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FIELD REPORT
このコラムは AI が自動生成しています。1,000 記事を書かせてわかった、仕組みと試行錯誤の実録を公開中。
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領収書OCRをローカルLLMで自作すべきか判断する4つの軸
領収書OCRをローカルLLMで自作すべきか、クラウドAPIに任せるべきか。データ機微性・精度・運用コストの4軸で判断材料を整理しました。
AIコーディングエージェントの監視、ローカルLLMとSaaS監視どちらを選ぶか
AIコーディングエージェントの稼働監視を、ローカルLLM型とSaaS型のどちらで構築するか。データ主権・コスト・検知対象・障害対応の4軸で判断基準を整理しました。
マルチエージェントAI研究ツールを自社基盤で動かす判断基準
複数AIエージェントが協調するリサーチ自動化ツールを、障害点・コスト・推論基盤の観点から自社導入すべきか判断する基準を整理しました。
AIコードレビューが見逃すアーキテクチャ違反、UUID事故の構造
AIコードレビューが見逃すスキーマ変更事故の構造と、グラフDBで依存関係を機械的に検証する対策手順を整理しました。
ブラジルItaúの生成AI基盤ia.iとIARAに見る金融AI統制設計
ブラジルItaúの生成AI基盤ia.iとIARAから、RAG・ファインチューニングの使い分けと金融向け統制層の設計ポイントを整理します。
AIにドキュメント生成させると起きる「静かな過剰約束」問題と対策
AIにドキュメント生成を任せる際の「静かな過剰約束」という落とし穴と、セクション所有権によるCIチェックの具体的な対策手順を解説します。
OSSモデルをLLMアプリに組み込む前に確認すべき3つの落とし穴
OSSのLLMを使ったアプリ開発でモデル廃止やレート制限に遭遇した事例から、本番運用前に確認すべき落とし穴と対策手順を整理しました。
衛星回線をバックアップ回線にすべきか判断する4つの軸
SpaceXの携帯キャリア参入計画を題材に、衛星通信をバックアップ回線として導入すべきかをSLO・IaC・可用性の観点から判断する軸を整理しました。
AIエージェントの記憶をグラフDBに持たせる設計：FalkorDB実例で学ぶ
AIエージェントの記憶をグラフDBに持たせる設計をFalkorDB実例から解説。Cypherクエリでの実装とベクトルDB・RDBとの比較、導入判断の基準を整理しました。
ローカルLLM請求書処理の落とし穴、Ollama+Gemma 3構成で確認すべき点
Ollama+Gemma 3でローカル完結の請求書処理を作る際、精度・OCR・ポート設定で起きやすい落とし穴と確認方法を整理しました。
Langflow CVE-2026-105740とは 低権限アカウントでRCEが成立する理由
Langflow 1.9.0未満に存在するCVE-2026-105740は低権限アカウントでもRCEが成立します。確認手順と対策をまとめました。
CodeRef.xyzとは何か 障害調査でのCLI確認の落とし穴に注意
CodeRef.xyzというコード例・CLI集約サイトを題材に、クラウド運用・障害対応でのコマンド確認の落とし穴と判断基準を整理しました。