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  "title": "Rosarium | Articles",
  "home_page_url": "https://rosarium-tech.com/ai/",
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  "description": "Applied AI、システム設計、実務事例と論考",
  "language": "ja",
  "authors": [
    {
      "name": "立林 裕太朗",
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      "id": "https://rosarium-tech.com/architecture/prompts-as-interfaces/#growth-2026-10-08",
      "url": "https://rosarium-tech.com/architecture/prompts-as-interfaces/",
      "title": "AI間インターフェースとしてのプロンプト",
      "summary": "REVISED: 複数のAIへ仕事を渡すとき、成果物・根拠・状態を取り違えずに引き継ぐ方法を考えます。プロンプトを受け渡しの契約として捉え、情報の型・意味・権限を検証します。",
      "authors": [
        {
          "name": "立林 裕太朗",
          "url": "https://rosarium-tech.com/career/"
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      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "システムアーキテクチャ"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
      "date_modified": "2026-10-08"
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    {
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      "title": "AI業務システムの参照アーキテクチャ",
      "summary": "REVISED: AIの答えをそのまま業務処理に使わず、確認・承認・実行を分ける全体構成を示します。必要情報（Context）の準備から監視までをつなぎ、誤生成が業務へ届く経路を制御します。",
      "authors": [
        {
          "name": "立林 裕太朗",
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      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "システムアーキテクチャ"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
      "date_modified": "2026-10-08"
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    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/cases/specification-debt-review/#growth-2026-10-08",
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      "title": "3万文字・68ページの仕様書をAIで横断レビューする",
      "summary": "REVISED: 分割されたMarkdown仕様書をPythonで統合し、GitHub Copilotで横断レビューした実務事例です。現在のコードを正本に仕様書を照合し、コードだけでは決まらない部分を人間が判断して、最終修正を行いました。",
      "authors": [
        {
          "name": "立林 裕太朗",
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      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "AI × ソフトウェア開発",
        "事例・実務",
        "実践事例"
      ],
      "date_published": "2026-10-07",
      "date_modified": "2026-10-08"
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    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/essays/it-strategy-and-not-building/#growth-2026-10-08",
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      "title": "IT戦略では「何を作らないか」も設計する",
      "summary": "REVISED: システムを新しく作る前に、保守・変更・移行・廃止までの負担を考えます。既存の仕組みを使う選択も含め、作るものと作らないものを判断します。",
      "authors": [
        {
          "name": "立林 裕太朗",
          "url": "https://rosarium-tech.com/career/"
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      "tags": [
        "企画・対象範囲・投資判断",
        "考察",
        "ライフサイクル・運用"
      ],
      "date_published": "2026-10-03",
      "date_modified": "2026-10-08"
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    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/essays/legacy-change-and-retirement/#growth-2026-10-08",
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      "title": "レガシーシステムは、変えやすくしながら終わらせる",
      "summary": "NEW: 廃止予定でも変更要求が続く既存システムを、どう保守しながら終わらせるか考えます。依存や変更箇所を減らし、役割を段階的に移す判断を整理します。",
      "authors": [
        {
          "name": "立林 裕太朗",
          "url": "https://rosarium-tech.com/career/"
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      "tags": [
        "考察",
        "ライフサイクル・運用"
      ],
      "date_published": "2026-10-03",
      "date_modified": "2026-10-08"
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    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/evaluation-hitl/responsibility-and-hitl/#growth-2026-10-08",
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      "title": "AI出力の責任境界とHITL",
      "summary": "REVISED: AIが答えや作業案を出した後、誰が確認し、採用し、実行を承認するかを決めます。人への引き継ぎ条件・根拠・記録まで含めてHuman in the Loopを設計します。",
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          "name": "立林 裕太朗",
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      ],
      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "評価・ヒューマンレビュー",
