIエージェントの推論を守る
NVIDIA GPU-CCとGoogle Cloud Confidential SpaceのTEEアテステーションで、クラウド運用者からもモデル重みと推論データを隔離する設計を解説する。
AIエージェント基盤のDR設計とマルチリージョン切替
AWS Bedrockのクロスリージョン推論とVertex AIのマルチリージョンエンドポイントを組み合わせれば、単一リージョン障害時もRTO/RPOを満たすAIエージェント基盤のDR設計ができます。
エージェント委任のConfused Deputy対策設計
AIエージェントへの権限委任はConfused Deputy攻撃を招きやすい。RFC 8693のトークン交換とOWASP ASI03の対策設計をエンタープライズ向けに解説する。
エージェント基盤のバックプレッシャーとロードシェディング設計
AIエージェント基盤の過負荷対策は、キューによるバックプレッシャーと優先度別ロードシェディングの組み合わせで設計します。Claude APIのretry-afterとPriority Tierを使った実装パターンを解説します。
AI Act第72条の市販後監視をエージェント基盤に実装する
EU AI Act第72条は高リスクAIシステムに市販後監視システムの構築を義務付ける。エージェント基盤でのログ収集・ドリフト検知設計と第73条の重大インシデント報告(15日/2日/10日)への技術対応を解説する。
Claude Mythos 5 実装指針——Project Glasswingと制約設計
Claude Mythos 5はFable 5と同基盤でサイバーセキュリティ分類器が解除された企業限定モデル。Project Glasswing参加組織向けのスコープ制限・監査ログ・ルーティング設計を解説する。
A2A AgentCard発見設計——エンタープライズレジストリとOAuth2統合
A2A v1.0 AgentCardの発見設計と、プライベートレジストリ・OAuth 2.0統合のエンタープライズ実装パターン3種を解説する。
Claude Opus 5のエンタープライズエージェント設計
Claude Opus 5（claude-opus-5）は1Mコンテキスト・Adaptive Reasoningを備えFable 5比半額。エンタープライズのルーティング・努力制御・フォールバック設計を解説する。
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。
Claude Opus 4.8のエンタープライズエージェント設計——Adaptive ThinkingとFast mode実装
Claude Opus 4.8（claude-opus-4-8）はAdaptive ThinkingとeffortパラメータへのAPIレベル移行を強制する。エンタープライズ設計の変更点と実装パターンを解説する。
Claude Fable 5 のエンタープライズエージェント設計指針
Claude Fable 5（claude-fable-5）は長時間自律実行向けの最上位モデルで入力 $10/M。エンタープライズ実装のモデルルーティング・安全フォールバック・コスト設計パターンを解説する。
AIモデルのベンダーリスク評価——技術DDの8軸と契約設計
AIモデル調達で見落とされる技術的リスクを、モデルカード・訓練データ来歴・EU AI Act適合性など8軸のデューデリジェンスと4つの契約保護条項で管理する方法を解説します。
エージェントのサーキットブレーカー設計——LLM障害を隔離する
LLM APIはレート制限・コンテキスト超過・非決定論的拒否で失敗する。サーキットブレーカーとフォールバックチェーンでエンタープライズエージェントの耐障害性を設計する方法を解説する。
MCP Streamable HTTP移行設計——セッション管理・後方互換・水平スケール
MCP 2025-06-18仕様でHTTP+SSEは廃止予定となり、単一エンドポイントのStreamable HTTPが標準に。セッション管理・水平スケール・後方互換設計の実装要点を解説します。
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。
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。
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。
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。