OpenAI Jalapeñoが示すAI推論インフラの転換｜企業が見るべきコストと依存リスク
OpenAIとBroadcomが発表したLLM推論向けチップJalapeñoを題材に、AI推論コスト、GPU依存、専用チップ、企業のAI基盤選定で見るべき判断軸を解説します。
Column
企業向けMCP Gateway設計｜AIエージェントの接続を安全に管理する方法
MCP Gatewayを企業向けAIエージェント基盤の統制点として捉え、認証、認可、ツール制御、監査ログ、プロンプトインジェクション対策、運用設計を実務目線で解説します。
Agentic Coding 2026｜マルチエージェント開発をチーム運用に組み込む方法
AIコーディングエージェントが個人の補完ツールからチームで運用するマルチエージェント開発へ進む中で、Issue設計、レビュー、テスト、権限管理、品質保証をどう整えるべきかを解説します。
企業向けRAG基盤の選び方2026｜SaaS・クラウド・自社構築をどう比較するか
企業向けRAG基盤を選ぶIT担当者向けに、SaaS、クラウドサービス、自社構築の違いと、権限管理、検索品質、運用責任、コスト、拡張性の比較ポイントを解説します。
企業AIエージェント管理基盤の選び方｜Agent 365・Gemini Enterprise Agent Platformから考える統制設計
Microsoft Agent 365やGemini Enterprise Agent Platformの動向を踏まえ、企業がAIエージェントを本番展開する前に整えるべきID、レジストリ、ゲートウェイ、監査ログ、評価の設計を解説します。
AIエージェントフレームワーク比較2026｜LangGraph・CrewAI・OpenAI Agents SDK・Google ADKをどう選ぶか
AIエージェント開発で候補になりやすいLangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google ADKを、状態管理、マルチエージェント、運用、クラウド連携の観点から比較し、企業導入での選び方を解説します。
AI議事録を業務フローに組み込む設計｜ToDo化・CRM連携・社内ナレッジ化の実務
AI議事録を単なる会議要約で終わらせず、ToDo化、CRM連携、Teams通知、社内ナレッジ化まで業務フローに組み込むための設計ポイントを解説します。
エッジAI・オンデバイスAIの再評価｜推論コスト高騰時代の社内AI設計
生成AIの利用拡大で推論コストとデータ保護が課題になる中、クラウドAI、社内サーバー、オンデバイスAI、エッジAIをどう使い分けるべきかを実務目線で解説します。
WindowsがAIエージェント実行基盤になる日｜ローカル実行・隔離・企業管理の見方
Microsoft Build 2026で示されたWindowsのAIエージェント実行基盤化を、Microsoft Execution Containers、Agent 365、Defender、Intuneによる管理の観点から解説します。