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RAGシステムをフロントエンドから支える設計判断とは
RAG（検索拡張生成）の仕組みをチャンク分割から評価まで段階的に解説し、導入前に確認すべき判断基準を整理しました。
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。
ASP.NET CoreにRAG追加時、権限チェック漏れで起きる情報漏洩の落とし穴
既存ASP.NET CoreアプリにRAGを追加する際、SQL Serverのチャンク検索で起きがちな権限スコープ漏れの原因と確認方法、対策手順を整理しました。
マルチロール予約基盤をAIコーディングで作る時の設計チェックリスト
顧客・管理者・技術者が1つのバックエンドを共有する予約プラットフォーム開発で、AIコーディングツール利用時に起きやすい状態同期の崩れと確認ポイントを整理しました。
契約書AI自動化、マルチエージェント構成をSREはどう評価するか
AWSの契約書マルチエージェント処理をSRE視点で評価。IaC・SLO・オブザーバビリティ・コストの4軸で導入可否を判断するガイドです。
サーバーレス関数の分離境界、コンテナだけで本当に安全か
コンテナやV8 Isolatesの分離境界はカーネル共有が前提。Firecracker MicroVMとの違いと自プロジェクトの確認手順、対策を解説します。
外部無料APIのキャッシュTTL設計ミスでサービス停止する落とし穴
無料APIのキャッシュTTL設計を誤ると、レート制限で画面が真っ白になる障害につながります。原因の分解と確認コマンド、対策手順を整理しました。
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。
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。
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。
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。