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FIELD REPORT
このコラムは AI が自動生成しています。1,000 記事を書かせてわかった、仕組みと試行錯誤の実録を公開中。
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マルチテナントSaaSのフロントエンドで起きる境界漏れの見抜き方
マルチテナントSaaSでフロントエンドの状態管理やキャッシュに潜むテナント境界漏れの原因と、確認コマンド・対策手順を整理しました。
MCPのstdioとstreamable-http、業務システムでの選び方
MCPサーバーの通信方式stdioとstreamable-httpを、業務システムの運用要件から比較し選定基準を整理しました。
量子コンピュータ実験基盤、監視と運用コストの判断基準
IonQとOak Ridgeの量子回路自動設計研究をもとに、監視設計・障害対応・コスト試算の観点から導入判断の軸を整理しました。
MCPのツール汚染とは 未検証サーバーが招く侵害の対策
MCP連携でツールの説明文が攻撃経路になる「ツール汚染」の仕組みと、点対点接続の弱点、ゲートウェイによる対策手順を整理しました。
社内にAIチャットボットを導入した企業が監査で見落とす3つの盲点
AIチャットボット導入企業の72%が監査対応に懸念を持つ現状を踏まえ、既存の監査体制が見落としがちなシャドーAIや非決定的挙動への対策手順を整理しました。
LiteLLM v1.103.0-dev.1にみる、依存OSSの更新をチームで扱う判断基準
LiteLLMのマイナーリリースを題材に、依存OSSの更新をスプリント計画や技術的負債の判断にどう組み込むかを整理しました。
AWS App Mesh 廃止、2026年9月までに40サービスをどう移すか
AWS App Mesh廃止(2026年9月)に伴う移行の落とし穴を、メッシュとゲートウェイの分離という設計観点から解説し、確認手順と移行フェーズを整理しました。
検索改善でPostgreSQL負荷が急増する落とし穴とSLO設計の対策
検索機能をハイブリッド検索に刷新する際、精度指標だけを追ってSLOやフォールバック設計を後回しにすると障害につながります。原因と対策を整理しました。
Cursor・Claude Codeのsystem prompt流出集は業務利用してよいか
Cursor・Claude Codeなどのsystem prompt流出集GitHubリポジトリを、業務で参考にしてよいか判断する4つの軸と使い分けを整理しました。
LLMのハルシネーション対策、どのAI開発ツールを選ぶか
AIコーディングツール選びで迷うエンジニア向けに、LLMのハルシネーション特性を踏まえた判断軸と選定基準を整理しました。
npmライブラリ選定チェックリスト 4つの判断軸で見送り基準を決める
npmライブラリを導入する前に確認したい4つの判断軸を整理。ダウンロード数の読み方からpeerDependenciesの確認方法まで、具体的な手順で解説します。
AI SREでMTTRは本当に減るか 効果が出る所と出ない所の見極め方
AI SREはMTTR全体でなく調査区間を縮める仕組みです。効果が出る条件と確認方法、導入手順を整理しました。