Strix・Cairn・Hermesとは？AIセキュリティツールの仕組みとリスク
Strix・Cairn・Hermesの役割と仕組みを一次情報から解説。脆弱性探索、目標に応じた実行、記憶と継続管理の違いを比較し、AI悪用事例の数字の読み方と企業が備えるべき対策を整理します。
AIエージェント
自律的にタスクを実行するAIエージェントの設計と導入。ツール連携、マルチエージェント構成、権限設計、人間との役割分担まで、本番投入に必要な論点を実装目線でまとめています。
タイ・ラオス開発チームでAIコーディングエージェントを定着させる90日ロードマップ
Claude CodeなどのAIコーディングエージェントをタイ・ラオスの開発チームに導入し、90日で定着させる手順。CLAUDE.mdの整備、レビュー基準、言語の壁への対処、成果指標の置き方を段階別に解説。
オフショア開発チームのAI技術格差：スキル習得ロードマップと研修体制
オフショア開発チームのAI技術格差を解決する研修体制とスキル習得ロードマップ。技術トレンド追従の仕組み、効果的なナレッジ共有、段階的な習得プログラムを実装方法とともに解説。
AIエージェントのガードレール運用チェックリスト：権限・レビュー・CI・停止設計
AIエージェントを本番で動かすときに事故を防ぐための運用ルールを、権限設計・人間のレビュー・CI/テスト・緊急停止の4領域でチェックリスト化。Harness設計と組み合わせて使う。
AIエージェントの経済モデル・運用コスト設計 — 2026年の本番運用を支える設計原則
AIエージェントの本番運用ではトークン削減だけでなく、運用コストと経済モデルを設計層に組み込む必要がある。2026年の設計原則をB2B向けに解説する。
最小権限（Least Privilege）でAIエージェントのツール実行権限を設計する実装ガイド
AIエージェントに付与するツール実行・API呼び出し権限を最小化する実装ガイド。スコープ設計・ホワイトリスト・HITL承認・監査ログまで本番運用の手順を解説。
AIエージェントの長期記憶（メモリ）設計 — 永続メモリ・メモリストア・検索の実装ガイド
AIエージェントが長時間タスクやマルチセッションをまたいで状態を保持するための長期記憶（永続メモリ）設計を解説。メモリストアの選定、書き込み・検索・更新フロー、記憶の鮮度管理とメモリポイズニング対策まで実装目線でまとめる。
AIエージェント・オーケストレーションとは？複数エージェントを協調動作させる設計と運用
複数のAIエージェントを連携・協調動作させるオーケストレーションの基本から、Planner-Executorパターン、ジョブスケジューリング、観測性設計までを当社のB2B導入視点で解説します。
タイ B2B 企業の AIエージェント本番化 — フレームワーク選定と多言語・現地運用の実装ガイド
タイ B2B 企業が AIエージェントを本番運用に乗せるためのフレームワーク選定ガイド。LangGraph・CrewAI・Mastra・AutoGen を多言語対応・PDPA 準拠・タイ現地エンジニア事情の観点で比較し、稟議文化や既存スタックとの相性まで含めた選び方を解説。
AIエージェントとは？タイ企業が業務を自律的に自動化する次世代AI活用ガイド
AIエージェントの仕組みとタイ企業での活用方法を解説。従来のチャットボットとの違い、導入ステップ、活用事例を紹介します。
Service as Software（SaS）とは？SaaSとの違いと選定基準
Service as Software（SaS）はAIエージェントが業務を実行し成果ベースで課金するモデル。SaaSからの移行を促す3つの変化、メリットと注意点、選定基準、導入ステップを解説。
MCPとA2Aの違いを一覧比較｜AIエージェントプロトコルの使い分け
MCPとA2Aの違いを比較表で整理。ツール呼び出し（垂直連携）とエージェント間委譲（水平連携）の使い分け、セキュリティの注意点、MCPサーバーを最初に試す手順まで解説。