        "AI適用判断",
        "責任境界・制御"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
      "date_modified": "2026-10-08"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/foundations/ai-business-design/asking-versus-delegating/#growth-2026-10-08",
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      "title": "第3章　AIに聞くことと、AIに仕事を任せることは違う",
      "summary": "REVISED: 資格学習でAIへ聞くことと、組織固有の仕事を任せることの違いを、必要な知識から考える。必要な情報をAIへ届け、不足する場合は人間へ戻す設計を扱う。",
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        {
          "name": "立林 裕太朗",
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      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "自然言語サービス・RAG・ナレッジ",
        "AI設計原則",
        "AI Agent"
      ],
      "date_published": "2026-08",
      "date_modified": "2026-10-08"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/foundations/ai-business-design/delegation-and-responsibility/#growth-2026-10-08",
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      "title": "第1章　AIに仕事を任せても、責任は消えない",
      "summary": "REVISED: AIへ作業を移しても残る、判断・承認・例外処理・監査・最終責任を整理する。AI・人間・既存システムを一つの系として、責任が途切れない業務を設計する。",
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          "name": "立林 裕太朗",
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        "AI導入・責任・評価",
        "自然言語サービス・RAG・ナレッジ",
        "AI設計原則",
        "AI Agent"
      ],
      "date_published": "2026-08",
      "date_modified": "2026-10-08"
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    {
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      "title": "第2章　AI導入は効率化とは限らない",
      "summary": "REVISED: 要件をAIで文章化した後、理解・説明・合意形成が不足して手戻りになった経験から、業務全体の効率を考えます。レビューしやすさ、確認コスト、総工数と経過時間を区別した評価、改善後の業務の流れを扱います。",
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      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "自然言語サービス・RAG・ナレッジ",
        "AI設計原則",
        "AI Agent"
      ],
      "date_published": "2026-08",
      "date_modified": "2026-10-08"
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    {
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      "title": "第4章　AIに任せない条件を、先に決める",
      "summary": "REVISED: AI出力を業務で採用する人間が、採用理由と誤りへの対応を説明できる範囲に委任を限定する。説明できない場合の役割縮小、停止・エスカレーション条件を扱う。",
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        "AI導入・責任・評価",
        "自然言語サービス・RAG・ナレッジ",
        "AI設計原則",
        "AI Agent"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
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    {
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      "title": "第5章　AI時代、人間には「判断する力」が求められる",
      "summary": "REVISED: AIが定型作業を担った後に残る難しい判断を、人間が根拠・影響・権限をもって行うための能力を整理する。Human in the Loopと教育をAI導入の一部として扱う。",
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      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "自然言語サービス・RAG・ナレッジ",
        "AI設計原則",
        "AI Agent"
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      "date_published": "2026-09-23",
      "date_modified": "2026-10-08"
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    {
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      "title": "AI適用可否と委任レベルの設計",
      "summary": "REVISED: 価値・リスク・検証可能性・権限・復旧から、必要な最小の委任範囲を選ぶ観点を整理した",
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        {
          "name": "立林 裕太朗",
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        "AI導入・責任・評価",
        "AI設計原則"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
      "date_modified": "2026-10-08"
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    {
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      "title": "ハルシネーションの多層制御設計",
      "summary": "REVISED: 誤答の生成、見逃し、採用・実行を分け、業務への流出リスクを多層で制御する。根拠取得・検証・回答拒否・人への移管・実行権限を組み合わせた設計を示す。",
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      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "AI設計原則"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
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      "title": "QAチャット運用思想",
      "summary": "REVISED: 問い合わせAIを、回答して終わる道具ではなく、知識を確認・更新し続ける仕組みとして設計します。検索・回答・拒否・人への引き継ぎ・記録を、QAとKnowledgeの運用としてつなぎます。",
