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。
AIエージェント
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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。
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。
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。
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。
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。
コーディングエージェントの自己修復ループ設計
2026年の最新研究とOpenAI、Google、GitHubの公式実装を基に、コーディングエージェントの自己修復ループを多層検証、停止条件、権限境界、人の承認まで含めて設計する方法を整理します。
Claude Dynamic Workflowsの仕組みと並列タスク設計
Claude CodeのDynamic Workflowsを、複数のAI担当へ仕事を分ける仕組みとして説明し、向く作業、分け方、費用、上限、再開時の注意点を整理します。
lessons.mdでAI作業の判断経緯を残す方法
AI作業で起きた問題、原因、対処、再発防止をlessons.mdへ記録し、次の作業で検証できる判断履歴として運用する方法を説明します。
AIエージェントのビルド実行を承認制にする設計
AIに別の修正を依頼している流れで、本番向けビルドコマンドが実行された経緯と、その後に導入した承認制ルールの記録です。
ハーネスエンジニアリングとは：AI開発を支える3層設計
AIに毎回同じ質問をしても答えが変わる、前回の作業を覚えていない——そうした課題への対処として、このサイトで使う「ハーネスエンジニアリング」という実践用語を整理します。
AIエージェントのハーネスドリフトを自動検出する方法
共有ルールとツール別設定が時間とともにずれるハーネスドリフトの原因と、同期検査で早く検出する運用を整理します。
AIに任せる仕事の判断基準：可逆性・影響範囲・検証性
AIへ依頼する前に確認したいリスク判定として、可逆性・影響範囲・検証のしやすさの3軸と、人間が握る判断領域を整理します。