企業テックブログの記事まとめ（7ページ目）

@いばらき / 11日前

【AWS】x402でAIエージェントにじゃぶじゃぶ課金させよう！【AgentCore payments】

AWS上にAIエージェントによる課金アプリを構築した
LambdaとBedrockでHTML生成、x402で支払い処理、AgentCore paymentsでウォレット管理
支払いフローのタイミングや認証の設定が実装に直接影響する

@いばらき / 11日前

【x402】AI「支払いは任せろー」私「やめて!」― 有料MCPを作ってエージェントに買い物させてみた

x402プロトコルとAgentCore paymentsでAIエージェント向けの有料MCPを実装した
x402はHTTPステータスコード402を基にした暗号通貨決済、AgentCore paymentsはAWSのエージェント用財布、MCP Appsは画面付きのMCP拡張
AIエージェントが勝手に支払いを続けるリスクがあり、リトライ制限や人間確認が必要

@Hiroshi Ito / 13日前

AIだけで作ったOLAP DB：アーキテクチャと、規律の与え方

AIが自律的に設計・実装したOLAPデータベースが、DuckDBやPolarsと同等のパフォーマンスを発揮
階層を構造として持つ設計、BESSビットマスクストレージ、5つの集約エンジンの切り替え
疎データ処理でDuckDB比185倍の高速化を実現し、階層の扱いがパフォーマンスに大きく影響

@Jospin / 13日前

決済の例で理解するDIP（依存性逆転の原則）

DIPを適用することでOrderServiceがStripePaymentに依存するのではなく、抽象インターフェースに依存する
OrderServiceはPaymentInterfaceに依存し、StripePaymentはそのインターフェースを実装する、依存関係の向きを逆転させる
具体的な実装を変更する際、高レベルモジュールを変更する必要がなくなるため保守性が向上する

@muizu555 / 13日前

【エンジニア職】Finatextグループサマーインターン開催レポ -2026年-

Finatextグループが2026年のサマーインターンを実施し、エンジニアとデータサイエンティストのプログラムを展開
ソフトウェアエンジニアはAWS上で注文受付システムを構築、データサイエンティストはPOSデータを活用した分析プロジェクトを実施
インターン生はAIを活用しながらも判断と検証を自ら行い、実務経験を積む機会を提供

@Dokokade / 13日前

【sshboard】AI エージェントに SSH を渡す。ただし、人と同じ 1 本を

AIエージェントと人が同じSSHを共有し、書き込みを許可リストで制限するアプリが公開された
SSHのコマンドはMCP経由で制限され、AIが書けるディレクトリは人が列挙する囲いに限定される
AIが本番サーバーを誤操作しないようにするため、書き込み許可は人による1行ずつの設定が必要

@higu / 13日前

Kubernetesの勉強、何から始めた？初現場半年の振り返り（前編：教材のあと、私はインフラでつまずきました）

KubernetesとTerraformの実務では教材だけでは足りず、レビューでインフラ設計の穴が明らかになった
Terraformでインフラ構築時のハードコード値やセキュリティグループの設定、MRの分割方法が指摘された
レビューで指摘された内容をチェックリスト化し、MR提出前に確認することで品質向上が可能

@つね / 13日前

LLM を組み込んだ Web アプリ開発に挑戦！フェズのサマーインターン開催レポート

LLMを組み込んだWebアプリ開発に取り組むサマーインターンが実施された
GeminiによるSQL生成と要約、BigQueryでのデータ分析、HTML/CSS/JavaScriptによるフロントエンド開発が実施された
開発環境の構築やデータベースとの連携、LLMの実装方法が具体的に学べる

@wfukatsu / 13日前

AIに営業プロセスを一周させた（6）価格だけは記憶で書かせない

価格情報をOKFバンドルの定義に縛り、LLMに記憶で書かせない仕組みを導入した
価格情報はOKFバンドルのpricing/ディレクトリに統一し、非公開情報は引用不可に設定、Pod数はリソース量から換算
非公開の価格情報をLLMに教えないことで、誤った見積もりを防ぎ、税抜価格と社内概算の明記が必要

