企業のAIガバナンス構築ガイド｜AI事業者ガイドライン（第1.2版）を実務に落とし込む方法
総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」を、企業が実際に運用できるAIガバナンスの仕組みに落とし込む方法を解説します。経営層の責任分担表、導入ロードマップ、リスク評価チェックリスト、AIシステム台帳のテンプレートを掲載しています。
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AI活用・業務自動化・SaaS選定の実務記事。料金などの情報には出典と確認日を明記し、未確認の情報は未確認と書いています。
公開記事 56本 ／ すべて出典と確認日を明記
#AIエージェント の記事 10件
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MCPサーバーのセキュリティ対策｜企業が知るべきリスクと安全な設計
MCP（Model Context Protocol）でAIと社内システムをつなぐときのセキュリティを、最新の公式仕様とセキュリティベストプラクティスにもとづいて解説します。MCPの仕様が定めること・定めないことを整理し、脅威モデル、権限管理マトリクス、安全な構成と危険な構成の比較、実装の推奨事項をまとめました。
AIエージェントのセキュリティリスクとは？企業が導入前に確認すべき権限設計と対策
AIエージェントは、AIが自らツールを呼び出して業務を実行するため、チャットボットとは異なるセキュリティリスクがあります。OWASPの最新リストをもとに、過剰な権限・プロンプトインジェクション・情報漏えいのリスクと、権限レイヤーを置いた安全なアーキテクチャ、権限マトリクス、導入チェックリストを解説します。
AIエージェントの作り方：業務に組み込むための設計手順と5つの基本パターン
AIエージェントを業務で使うには、いきなり自律的なエージェントを作るのではなく、最もシンプルな構成から始めることが重要です。AnthropicやOpenAIの公開ガイドをもとに、ワークフローとエージェントの違い、5つの基本パターン、設計から運用までの手順を解説します。
A2A（Agent2Agent）プロトコルとは？MCPとの違いと企業への影響
A2A（Agent2Agent）は、異なる企業やツールで作られたAIエージェント同士が連携するためのオープンな標準です。公式サイトとLinux Foundationの発表をもとに、仕組み、MCPとの違い、バージョン1.0の内容、企業がいま準備すべきことを解説します。
Difyとは？できること・使い方・n8nとの違いを業務目線で解説
Difyは、AIエージェントやチャットボット、AIワークフローを画面上で作れるオープンソースのプラットフォームです。公式ドキュメントをもとに、アプリの種類、ナレッジ（RAG）、公開方法、クラウド版とセルフホスト版の違い、n8nとの使い分けを業務目線で解説します。
2026年のAI・業務自動化トレンド：中小企業が押さえておくべき9つの変化
AI推進法の施行とAI基本計画、AI事業者ガイドライン第1.2版、AIエージェントの実装、MCPの標準化、補助金の名称変更など、2026年に起きたAI・業務自動化の変化を、中小企業の経営と現場への影響に絞って整理しました。
生成AIで情報漏えいは起きる？実際の事例とプロンプトインジェクション対策をわかりやすく解説
生成AIの業務利用で起きうる情報漏えいのパターンを、Samsungの社内コード流出やMicrosoft 365 Copilotの脆弱性「EchoLeak」などの事例とともに解説。プロンプトインジェクション、シャドーAI、AIエージェントの権限など、企業がとるべき対策をまとめました。
MCP（Model Context Protocol）とは？AIと社内ツールをつなぐ仕組みをわかりやすく解説
AIと業務ツール・データをつなぐ標準規格「MCP（Model Context Protocol）」とは何かを、専門知識がなくてもわかるように解説。仕組み、できること、企業での活用例、導入時のセキュリティ上の注意点をまとめました。
AIエージェントとは？生成AIとの違いと、中小企業の業務での使い方・導入ステップ
「AIエージェント」とは何か、チャット型の生成AIと何が違うのかを図表でわかりやすく解説。中小企業の業務で使える場面、導入の5ステップ、失敗しないための注意点までまとめました。
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