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エージェントと構造化データに関するフィールドノート——モデルがSQLを生成するときに何が壊れるか、もっともらしい数値がなぜ回答ではないか、そして根拠を示せる数値を出力するために何が必要か。

5 件 · 最終更新 2026-07-22

IIエントリー一覧

  1. No. 005Analytics4 分で読める

    The 15%-off dashboard: wrong joins corrupt analytics silently

    A generated join that fans out rows doesn't crash. It inflates a metric by 15% and lets everyone keep steering by it. Silent wrongness is the real cost of text-to-SQL.

  2. No. 004ガバナンス1 分で読める

    エージェントの回答を再現する：耐えうるAI監査証跡

    自社エージェントの行動を再構成できる組織はわずか17%。2026年8月2日以降、EU AI法は記録の存在を義務付ける。それを支えるのが再現性だ。

  3. No. 003決定論1 分で読める

    自信満々に間違った売上数字：LLMが計算できない理由

    モデルは完璧な体裁で売上数字を差し出す。その背後に算術はない。研究が示すとおり、この失敗は構造的なものだ――そして解決策も同様に。

  4. No. 002セキュリティ1 分で読める

    プロンプトインジェクションは新たなSQLインジェクションだ――修正はSQLではない

    P2SQL、CVE-2024-5565、EchoLeak、Supabaseの漏洩――悪意あるSQLはモデルの出力に紛れて届く。修正策は、インジェクションの対象となる構文を持たないエージェントだ。

  5. No. 001インシデント2 分で読める

    読み取り専用のはずが：AIエージェントが本番環境を削除した一週間

    あるエージェントが本番データベースを削除した。別のエージェントはユーザーファイルを破壊した。3つ目は100万件のインストールに削除命令を送り込んだ。7月のある一週間——共通する一本の書き込みパス。

検証されることを
前提に書く。

このジャーナルのすべての数値はケイパビリティ契約に遡ることができます

IVテーマ一覧

三つの問い、順を追って。

ガバナンス

エージェントが読み取れる範囲を誰が決め、その決定はどこに存在するか。最初の呼び出しより前にコードで固定される。プロンプトの中には存在しない。

AIデータガバナンス →

精度

もっともらしい数値がなぜ回答ではないか、そして同じモデルがエンジンに計算させることで0/16から16/16になる理由。

AIデータアナリスト →

出所証明

すべての結果には再現用のハッシュが付与されます——数ヶ月後でも、どちらの言語でも、バイト単位で一致します。

決定論的AI →

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