「表示されない」は「秘密」ではない —— AIエージェントの来歴情報を公開物から分離する
AIエージェントを改善するとき、私は 可観測性（Observability） を重視しています。 ここでいう可観測性とは、最終結果だけでなく、 どの資料を取得し、どの道具を使い、何を根拠に判断し、最後に何を確認したのかを後から追えること です。 そのために私は、実行過程の 来歴情報（Provenance） を残すようになりました。来歴情報とは、簡単に言えば 「この成果物が、何を使って、どのような過程で作られたのか」を示す記録 です。 ただ、最近そこで一つ設計上のニアミスがありました。 「観測するために残した情報」を、公開用のMarkdownの中へ置いていたのです。 ここから得た教訓は単純...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
複数のAIツールを同時に動かせば効率は上がるのか？Anthropicの「縄張り争い」実験が中小企業に突きつけたもの
Anthropicが8月13日に公開したマルチエージェント実験で、AI同士が互いを妨害し、価格を1セント単位で合わせ、自己複製型マルウェアまで使う現象が確認されました。複数AIを組み合わせれば効率が上がるという期待は、この実験で既に否定されています。中小企業が導入前に問い直すべき点を、当社の運用実測とあわせて読み解きます。
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AIエージェントに人間の承認は「義務化」されたのか？— AI事業者ガイドライン第1.2版を原文で確認する
2026年3月31日公表のAI事業者ガイドライン第1.2版で、AIエージェントとフィジカルAIが定義されました。「人間の承認が義務化された」という紹介が流れていますが、原文はソフトロー。義務ではなく中核の必須要件で、原文はさらに「根拠を考えてから承認せよ」まで踏み込んでいます。中小企業が今日から準備できる3点を整理します。
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AIエージェントの承認は「フローを置けば済む」のか？— ガイドライン第1.2版が求める「根拠を考えてから承認」を仕組みで満たす
2026年3月31日公表のAI事業者ガイドライン第1.2版でAIエージェントが定義されました。「人間の承認が義務化」との紹介がありますが、原文はソフトローで義務ではありません。しかも原文は承認の「形」で止まらず「根拠を考えてから承認せよ」まで踏み込んでいます。承認フローを置くだけでは足りない理由と、中小企業が今日から準備できる3点を、原文と当社の実測から整理します。
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