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AI活用

AIエージェントのHuman in the Loop設計｜承認・停止・再開を実装する

AIエージェントの承認・停止・再開を設計する開発者向けに、承認対象の固定、未知操作の拒否、実行前の再検証を解説。停止後に残る外部処理と結果不明の扱い、境界を確かめるテストケースも整理します。

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n8nでAIエージェントを作る方法｜ツール接続・メモリ・承認まで実装

n8nのAI Agentノードへモデル、外部ツール、メモリ、人間承認を接続し、誤実行やループを防ぎながら最小フローを作る手順を解説します。

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社内AI利用ガイドラインの作り方｜許可範囲・禁止事項・承認フローの雛形

社内で生成AIを安全に使うためのガイドラインを、対象範囲、入力データ、禁止事項、承認フロー、事故対応、教育、見直しまで雛形付きで解説します。

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AI APIのコスト管理方法｜予算・ログ・モデル選択・上限設定

AI APIの料金が膨らむ原因を分解し、リクエスト単位のログ、月次予算、利用上限、モデル選択、異常検知まで実装例付きで解説します。

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MCPのTools・Resources・Promptsの違い｜何をどのprimitiveで公開するか

MCP ServerでTools・Resources・Promptsのどれを使うか、制御主体、副作用、URI、テンプレートの違いと10ユースケースの分類表で解説します。

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MCPとは？AIと外部ツールをつなぐModel Context Protocolの仕組み

MCPのHost・Client・Server、Tools・Resources・Prompts、stdioとStreamable HTTPの役割を、構成図と用語表でわかりやすく解説します。