LLM Frontline

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開発・エージェント

AIエージェントに権限を渡す前に読む認証・認可の書籍ガイド｜暗号の基礎からOAuth・ゼロトラストまで段階順に選ぶ4冊

エージェントに社内システムを触らせる作業は、トークンとスコープの設計です。暗号と認証の基礎、Webアプリの認可不備、OAuth、ゼロトラストを学べる日本語書籍4冊を、扱う範囲と古くなっている箇所つきで段階順に整理します。

業務活用

生成AIの業務効果をどう測るか｜「体感で速くなった」を信用せず、時間・品質・手戻り・定着の4軸で導入前後を比べる

生成AIの効果は「速くなった気がする」というアンケートだけでは測れません。METRの実験などの研究が示す体感と実測のずれを踏まえ、時間・品質・手戻り・定着の4軸で、非エンジニアの推進担当でも回せる導入前後の比べ方を整理します。

ルール・リスク管理

生成AIのインシデント対応の備え方｜誤回答・情報漏えい・エージェント暴走を「検知して止めて戻す」手順を平時に決める

生成AIの事故は予防策だけでは防ぎきれません。AISIのAIインシデントレスポンス・アプローチブックが示す観測性と制御性の2軸を土台に、報告窓口・証跡・停止手段・初動手順・事後対応を平時に決めておく方法を整理します。

開発・エージェント

音声AIエージェントの中身を学ぶ書籍ガイド｜音声認識・音声合成・音声対話を段階順に固める4冊

議事録の文字起こしや音声対話エージェントで起きる誤認識・読み上げの不自然さ・割り込みでの破綻は、音声認識・音声合成・対話制御のどこで起きているかを切り分けないと直せません。その土台を日本語書籍4冊と補足の1冊で段階順に学ぶためのガイドです。

開発・エージェント

RAGのインデックス更新・鮮度管理｜「作ったら終わり」にしないための変更検知と削除反映の設計

初回一括インデックスの後に始まる継続運用の設計をまとめます。更新日時・ハッシュ・変更追跡による差分検知、安定したチャンクID、いちばん漏れやすい削除の反映、更新中の検索一貫性、埋め込みモデル移行、鮮度の可観測性までを公式ドキュメントで確認しました。