AgentOpsとは？LLMOps・MLOpsとの関係・機能とメリット、代表的ツールを徹底解説！
AIエージェントは自律的に判断・実行を繰り返すため、推論のプロセスを可視化するAgentOpsが実務運用の成否を分ける 従来のLLM管理に加え、ツールの使用状況...
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セキュリティの記事一覧
AIエージェントのセキュリティはなぜ難しい？主なリスク事例・対策を徹底解説！
AIエージェントはAPI連携等を通じて実操作を伴うため、従来のLLMよりも被害が物理的・直接的になりやすい 最小権限の徹底、ガードレールの実装、重要な操作への人...
AI駆動開発特有のセキュリティリスクと基本対策を徹底解説！リスクマネジメントの方法は？
従来のインフラ・アプリ保護に加え、「学習データ（汚染）」「モデル（盗難・解析）」「判断ロジック（敵対的サンプル）」という3つの新領域を守る設計 AIは脆弱なコー...
AI駆動開発のプロジェクト管理とは？特徴やPMが実践すべきポイントを徹底解説！
AI駆動開発ではコード行数を予測することに意味はなく、データの質に基づいた仮説検証を何回繰り返すかというサイクル数で工数を管理 完璧な設計から始めるのではなく、...
プロンプトインジェクションとは？生成AIを攻撃する手法や企業のリスク、対策、今後の動向まで徹底解説！
プロンプトインジェクションは、LLM（大規模言語モデル）版の「SQLインジェクション」とも言えるサイバー攻撃 ユーザーが直接入力する「直接的攻撃」だけでなく、A...
ACP（Agent Communication Protocol）はA2Aとの統合でどうなる？技術的特徴・注意点を徹底紹介！
ACPは、異なるフレームワークや環境で開発されたAIエージェント同士がHTTP/RESTベースで相互運用するためのオープンプロトコル ツール接続に特化した「MC...
生成AIの機密情報漏洩リスクはRAGで解決できる？メリットや強化策を徹底紹介！
従来の生成AIは、入力・データ送信・AIの学習・出力の各段階で、機密情報が意図せず漏洩するリスク RAG（検索拡張生成）は、AIに機密情報を「学習」させず、安全...
生成AIでサイバーセキュリティを強化できる？メリット・手法・リスク・ツールまでを徹底解説！
生成AIは、膨大なログ解析や未知の脅威検知を自動化・高速化し、誤検知を減らします 高度な分析やインシデント対応の優先順位付け（トリアージ）をAIが支援するため、...
ChatGPTジェイルブレイク（脱獄）とは？不適切なコンテンツ作成の仕組みやリスク、最新対策を徹底解説！
ChatGPTのジェイルブレイクは、特殊なプロンプトでAIの安全機能を回避する攻撃手法 機密情報の漏洩、誤情報（ハルシネーション）の増加、法的・倫理的に問題のあ...
エッジLLMとは？代表的なLLM・活用メリット・事例・展望を徹底紹介！
スマートフォンやIoT機器など、身の回りのデバイスで高度なAI、特にLLM（大規模言語モデル）が動く未来が近づいています。 それを実現する鍵となるのが「エッジL...
