forva AIコラム
AI開発・DX推進に関する情報を発信しています。
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。
記事を読む →
OpenAI DevDay 2026、Codexとフロントエンド開発への影響を整理
OpenAI DevDay 2026の発表内容から、Codexの仕組みとAPI変更点をフロントエンド開発の視点で整理し、確認すべき手順をまとめました。
Claude Code v2.1.285で権限管理を見直す手順（allowedProviders設定）
Claude Code v2.1.285のallowedProviders設定を使い、チームのAPI接続経路を管理する手順と確認方法を整理しました。
Google Cloud Developer Plugin発表、CI/CD品質はどう変わるか
Google Cloud Developer Plugin発表を、テスト自動化・CI/CD品質の観点から整理。生成コードのレビューやリスク確認の実践ポイントを解説します。
機械学習モデルが本番で劣化する理由とMLOps未整備の見分け方
MLモデルが本番で徐々に劣化する原因をMLOpsの観点から分解し、該当確認と対策手順をクラウド運用の視点で整理しました。
AIコーディングツールが生むOSSライセンス違反、AGPLの落とし穴
AIコーディングツールが生成するコードにGPL・AGPL由来の断片が混入するリスクと、CIでのライセンスチェック手順を解説します。
工場向けオンプレAIをクラウド前提で監視すると起きる落とし穴
オンプレAI監視をクラウド感覚で設計すると起きる盲点と、コンポーネント単位のヘルスチェック設計・確認手順を解説します。
Azureのサービスプリンシパル侵害、7分でリソース全消去された実例と防御策
侵害されたAzureサービスプリンシパルが7分でリソースを大量削除した実例から、権限設計とロック運用の見直しポイントを整理しました。
Docker Model RunnerとOllama、SRE視点での選定基準
Docker Model RunnerとOllama、どちらをローカルLLM標準にするか。速度では決着せず運用面の判断軸で選ぶ基準を整理しました。
AWS Strandsハーネスとは？LLM依存を切り離す設計を業務システムで検証
AWSのAIエージェント基盤「Strandsハーネス」を業務システム視点で解説。LLM差し替え設計とコスト制御の仕組み、導入前の確認ポイントを整理しました。
JiraやTrelloをAIで自動化する前に潰すべき3つの落とし穴
JiraやConfluenceにAIエージェントを繋ぐ際に起きがちな権限事故の原因と、スコープ棚卸し・承認フロー導入までの具体的な確認手順を整理しました。
Coolifyで自前AI基盤を構築：可用性とセキュリティの設計判断を整理する
CoolifyでAIエージェント基盤をセルフホストする事例から、可用性・セキュリティ・単一障害点の設計判断を整理し、導入前の確認ポイントをまとめました。
Claude Opus 4.5とGPT-5.1でコーディングエージェントを常用する前の落とし穴
Claude Opus 4.5とGPT-5.1でコーディングエージェントが実用域に達したとされる背景と、導入前に確認すべき落とし穴を整理しました。