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。
AI・DXブログ
AI・DX・セキュリティ・グローバルビジネスに関する最新の知見をお届けします
AI × Synthetic シンセティックテスト とは？合成データで LLM・AI エージェントを評価する仕組み
シンセティックテスト（Synthetic Test）は合成データで AI を評価する手法。LLM や AI エージェントの品質保証における役割、LLM-as-a-Judge との違い、導入4ステップを当社が解説。
AI開発のサプライチェーン攻撃 2026 — モデル汚染・依存パッケージ・SaaS侵害の防御ガイド
2026年に表面化したHugging Faceモデル汚染やSaaS侵害などの事例を踏まえ、AI開発企業向けにAI BOM・最小権限OAuth・Sensitiveシークレット運用などの防御戦略をまとめた実装ガイド。
AI 自動化バイアスとは？AI を盲信せず判断精度を上げる対策と実装パターン
AI の出力を鵜呑みにする「自動化バイアス」が業務判断を誤らせる仕組みと、confidence level の表示設計・HITL・監査ログで盲信を防ぐ実装パターンを解説します。
タイ企業のAI投資判断ガイド — 業種別ROI比較で見る導入優先度
タイのB2B企業がAI投資先を決めるための業種別ガイド。製造・物流・観光・医療・小売など主要業種をROI・導入難易度・人材要件で比較し、優先度の高い投資領域を解説します。
AIエージェント サプライチェーン攻撃対策ガイド — MCP/Skill 配信経路の防御実装
AIエージェントは MCP / Skill 経由で新しい攻撃面を生む。MCP の by-design 脆弱性、悪意あるスキル配信、SSRF への対応を企業向けに解説した実装ガイド。
推論時スケーリングとは？AI推論コストと精度のトレードオフを最適化する方法
推論時スケーリング(Test-Time Compute)の仕組みと、推論コストと精度のトレードオフを最適化する実践手法を解説。推論モデル時代におけるLLM活用と運用コスト設計の判断基準を体系化します。
【2026-2027】タイのB2B展示会・見本市 完全カレンダー｜業界別チェックリスト
タイ・バンコクで2026年5月〜2027年5月に開催されるB2B展示会を、業界別・月別にカレンダー化。BITEC / IMPACT / QSNCC の主要展と、出展・視察前のチェックリストを掲載。
クラウドLLM × オンデバイスSLM ハイブリッド設計ガイド — タスクをルーティングする戦略
クラウドLLMとオンデバイスSLMを組み合わせるハイブリッド設計について、コスト・レイテンシ・コンプライアンス観点でタスクをルーティングする戦略を解説します。
AI ガードレール 実装ガイド — LLM アプリに安全柵を設計する方法
プロンプトインジェクションやハルシネーションから LLM アプリを守る ガードレール 設計の基本から、入出力ガード・評価・マルチテナント運用までを実装視点で解説します。
エッジAIとは？オンデバイスLLMの仕組みと業務での選び方
エッジAI・オンデバイスLLMの基本と、クラウドLLMでは難しい低レイテンシ・データ持ち出し不可・通信不安定の業務をどう設計するかを解説します。
Claude Mythos と Project Glasswing — AI が長年潜伏したバグを暴く時代に企業はどう備えるか
Anthropic の Claude Mythos Preview と Project Glasswing が示した AI 駆動の脆弱性発見・防御の最前線。OpenBSD 27 年バグや FreeBSD CVE-2026-4747 の事例から、企業の DevSecOps が今週から取れる 5 つの具体アクションまでを当社が解説する。