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        "AI導入・責任・評価",
        "自然言語サービス・RAG・ナレッジ",
        "ナレッジ / コンテキスト"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
      "date_modified": "2026-10-08"
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    {
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      "title": "AI導入を業務へ定着させる",
      "summary": "REVISED: AIツールを配るだけでなく、日々の仕事で使い続けられる条件を考えます。人が確認する場面、失敗時の対応、運用結果を改善へ戻す方法を整理します。",
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        "AI導入・責任・評価",
        "実践知",
        "AI適用判断"
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      "date_published": "2026-09-23",
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      "title": "AIは使われている。でも使いこなされていない",
      "summary": "REVISED: AIを業務で使いこなすとは、利用量を増やすことではなく、適用可否・情報・委任範囲・検証・責任・権限を設計できることです。運用の評価から改善・縮小・統合・終了まで判断する実務上の条件を整理します。",
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      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "AI × ソフトウェア開発",
        "キャリア・仕事の設計",
        "実践知",
        "AI適用判断",
        "キャリア"
      ],
      "date_published": "2026-03-28 14:37",
      "date_modified": "2026-10-08"
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      "title": "AI教育を原則と実践に分ける",
      "summary": "REVISED: 変化しにくい設計原則、更新の速い製品知識、業務固有の判断を分ける。AIの出力を評価し、使うか、戻すか、止めるかを判断できる人間の能力までAI導入の一部として設計する。",
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        "AI導入・責任・評価",
        "実践知"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
      "date_modified": "2026-10-08"
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      "title": "AI活用を別の業務へ横展開する",
      "summary": "UPDATED: 成功事例をそのまま複製せず、目的、情報、判断、リスク、評価へ分解し、別の業務へ移せる要素を見極める。",
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      ],
      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "実践知",
        "AI適用判断"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
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    {
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      "url": "https://rosarium-tech.com/software-engineering/development-workflow/",
      "title": "AIを開発工程に組み込む",
      "summary": "REVISED: AIが受け取る入力、出力成果物、根拠、検証、停止条件、承認者を開発工程として定義する。検証済みの成果物だけを次へ渡すための契約・Gate・記録・手動経路を整理する。",
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      "tags": [
        "AI × ソフトウェア開発",
        "ソフトウェア開発"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
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      "title": "複数AIの役割分担と工程設計",
      "summary": "REVISED: 複数のAIを使うとき、誰に何を渡し、どの成果物を確認して次へ進むかを決めます。Task・Context・Tool・権限を役割ごとに整理し、工程全体の品質と費用を管理します。",
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        "自然言語サービス・RAG・ナレッジ",
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        "ソフトウェア開発",
        "システムアーキテクチャ"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
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      "title": "AIは誰でも使えるようになったのに、なぜ業務で使いこなせる人は少ないのか",
      "summary": "NEW: AIへ質問し生成する敷居が下がっても、業務へ組み込み続ける能力は自動的には広がりません。技術と組織の変化の速度差、良い出力が技能の差を隠す仕組み、運用能力を共有する難しさから、その原因を考えます。",
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          "name": "立林 裕太朗",
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      ],
      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "考察"
      ],
      "date_published": "2026-10-07",
      "date_modified": "2026-10-07"
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      "title": "DXを学んで、「価値」という言葉が気になるようになった",
      "summary": "REVISED: DXを学ぶ中で出会った「価値」という視点が、AI・RAG・エージェントを見る順序をどう変えたか。技術導入ではなく、誰の仕事や判断をどう変えるかからAIを考える。",
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          "name": "立林 裕太朗",
          "url": "https://rosarium-tech.com/career/"
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      ],
      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "考察",
        "AI適用判断"
      ],
      "date_published": "2026-09-27",
      "date_modified": "2026-10-06"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/essays/rethink-work-before-ai/#growth-2026-10-03",
      "url": "https://rosarium-tech.com/essays/rethink-work-before-ai/",
      "title": "AI化する前に、業務そのものを疑う",
