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LLM学習データの無断利用訴訟、NYT対OpenAIから学ぶ設計リスク
NYT対OpenAI訴訟の申立書公開を手がかりに、学習データの出所管理と社内記録が技術的負債・法的リスクになる構造を整理します。
AI PoCが本番移行で頓挫する理由と、説明可能性の実装チェックリスト
AIのPoCが高精度でも本番移行しない理由は、判断根拠を説明できない構造にあります。統治型アーキテクチャへの見直しポイントを整理しました。
研究室のAI導入、クラウドかローカルLLMか判断する4つの軸
研究室のAI導入を機密性・コスト・統合負荷・学習コストの4軸で整理し、クラウドAIとローカルLLMの使い分けをケース別に判断できるようにまとめました。
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。
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。
Deep Research系AIをセルフホストする前に確認すべき4つの判断軸
Deep Research系AIをセルフホストする際に確認すべき4つの判断軸を、監視設計と障害対応の視点から整理しました。
LLMに「嘘をつかせない」設計、ファクトチェッカーはコード側に置くべき理由
AIが生成する文章の「事実らしさ」をどう担保するか。RimWorldのゴシップ紙プロジェクトから、生成と検証を分離する設計を読み解きます。
LLM観測ツール5選比較 小規模チームがLangfuseを選ぶ基準
LLM観測ツールをLangSmith・Arize AI・Langfuseなど5つ比較し、小規模チームがどの基準で選ぶべきかを整理しました。
量子コンピュータ実験基盤、監視と運用コストの判断基準
IonQとOak Ridgeの量子回路自動設計研究をもとに、監視設計・障害対応・コスト試算の観点から導入判断の軸を整理しました。
検索改善でPostgreSQL負荷が急増する落とし穴とSLO設計の対策
検索機能をハイブリッド検索に刷新する際、精度指標だけを追ってSLOやフォールバック設計を後回しにすると障害につながります。原因と対策を整理しました。
AI SREでMTTRは本当に減るか 効果が出る所と出ない所の見極め方
AI SREはMTTR全体でなく調査区間を縮める仕組みです。効果が出る条件と確認方法、導入手順を整理しました。
ChatGPT Work「Data agent」登場、QAが検証すべき自動生成の正確性
ChatGPT Workの新機能Data agentを、QA視点で見た際の検証ポイントを整理。生成AIによる集計の品質保証設計と確認手順を解説します。