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AIエージェントの権限・外部資料・承認・検証は「AIエージェントの安全設計」にまとめています。
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218記事 ／ 新しい公開順
Agentの反復とツール呼び出しに費用上限を設ける方法
主な読者：AIに仕事を任せる人
Agentの費用上限を、トークン・ツール呼び出し・反復回数・時間に分けて設計します。仮定の単価で累積費用を計算し、並列処理の事前予約、実績との精算、費用不明時の保留、上限到達後の結果整理まで具体例で解説します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 権限・送信を制御する
公開日：
トークン消費の急増から、Agentの異常な反復を見分ける
主な読者：AIの回答を確認する人
Agentのトークン消費が急増しても、暴走とは限りません。入力の長さ、実行回数、確認できた進捗を合わせて原因を追い、正常な長文処理と異常反復を区別します。警告と予算停止、停止後の結果照合までを架空ログで説明します。
課題：出力・根拠を確かめる
公開日：
AIの処理順序を、依存関係・並列化・優先度から設計する
主な読者：AIに仕事を任せる人
AIの処理順序は、先行条件と副作用から決めます。資料の並列読取りから集計、承認、更新へ進む架空業務で、優先度と公平性、失敗や結果不明で止める範囲、再開前の版・権限・実行状態の確認、完了を確かめる手順を整理します。
課題：任せ方・業務の進め方
公開日：
MCPサーバーを信頼境界として評価する
主な読者：AIの回答を確認する人
MCPサーバーの導入を、提供元、ツール定義、送信データ、実行権限に分けて評価します。HTTPとローカル接続の違い、正常・拒否・停止の確認、導入後の権限失効まで、接続成功だけでは判断できない条件を具体的に整理します。
課題：出力・根拠を確かめる ／ 権限・送信を制御する
公開日：
MCPサーバー更新の互換性を確かめ検証済み構成へ戻す
主な読者：AIの回答を確認する人
MCPサーバー更新による引数、返却値、権限、処理の変化を切り分けます。プロトコルと実装の版を分けて固定し、旧版との契約テスト、切替の中止、検証済み版への復帰を設計する方法と、戻せない場合の対応を説明します。
課題：出力・根拠を確かめる ／ 権限・送信を制御する
公開日：
AIエージェントの目標逸脱・反復・過剰実行を止める条件
主な読者：AIに仕事を任せる人
AIエージェントの目標逸脱、進捗のない反復、完了後の過剰実行を分け、止める条件を設計します。架空の調査ログから回数・費用・時間の上限と完了判定を照合し、部分結果の返し方、結果不明の保留、再開時の条件確認を説明します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
マルチエージェントの役割・受け渡し・責任分界を設計する
主な読者：AIに仕事を任せる人
マルチエージェントを採用する前に、単独処理との違いと分業の負担を確かめます。調査資料作成の架空例を通じ、送り手と受け手、入力・出力、委任範囲、根拠、検証と決定の担当を定め、受入れ・拒否・停止を判断する方法を説明します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 組織のルール・リスクを決める
公開日：
AI操作のロールバックを設計する：戻せる状態と補償処理を分ける
主な読者：AIに仕事を任せる人
AI操作のロールバックでは、戻せる状態と残る外部影響を操作ごとに分けます。架空の文書更新と送信済みメールを比較し、原状復帰と補償処理の違い、実行前の提示、結果不明時の照会、競合を避ける復旧条件と完了確認を解説します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 権限・送信を制御する
公開日：
AIの購入・決済代行を設計する：金額上限と支払権限、取消の扱い
主な読者：ツール連携を設計する人
AIの購入・決済代行では、総額と通貨だけでなく、商品・数量・支払主体・支払方法を確定して承認します。架空の備品購入を通じて、価格変更時の停止、結果不明時の照会、注文取消と決済取消・返金の違いを整理します。
課題：権限・送信を制御する ／ 組織のルール・リスクを決める
公開日：
AIに検索させるべき質問は、何を確かめて見分けるか
主な読者：依頼文を作る人
AIに検索させるかは、答えに必要な情報の変わりやすさと、誤りが判断へ及ぼす影響から決めます。割合の計算と現行料金の比較を例に、安定した原理、確認すべき現在値、検索できないときに答える範囲と保留する結論を整理します。
課題：依頼文・プロンプトを整える ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
検索記事がAI生成かもしれないとき、原典で何を確かめるか
主な読者：AIの回答を確認する人
検索で得た記事がAI生成かもしれないときも、文章の自然さや検出結果だけで採否を決めません。発行主体と引用先の実在を確かめ、重要な主張を原典の該当箇所と照合し、裏付けのない記述を除外・保留する方法を具体例で解説します。
課題：出力・根拠を確かめる
公開日：
検索スコアが低いとき回答生成を止める閾値設計
主な読者：AIに仕事を任せる人
検索スコアの閾値は、回答の正解確率とは分けて決めます。正解資料のある質問とない質問を業務データで比べ、誤通過・過剰保留・回答の正確性を別に数える方法と、根拠不足時に利用者へ示す内容、見直しの条件を説明します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
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