@キエットくん / 13日前

GPT-6 AstraとClaude Fable 5.1は何が違うのか

GPT-6 AstraとClaude Fable 5.1は自律性と操作性の違いが明確
Astraはタスク中に操作可能でasync tool callingをサポート、Fable 5.1は長期タスクを自律的に処理
Astraは複数toolを並行処理しやすく、Fable 5.1は長期タスクのコストが安い

@MOBILUS TECH BLOG / 13日前

TypeSafe AI - 現時点でわかっていることまとめ

TypeSafe AIが新しいモデルJevを発表し、チャット機能を持たない判定AIとして機能する
choiceやscore、noulといった選択肢やスコアの判定機能と、確率の較正が特徴
応答速度が高速で価格が安く、ビジネス用途に適しているがチャット機能がないため制限がある

@Phung Dinh Son / 13日前

Markdownは新しい攻撃ベクトルになった — AIエージェント時代の間接プロンプトインジェクション入門

プロンプトインジェクションはLLMの構造的制約であり、間接インジェクションが特に危険
プロンプトインジェクションの2種類（直接・間接）、Lethal Trifecta（プライベートデータ・信頼不能コンテンツ・外部通信の3要素）
プライベートデータへのアクセスを最小限にし、信頼不能コンテンツを厳しくチェックし、外部通信を制限する対策が有効

@xthixsl_ml@レオナ / 13日前

LiteLLMをCloud RunにデプロイしてGemini APIの利用実績をユーザー別に取得してみた

LiteLLMをCloud Runにデプロイし、Gemini APIの利用実績をユーザー別に取得した
Cloud SQLでSpend Trackingを保存し、仮想キーでユーザー別認証を実装した
ユーザー別・モデル別のトークン数と費用をCloud Monitoringから取得できる

@Dokokade / 13日前

【zumen】AIに構成図を描かせるなら、勝負は2枚目以降 ── テキストが正本の作図ツールを作った

zumenはAIに構成図を描かせるためのテキストが正本の作図ツールで、手直しをpinsに保存することで更新時の破壊を防ぐ
pinsに位置・見た目などの手直しを保存し、AIはpinsを書き換えない。typeは11語に固定し、専門性は符号で出す
自動化率の指標は改善する人が書き込むとゼロになるため、AIに渡すMCPの口は開けないほうが設計として重要

@エイトハンドレッド TECH BLOG / 13日前

【AIに任せて失敗した③】「見れば分かる」を自動判定させようとして、設計から作り直した

Excel帳票の項目種別を罫線や塗りで自動判定しようと試みたが失敗した
罫線の太さ・線種・セルの塗りを基準に判定したが、データに一貫したルールがなかった
自動生成結果を人が確定させる形に変更することで作業時間を当初の想定に収めた

@Toshiki Sakai（NTTDATA） / 13日前

NIST IR8477（異なるセキュリティフレームワーク間のマッピング）を発展させてセキュリティアセスメントを効率化できるか試してみた

NIST CSFとNIST AI RMFのサブカテゴリ間でマッピングを行い、アセスメントの効率化を試みた
Set Theory Relationship MappingとSupportive Relationship Mappingを用いてサブカテゴリの関係を分類し、Subset ofやIs supported by(Integral to)の関係を検証した
異なるフレームワーク間での一括確認は現実的でなく、チェックシート改訂時の過去評価の活用が有効な可能性がある

@Tamura Satoru / 13日前

AIペルソナはユーザーの代わりになるのか？論文3本から探る、できること・できないこと

LLMはUIの問題候補を挙げたり、人間と重なる定性的な論点を出したりできる
Duan et al.はGPT-4でUIガイドライン違反を検出、Hwang and KangはAIペルソナで定性的テーマを抽出、Kuric et al.はGPTのクリック行動を実ユーザーと比較
LLMの出力は実ユーザーの反応そのものではなく、仮説や予測として扱う必要がある