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AI導入や業務自動化に関するガイドをお届けします。
AIエージェントに業務ツールをどこまで任せるか
AIエージェントに会計・メール・決済などの業務ツールをどこまで任せるか。権限、人間確認、監査ログの線引きを実務目線で整理します。
AIエージェントが増えると壊れやすい理由：分業・承認・記憶で組織化する
AIエージェントを複数使い始めると、受け渡し、重複、確認漏れ、責任境界の問題が起きやすくなります。何体使うかではなく、分業・承認・記憶をどう設計するか、どの操作に人間の確認を残すかという視点で組織化を解説します。
本番ログからLLM回帰テスト用データセットを作る最小構成｜収集からCI接続まで
LLM/エージェントの本番ログから失敗ケースを自動抽出し、回帰テスト用の評価データセットへ変換してCIゲートに接続する最小構成を 、収集・抽出・正規化・ラベリング・データセット化・CI接続の6ステップで解説します。
LLM/RAGの回帰テストをCIに組み込む設計ガイド：評価セットから運用レポートまで
プロンプト変更やモデル更新でRAGの回答が壊れる問題を、評価設計→回帰テスト→CIゲート→運用の型として固定。日本語の評価セットや回帰レポートの考え方も解説します。
