2026-09

AI(企業向け)

【2026年版】AI Detection & Response(AIDR)実践ガイド——「資産を棚卸しする(AI-SPM)」の次は「実行時に検知して止める」|プロンプトインジェクション・異常なツール呼び出し・データ持ち出し・ジェイルブレイク試行をランタイムで検知し、封じ込め・巻き戻しにつなぐAI専用の検知&対応レイヤー設計

これまでのAIセキュリティ記事では、資産の棚卸しと姿勢管理(AI-SPM)を軸に「自社にどんなモデル・データ・エンドポイントが存在し、どこにリスクが埋もれているか」を静的に可視化する方法を扱ってきました。しかし、棚卸しが終わった瞬間から次...
AI(企業向け)

【AgentOps・ツール運用編】”つないで終わり”にしない——エージェントが呼ぶツール(MCP/Function)という”能力資産”の運用規律|ツールカタログ・版管理・契約テスト・寄与度評価・廃止(deprecation)で”いつの間にか壊れた道具を叩き続ける”を防ぐ運用設計

PromptOps編("指示資産")、ナレッジ運用編("参照資産")と続けてきた、エージェントの可変資産を運用対象として扱うシリーズ。その3本目にして最終回である本稿のテーマは、エージェントが「何を使えるか」——すなわち能力資産としてのツ...
AI(企業向け)

【AgentOps・ナレッジ運用編】”覚えさせて終わり”にしない——エージェントが参照する知識ベース(RAGインデックス)の運用規律

AIエージェントの品質を語るとき、私たちはつい「どんなモデルを使うか」「どんなプロンプトを与えるか」に目を奪われる。だが実運用でエージェントの回答精度をじわじわと蝕むのは、多くの場合そのどちらでもない。エージェントが実行時に参照する外部知...
AI(企業向け)

【2026年版】AEOの越境フロンティア——ChatGPTだけ見ていると”アジアのAI”に載らない|中国(豆包・DeepSeek・元宝)・韓国(Naver・CLOVA X)・東南アジアのネイティブAIアシスタント/AI検索に、インバウンド客と越境バイヤーの”母国語の質問”で引用・推薦される最適化設計

これまで当サイトのAEO関連記事では、「英語圏のAIエンジンで、いかに多言語の情報を拾わせるか」を中心に扱ってきました。多言語サイトとインバウンド対応の回(連載3/18)では日英併記の設計を、言語間引用ギャップの回(連載7/16)では同じ...
AI(企業向け)

【2026年版】”AIエージェントに買われる側”の不正対策ガイド——「決済させる」の次は「なりすまし・多重購入・返金悪用から守る」|ショッピングエージェント経由の注文を、署名付きマンデート検証・決済リプレイ防止・支出上限/ループ検知・エージェント本人性確認・チャージバック対策で守る多層防御

【 エージェンティック・コマース(ACP/UCP/AP2対応、商品フィード整備、被起動最適化、アトリビューション設計)で「AIエージェントに買ってもらう導線」を整えた企業が、次に必ず直面するのが「AI経由の不正・悪用」です。本稿は、...
AI(企業向け)

【AgentOps・PromptOps編】”プロンプトは設定ではなくソースコード”——指示資産を版管理する運用規律

はじめに 連載⑦「デプロイ」で、私たちは「そもそも何がリリースなのか」を整理しました。AIエージェントの世界では、リリースされるのはモデルの重みだけではありません。プロンプト(システム指示)、ツールの説明文、メモリスキーマ——これら...
AI(企業向け)

【2026年版】AEOの次戦場——「検索時引用」から「モデルの記憶に入る」へ|パラメトリック・プレゼンス設計ガイド

これまでのAEO(Answer Engine Optimization)記事では、ChatGPTやGeminiが回答を生成するその瞬間に、自社がどう引用されるかを中心に扱ってきました。検索やRAG(Retrieval-Augmented ...
AI(企業向け)

【2026年版】”自社の学習ループ”に毒が入る——ファインチューニング/継続学習/RAGインデックス更新を狙う「トレーニングタイム・ポイズニング」対策ガイド——データ来歴検証・更新前スクリーニング・カナリア再学習・ロールバック可能な学習で防ぐ多層防御

これまで本サイトでは、AIセキュリティを「外から来る攻撃」と「入手するモノに仕込まれた攻撃」の2軸で扱ってきました。推論時に公開Webや検索インデックスを汚してAIの回答を歪めるLLMグルーミング/AI回答ポイズニング、配布されているモデ...
AI(企業向け)

【AgentOps・フリート編】”1体を運用する”から”群れを運用する”へ——エージェント・フリート管理の運用規律|数十〜数百のエージェント/インスタンスを「在庫(インベントリ)・設定ドリフト・一斉更新・ヘルスチェック・段階ロールアウト」で束ね、”どこかの1体が静かに壊れている”を検知・封じ込める運用設計

本記事は、AgentOps連載の続編です。連載①〜⑧では基本的に「1体のエージェントをどう生み育て、監視し、リリースするか」——つまり個体のライフサイクルを軸にしてきました。本稿はその上位レイヤー、すなわち群(フリート)としてエージェント...
AI入門

【2026年版】AEO×誤引用・文脈歪曲(Misattribution)監査&是正ガイド——「引用されない」の次は「引用されたのに正しく伝わらない」

「AIに引用されるかどうか」は、この1年でSEOと並ぶ重要指標になった。被引用の量を測る Share of Model、引用が時間とともに消えていく Citation Decay の監視——このあたりまでは、すでに多くの担当者が着手し始め...
タイトルとURLをコピーしました