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Claude・CursorがAWS設計を過剰提案する3つの落とし穴と対策
ClaudeやCursorが提案するAWS構成が高コスト・低セキュリティになりがちな原因と、要件数値化・TCO確認などの対策手順を解説します。
新モデル導入はAzureかAPI直結か 監視設計で選ぶ判断基準
GPT-6 AstraのAzure・AWS Bedrock・API直結という複数経路提供を、監視設計とコスト管理の観点から比較し、選び方を整理しました。
複数LLM運用の落とし穴、APIクライアント散在とAIゲートウェイ未導入の代償
複数LLMを直接呼び出すコードが散在していないか確認する方法と、AIゲートウェイ導入前に見るべき5つの判断基準を整理しました。
Amazon Bedrock AgentCoreとAgents Classicの違いを見誤ると起きる落とし穴
AWS Bedrockのエージェント基盤はAgents ClassicからAgentCoreへ移行中です。世代ズレの見分け方と、AIエージェント任せの開発で起きやすい落とし穴を整理しました。
Solana×Gemini連携で見るスマートコントラクト×AIエージェント設計の境界線
Solana×Geminiで再現された頼母子講アプリから、AIエージェントと実行権限をどう分離設計するかを解説します。
社内AIチャットボット導入で起きる運用コスト膨張の落とし穴と回避策
AIチャットボット導入は機能比較で終わらせず、24か月分の保守コストと責任所在まで見積もる必要があります。確認手順と対策を整理しました。
LLMのJSON出力が壊れる理由と対策：Gemini構造化出力の落とし穴
LLMのJSON出力がcrashする原因を、Gemini活用アプリの実例から分解し、構造化出力オプションやサニタイズ処理など具体的な対策手順を解説します。
LLM API依存とWintel型ロックインの見分け方 SREが見る4つの判断軸
LLM API依存はPC時代のWintel構造と似た罠を抱えます。SRE視点でコスト・SLO・ロックイン・障害対応の4軸から設計判断を整理しました。
複数AIエージェント運用で障害対応が崩壊する落とし穴と防止策
複数のAIエージェントを並行稼働させる開発現場で起きる権限・ログ欠如の落とし穴と、SRE視点での確認方法・対策手順を整理しました。
AIコーディングエージェントのAPIゲートウェイ、自社導入すべきか判断する4つの軸
複数のAIプロバイダーとツールが乱立し始めた開発現場向けに、AIゲートウェイ導入の判断軸をOneHopとClineの連携例から整理しました。
Lighthouse 13.3のAgentic Browsingとは何か 導入判断の4つの軸
Lighthouse 13.3のAgentic BrowsingとVercel/Oraのis-agentic.comを比較し、AIエージェント最適化の導入判断を4つの軸で整理します。
Lighthouseで測れないUX課題、Vision AIで検出する仕組みとは
Lighthouseでは検出できない視覚的UX課題を、マルチモーダルAIで座標検出する仕組みを技術的に解説します。