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#ai の記事

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aillmops

2026年4月23日·5 min read

LLM可観測性（Observability）最小ログ設計チェックリスト｜AIアプリの監査証跡を残す（2026）

AIアプリ/自動化のための「最小で効くログ」をチェックリスト化。デバッグ、コスト管理、インシデント対応に必要な証跡を残しつつ、秘密情報や機密データをログに残さない。

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aisecurityllm

2026年4月20日·6 min read

プロンプトインジェクション対策チェックリスト｜AIアプリの入口と権限を監査する（2026）

プロンプトインジェクションは“プロンプトの書き方”だけでは防げない。入力経路（入口）、ツール権限、アウトバウンド、ログを30分で点検する実務チェックリスト。

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securitywebai

2026年3月31日·6 min read

認可（IDOR）防止チェックリスト｜AI実装で壊れやすい境界を30分で見直す

ログインがあるのに情報が抜ける原因はほぼ「認可」。AI生成コードで頻発するIDOR（オブジェクト単位の認可ミス）を、30分で潰すための実務チェックリストと判断基準をまとめる。

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securitywebai

2026年2月28日·6 min read

AIで作ったWebアプリが一番やらかす：IDOR（認可ミス）を出荷前に潰す手順

AI実装は速いが、そのぶん「認可（authorization）」が抜けやすい。IDOR（オブジェクト単位の認可ミス）を最短で見つけて直すための実務手順、判断基準、回帰テスト、運用の型をまとめる。

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aipromptingengineering

2026年2月20日·6 min read

仕様→実装に落とすプロンプトテンプレ（AI開発）｜AIに“迷わせない”仕様の書き方

AIに実装させるときの失敗は、コード生成より「意思決定の欠落」で起きる。入力/出力、制約、例外、受け入れ条件、分割手順を強制的に埋めるテンプレで、手戻りを減らす。

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aiwritingseo

2026年2月20日·5 min read

文章のAI臭を消すチェックリスト（AI執筆）｜公開前に“薄さ”を潰す実務手順

LLMで書いた文章が“AIっぽい”と判断される原因はだいたい決まっている。意図への即答、具体例、判断基準、そして機械的なノイズ除去の4点で、公開できる品質に整える。

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airequirementsprompting

2026年2月20日·6 min read

曖昧な依頼を要件定義に変換する質問リスト（AI開発）｜AIに実装させる前に聞くべきこと

AI（LLM）に実装を任せる前に、曖昧な依頼を“拘束力のある仕様”に変えるための質問リスト。スコープ、制約、失敗時の挙動、受け入れ条件、運用を先に確定して手戻りを減らす。

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