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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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Copilot Managed Runtimeとは。市民開発アプリのガバナンス確認法
マイクロソフトの新基盤「Copilot Managed Runtime」を、シャドーIT対策と既存ガバナンスとの統合という観点から確認すべきポイントとともに整理しました。
Docker Cloud Sandboxesとは、CIのAIエージェント実行環境をどう変えるか
Docker Cloud Sandboxesの仕組みとCI/CDにおける実行基盤選定のポイントを、既存のコンテナ・VM技術と比較しながら整理しました。
AIエージェントが本番化できない理由、3つの境界線から見る対策
AIエージェントが本番稼働に届かない主因はモデル性能ではなく設計。3つの境界線を業務システム開発の視点で整理しました。
Terraformのstate管理ミス、CI/CDで409エラーになる前に確認すべきこと
Terraformを手動構築後に導入する際に起きる409衝突エラーの原因と、リモートバックエンド整備・importによる回避手順を解説します。
資料作成AIエージェント導入、チーム単位で選ぶ4つの判断軸
資料作成AIエージェント選びで開発チームが押さえるべき4つの判断軸と、ケース別の推奨・見送り条件を整理しました。
HariKubeが示す「責任境界」問題とSLO・IaC運用への示唆
HariKubeが提起する「責任境界の不足」という問題提起を手がかりに、SLO設計・IaC・障害対応の仕組み化にどう応用できるかを整理しました。
AI生成コードは本番投入できるか、Orbit事例に見る受け入れ判断基準
AI生成コードが本番投入できるか判断する4つの軸を、Slackクローン開発事例をもとにクラウド運用の観点から整理しました。
AIクローラーをブロックするか許可するか、開発チームの判断基準
AIクローラーやエージェントをブロックすべきか許可すべきか、Cloudflareの事例をもとに開発チームが判断するための4つの軸を整理しました。
AIエージェント導入がKPI未設定で頓挫する理由と撤退基準の作り方
AIエージェント導入が「基盤刷新が前提」という思い込みで遅延する原因と、撤退基準を先に数値化する対策手順を整理しました。
Copilot導入企業が陥る比較の罠、業務システムでの選定基準とは
AIコーディング支援ツールの個人向け比較記事を、業務システムの導入判断にそのまま使う際の落とし穴と確認手順を整理しました。
Google Antigravityとは？エージェント型コーディングの実務注意点3つ
Google Antigravityのエージェント型コーディングを題材に、業務システム開発でAIに任せる範囲の線引き方と確認手順を整理しました。
モノレポ vs ポリレポ、フロントエンドで選ぶ判断基準4つ
モノレポとポリレポ、フロントエンド開発でどちらを選ぶべきか。変更の波及範囲・CI負荷・チームの自律性という判断軸から整理しました。