記事一覧
すべての記事は OWASP・NIST などの一次情報にあたり、出典を示して書いています。
個人事業主の生成AI導入 実践ガイド。何から始めて、どの順番で業務に載せるか
生成AIを業務に載せるとき、詰まるのは道具選びではなく順序です。何を渡すかを決める（棚卸）→空いた時間の行き先を決める（配置転換）→それから自動化→外への見せ方は最後。この順でなけ
「AIで仕事がなくなる」不安への答え方。人員削減ではなく配置転換を導入前に設計する
「AIで仕事がなくなる」という不安に、AI導入を支援する側から正面に答えます。結論は人員削減ではなく配置転換で、移し先は導入した後ではなく導入する前に業務ごとに決めます。企業調査で
「AI検索対策」は本当に必要か。Google 公式の見解と、機密を守って見せる判断
AI検索対策（GEO）は必須と言われますが、Google 公式は AI Overviews に載るのに特別な最適化は不要と明言しています。代行業者に自社・顧客の情報を渡す前に、何を
プロンプトインジェクション対策:間接型攻撃の仕組みと入力・出力・運用の3層防御
外部ファイルやWebをAIに読ませると何が起きるのか。間接型プロンプトインジェクションの仕組みを実例から押さえ、入力・出力・運用の3層で被害を局限する対策を、公式出典を引きながら整
AIに入力していい情報・いけない情報の決め方。三段階で仕分ける
顧客情報を AI に入れていいか迷って手が止まるのは、多くの場合「機密だから全部禁止」の二択で考えているためです。データの種類ごとに、そのまま出す・加工して出す・出さないの三段階で
ChatGPTやClaudeに会社の機密を入れていい？ 判断の線引きと最低限の設定
生成AIに業務データを入れる前に押さえる「プラン種別×機密度」の線引きと、情報漏洩を防ぐ設定を、各社の公式ポリシーを引きながら整理します。
docker の named volume が 2 本同時に消えた原因を調査した記録と 3 つの教訓
個人開発のデータ分析基盤で named volume が 2 本同時に消え、DB が空になりました。最初に疑った AI エージェントは犯人ではなく、真犯人は特定できませんでした。d
AIコーディングエージェントに開発を任せる仕組みの作り方：12体のサブエージェントを実運用して分かったこと
「もうプロンプトを打っていない。プロンプトを出すループを設計している」。AIコーディングエージェントの世界でそう語られ始めています。本記事は概念の後追い解説ではなく、私たちが自社の
個人事業主が生成AIで情報漏洩しないための安全導入ガイド:5つの漏洩入口・契約7点・導入5ステップ
危ないのはAIそのものではなく、機密が外に出る経路を塞がない使い方です。漏洩の入口5つ・契約で見る7点・導入5ステップの「Eight式 AI安全導入 5-7-5モデル」で、個人事業
Webサービスを構築するためのDB(データベース)の設計(MySQL)
MySQLでおすすめの照合順序 データベースでの「照合順序（Collation）」とは、文字列同士の比較や並び順を決めるルールのことです。 例えば、 といった動作に大きく影響します