実装 第101号
最初のLLM機能を、本番に届けるまで
「動くデモ」と「本番運用に耐えるLLM機能」の距離は思ったより長い。最初のリリースで詰まる論点と、それを整えるためのチェックポイントを、実装の現場から書き出した。
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実装 — トラック 01
このトラックの記事を見る LLM機能・RAG・エージェントを本番運用に耐える形で組む論考。
実装 第102号
実運用に耐えるRAG——検索、根拠、そして評価
デモRAGは驚くほど簡単に動く。しかし本番のRAGは、検索の質、根拠の提示、評価の仕組み、更新の運用まで揃って初めて役に立つ。編集部が観測してきた運用の要点を整理する。
実装 第431号
プロンプトインジェクション対策——多層防御という現実解
単一の対策で防ぎきれない攻撃には、単一の対策では応えない。プロンプトインジェクションに対して、入力フィルタ、権限分離、ツール呼び出し制約、出力レビューを重ねる多層防御の考え方を整理する。
自動化 — トラック 02
このトラックの記事を見る 反復業務をエージェントで減らすときに残すべき境界と観測点。
自動化 第103号
バックオフィスをエージェントで整理する
経費申請、契約書レビュー、社内問い合わせ——反復の多いバックオフィス業務は、エージェントの導入余地が大きい。ただし「勝手に判断させない」境界の引き方が、成否を分ける。
自動化 第104号
ヒューマン・イン・ザ・ループ——AI付き業務の統制を設計する
完全自動化は目的ではなく、選択のひとつ。どこで人が承認するか、どこは記録だけで済ませるか——AI付きワークフローの内部統制テンプレートを、業務プロセスの視点から書き出す。
自動化 第437号
エージェント運用の可観測性——ログ・トレース・イベント
エージェントは、確率的な意思決定と外部ツール呼び出しの連鎖で動く。従来のログでは追跡しきれない。プロンプト、思考ステップ、ツール呼び出し、出力を1本のトレースで見る運用を設計する。
ツール選定 — トラック 03
このトラックの記事を見る モデル・ベクトルストア・基盤を、評価と単価で中立に比較する。
ツール選定 第105号
AIスタックの選定——ベンダーロックインと単価の設計
モデル、ベクトルストア、オーケストレーション基盤。それぞれの選定は「動くか」ではなく「単位あたりいくらで、どれくらい安定して動くか」で判断する時代に入った。中立的な比較の基準を提示する。
ツール選定 第106号
LLM出力の評価——ゴールデンセットとオフラインeval
「モデルを差し替えたら性能が上がった気がする」——この曖昧さを、ゴールデンセットとオフライン評価で潰す。評価ハーネスの最小構成と、運用に載せるまでの手順を整理する。
ツール選定 第443号
ベクトルデータベースの選定——用途で決める4つの軸
「どのベクトルDBを選ぶべきか」に一般解はない。データ規模、更新頻度、ハイブリッド検索、運用体制——4つの軸で用途を切り分けると、候補は自ずと絞られる。
定着 — トラック 04
このトラックの記事を見る ROIの計測、社内トレーニング、変更管理。使われて、はじめて成果。
定着 第107号
AIのROIを計測する——手触りではなく数値で
「なんとなく効いている気がする」で予算を守り続けるのは、二年目には難しい。導入コスト、運用単価、時間削減、品質改善——ROIを計測する枠組みを、実務に落とせる粒度で書き出す。
定着 第108号
AI定着プレイブック——PoCの成功が本番の失敗にならないために
PoCは通ったのに、本番投入後にじわじわ使われなくなる——これは技術ではなく組織の問題。トレーニング、変更管理、成功指標の設計まで含めた「定着」のプレイブックを提示する。
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編集ログ
>扱う領域:応用AIの実装 / 自動化 / ツール選定 / 定着
>主戦場:デモとデプロイの間の距離
>立場:独立編集 — 特定製品は売らない
>判断基準:評価とログ、勘ではなく計測
>寄稿・取材:受付中