セキュリティとガバナンス
セキュリティとガバナンスに関する記事。実行可能なビジネスオントロジー、管理されたデータ、アプリ開発、エージェントワークフローを実践的に扱います。
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誰が
顧客 レコードを 開いたか、AI エージェントも 含めて 証明できますか？ レコード 閲覧 監査と、 閲覧行が 決して 記録しない 4 つのこと @objectstack/cli 18.3.0 で、人の REST 読み取りとエージェントの MCP get_record はそれぞれ sys_audit_log に read 行を 1 つ残し、一覧・未登録オブジェクト・拒否された読み取りは何も残さなかった。行が持つもの、決して持たない 4 つのこと。
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AI が
黙って 変えた 権限を 出荷前に 捕まえるには？ アクセスマトリクス・スナップショットゲートを、7 行の CRM で 実測する @objectstack/cli 18.2.0 では、エージェントが allowDelete を false から true に変えても os validate は何も報告しない。オプトインしたアプリでは os compile がビルドを失敗させ、誰が何を得たかを一行で示し、人がスナップショットを再生成するまで止める。
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Power Platform ロックイン：Dataverse、Azure、
セルフホストの 判断 基準 Power Platform の強みは本物だ。ID、Teams、Dynamics、請求が同じテナントにある。ただし主権、規模コスト、AI 変更レビューを重視するなら、Dataverse と Azure ランタイムの境界は先に確認したい。
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Lovable は
本番 運用に 安全か： アクセス 制御 レビューの 問題 Lovable は高速なプロトタイプに向いている。だが本番システムで問うべきは動くかではなく、誰がアクセス制御をレビューできるかだ。RLS、フロントエンドフィルタ、安全スキャンの境界を見極めたい。
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オープンな
企業 オントロジー： 業務 定義層は 誰が 所有すべきか 2025年11月から2026年8月にかけて5つのプラットフォームが業務定義層を投入し——2社はオントロジー、3社はセマンティックレイヤーとして——その多くが MCP の読み取り経路を開放した。だが定義そのものは内部に残る。プロトコルは開放、定義は封鎖——所有権の問いはより鋭くなった。
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EU AI Act 監査
準備：あなたの AI ランタイムは 証拠を 出せるか AI 判断の完全な記録を求められたとき、モデル品質だけでは足りない。ランタイムは認可、証拠、監督、監査履歴を示せなければならない。
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AI Agent の
料金： アクション 課金と セルフホスト 実行 コスト アクション単位や token 単位の課金は柔軟に見えるが、agent が自律的になるほどツール呼び出しは増える。コストは使用量曲線、データ域外、ロックイン、自社運用の分岐点を一緒に見る必要がある。
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Ontology は AI スタックの
標準になるのか？ ランタイムが オープンであるべき 理由 Ontology は AI スタックの標準的な構成要素になるのか？agent インターフェースはすでにそうなった。Ontology MCP は 2026 年 6 月に GA。定義層も追随している。ランタイムは閉じたままで、可搬性はそこにある。
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企業の AI アプリ
基盤をまず 自社 管理 ランタイムにすべき 理由 AI が業務データを読み、フローを動かし、アプリを生成し、ツールを呼ぶなら、企業が制御すべきなのはモデルだけでなく、オブジェクト、権限、ツール、承認、監査を担うランタイムです。
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AI エージェントを
企業の 権限 境界内で 動かす 方法 企業に必要なのは、AI エージェントをスーパー管理者にすることではありません。ユーザー権限を継承し、危険な操作は承認へ回し、すべてを監査できる制御されたエージェントです。
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