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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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Qdrant等のベクトルDBで誤検索が発生する原因と監視設計の対策
ベクトルDBで無関係な情報が高スコアで返る問題の原因を分解し、コレクション設計・フィルタ・監視の具体的な対策手順を解説します。
問い合わせ振り分けにGPT-4oを使うと起きる遅延とコスト膨張の対策
問い合わせ振り分けにフロンティアLLMを使うと起きる遅延・コスト膨張の原因と、確信度ゲート型ルーティングへの切り替え手順を解説します。
Perplexity「SPACE」OSS化、AIエージェントのテスト環境をどう作るか
PerplexityのサンドボックスSPACEのOSS化を題材に、AIエージェントのテスト戦略とCI/CDへの組み込み方を整理しました。
Bing AI Performanceは業務システムのドキュメント改善に使えるか
Bing WebmasterのAI Performanceレポートを業務ドキュメント改善にどう使うか、判断軸と見送るべき条件を整理しました。
コンテナイメージ署名は10分、検証強制は未完了という現場の落とし穴
Cosignでイメージ署名を導入しても、Admission Controllerの検証がAuditモードのままでは防御になりません。該当確認コマンドと対策手順を整理しました。
Laravelスターターキットを本番投入する前にSREが見るべき3つの落とし穴
Laravel製スターターキットの再利用性と、本番運用に必要な可用性設計は別物です。SLO・IaC・オブザーバビリティの観点で確認すべき落とし穴を整理しました。
物理セキュリティ監査ログを改ざん耐性にする設計、Solana連携の実例から考える
物理セキュリティの監査ログ改ざんリスクをSolana連携IoT事例から考察し、権限分離・追記専用ストレージなど現実的な対策手順を解説します。
Django 4系かFastAPIか、新規Python API開発の技術選定基準
DjangoとFastAPI、新規Python API開発でどちらを選ぶべきか。非同期処理・管理画面・API仕様書生成の3つの判断軸から整理しました。
AIエージェントのトークン課金はなぜ説明できないのか B-TAPで学ぶ費用分解5分類
架空の『トークン税務署』B-TAPの風刺記事から、マルチエージェントAIのコストを5分類で可視化する実践的な視点を整理しました。
n8nをDocker Composeで自社ホストする際の設計判断（2025年版）
n8nをDocker Composeで自社ホストする構成を、ファイアウォール設計と既存連携手段との比較から整理しました。
Git rerereは導入すべきか 複数AIエージェント運用での衝突解消判断
複数AIエージェントの並行開発で繰り返す衝突を自動解消するGit rerere。導入判断の軸と見送り条件を整理しました。
LLMガードレール、同じモデルに複数ポリシーを通す落とし穴
1つのLLMを複数ポリシーで使い回す設計の落とし穴を、分類器スコアの仕組みや障害処理の分離とあわせて整理しました。