企業AIの導入・活用・評価・ガバナンス実践ブログ
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企業AIの導入・定着、AIエージェントの業務実装、品質・安全性・ガバナンス、Claude Code・Codexによる開発改善の4つの目的から、読む記事を選べるように整理しています。
AIエージェントを業務へ実装する
AIの品質・安全性・ガバナンスを設計する
Claude Code・Codexで開発を改善する
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最新記事にアクセスして、AIのトレンドをキャッチアップできます。
Vercel DNSでSearch Consoleの所有権を確認する
外部レジストラで取得し、VercelへDNSを委任したドメインで、Google Search ConsoleのTXT確認が通らない原因と設定・確認手順を整理します。
WebMCP入門：AIとWebページが同じ画面で協働する仕組み
WebMCPが必要とされた理由、AIへ機能を伝える2つの方法、MCPなどとの違い、安全に試すための考え方を初心者向けに説明します。
オントロジー・ナレッジグラフ・RAG・GraphRAGの違いと選び方
オントロジー、ナレッジグラフ、RAG、GraphRAGの役割を同じ例で比べ、答えがある場所から必要な仕組みを選ぶ考え方を初心者向けに説明します。
PalantirのFDE・DS・GTMとは：コンサル・常駐SEとの違い
PalantirのFDE、Deployment Strategist、GTMを、責任範囲、コンサル・常駐SEとの違い、世界と日本の動向、導入時の課題、組織設計の判断表から整理します。
Palantir型AI人材を育てる：FDE・DS・GTMの実践設計
FDE・Deployment Strategist・GTMに必要なAI、実装、業務変革のスキルを整理し、実案件、評価、再利用、内製化を組み込んだ90日育成プログラムを示します。
Creative AI Governanceの参照設計：制作・作成記録・配信をつなぐ
OpenMontage、AIFX、AdCPを制作工程、完成物の作成記録、広告配信で比較し、企業向けCreative AI Governanceの参照設計を示します。
AdCPとは：AI広告の生成・承認・配信をつなぐガバナンス
AdCPのCreative、Governance、Trust仕様を基に、AI生成広告をブランド確認、人の承認、配信記録へつなぐ設計を整理します。
AIFXとは：作成記録と権利確認を分ける
AIFXと画像形式AIFIを基に、AI生成物の作成記録、整合性、権利確認、人の公開承認を分ける企業向け設計を整理します。
Agent Observabilityとは：会話を集中保存しない監視設計
Agentの会話や文書を中央へ集めず、必要最小限の安全シグナルで長時間の動作を監視する設計を整理します。
Capability CI/CDとは：Agent Skillを検証して配布する設計
Agent Skillを本番配布する前に、構造、安全性、重複、実効性、出所を確認するCapability CI/CDの設計を整理します。
Verification-First Agentとは：回答を証拠から検証する設計
Agentの主張を作る時点で証拠と結び付け、独立した方法で検証してから実行するVerification-First設計を整理します。
OpenMontageとは：AI動画制作を統制する設計と企業活用
OpenMontageを、コードの機能一覧ではなく、AI動画制作の順番、役割、承認、記録を整える仕組みとして解説します。
Palantir Ontologyとは：業務を動かす運用層の設計
Palantir Ontologyを、オントロジーの起源、Object・Link・Action・Function、権限、業務アプリとの関係、ナレッジグラフやRAGとの違い、PoCの判断基準から整理します。
Hermes Agentとは：既存フレームワークとの違い・活用例・拡張方法
Nous ResearchのHermes Agentを、既存フレームワークとの違い、活用例、拡張方法、組織で利用を検討する際の留意点まで整理します。
AI-DLCとは：AWSが提案する仕組みを事例で理解する
AWSのAI-Driven Development Life Cycleを、現行の5フェーズ、公式事例、導入チェックリストから整理します。
AWSのオントロジーとは：Context Ontology Accelerator入門
AWSのオントロジーを、Context Ontology AcceleratorとAWS Contextの関係、RAG・ナレッジグラフとの違い、Neptune・OpenSearch・Bedrockを使う仕組み、企業導入で確認したいガバナンスと運用条件から整理します。
SkillOpsとは：GoogleのAgent Skill運用に学ぶ
Googleが2026年8月4日に公開したAgent Skillの構築・テスト・拡張方法を基に、SkillOpsの具体例と導入手順を整理します。
企業向けAIコーディング支援のコスト管理
Claude、Codex、GitHub Copilotの企業利用を、契約席、AIの処理量、業務成果の3層に分け、予算上限とライセンス再配分を含む月次運用として整理します。
Codex・Claude Codeの/goalと/planの使い分け
CodexとClaude Codeの/planと/goalを、進め方を決める段階と、決めた完了条件まで続ける段階に分けて使う方法を整理します。
AI Agentの出力形式：HTMLとMarkdownの選び方
Claude CodeチームのHTML活用論を手がかりに、AI Agentの成果物をMarkdown、HTML、XML、JSONでどう使い分けるか整理します。