      "summary": "NEW: AIへ任せる前に、その仕事をなくす・まとめる・変える・単純化できないか考えます。業務改善の手順（ECRS）を踏まえ、残る仕事を人間・既存ソフトウェア・AIのどれへ任せるか判断します。",
      "authors": [
        {
          "name": "立林 裕太朗",
          "url": "https://rosarium-tech.com/career/"
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      ],
      "tags": [
        "企画・対象範囲・投資判断",
        "AI導入・責任・評価",
        "考察",
        "AI適用判断"
      ],
      "date_published": "2026-10-03",
      "date_modified": "2026-10-03"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/cases/customer-support-ai-dx/#growth-2026-09-28",
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      "title": "生成AI / RAGによる顧客サポートDX",
      "summary": "NEW: 企画から与えられた工数削減・自己解決の業務目標を、システム要件・方式へ具体化する事例です。RAGによる根拠検索から、人への引き継ぎ、評価・改善までを扱います。",
      "authors": [
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          "name": "立林 裕太朗",
          "url": "https://rosarium-tech.com/career/"
        }
      ],
      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "自然言語サービス・RAG・ナレッジ",
        "事例・実務",
        "実践事例",
        "AI適用判断",
        "責任境界・制御",
        "ナレッジ / コンテキスト",
        "評価・ヒューマンレビュー",
        "ライフサイクル・運用"
      ],
      "date_published": "2026-09-28"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/cases/system-understanding/#growth-2026-09-22",
      "url": "https://rosarium-tech.com/cases/system-understanding/",
      "title": "理解しにくいレガシーシステムを、変更判断できる状態へ変える",
      "summary": "UPDATED: GPT-4のみを利用していた当時のAI環境下で、レガシーシステムの仕様を復元した参考事例です。コード・UI・実動作を照合し、人とAIが仕様確認や変更判断に使える形へ整理しました。",
      "authors": [
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          "name": "立林 裕太朗",
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      ],
      "tags": [
        "自然言語サービス・RAG・ナレッジ",
        "AI × ソフトウェア開発",
        "事例・実務",
        "実践事例",
        "ナレッジ / コンテキスト",
        "評価・ヒューマンレビュー",
        "ライフサイクル・運用"
      ],
      "date_published": "2026-02",
      "date_modified": "2026-09-22"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/cases/three-ai-maintenance/#growth-2026-09-22",
      "url": "https://rosarium-tech.com/cases/three-ai-maintenance/",
      "title": "複数AIを使い分けるレガシー保守",
      "summary": "UPDATED: 仕様・コード・過去背景を参照できるAIを使い分け、調査から実装までをつないだ保守事例です。成果物の受け渡しごとに人間が前提を確認し、AIを使える業務範囲を広げました。",
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          "name": "立林 裕太朗",
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      ],
      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "AI × ソフトウェア開発",
        "事例・実務",
        "実践事例",
        "システムアーキテクチャ",
        "ソフトウェア開発",
        "ライフサイクル・運用"
      ],
      "date_published": "2026-07",
      "date_modified": "2026-09-22"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/essays/ai-career-market/#growth-2026-09-22",
      "url": "https://rosarium-tech.com/essays/ai-career-market/",
      "title": "採用される側から見たAI人材の転職概況",
      "summary": "UPDATED: 採用される側の視点から、AIの経験年数だけでは伝わらない専門性を考察する。RAG・評価・システム統合などの役割と、設計判断や責任範囲を外部へ示す必要性を論じる。",
      "authors": [
        {
          "name": "立林 裕太朗",
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        }
      ],
      "tags": [
        "キャリア・仕事の設計",
        "考察",
        "キャリア"
      ],
      "date_published": "2026-08-20 08:25",
      "date_modified": "2026-09-22"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/evaluation-hitl/code-evaluation-acceptance/#growth-2026-09-22",
      "url": "https://rosarium-tech.com/evaluation-hitl/code-evaluation-acceptance/",
      "title": "コード生成AIの評価と採用設計",
      "summary": "UPDATED: AIが書いたコードを、安全に採用できる変更かどうか確認する工程を設計します。コンパイラ・テスト・静的解析・人間のレビューを組み合わせ、未確認の変更を本番へ流しません。",
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        {
          "name": "立林 裕太朗",
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      ],
      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "評価・ヒューマンレビュー"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
      "date_modified": "2026-09-22"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/foundations/conditional-probability/#growth-2026-09-22",
      "url": "https://rosarium-tech.com/foundations/conditional-probability/",
      "title": "生成AIの条件付き確率モデル基礎",
      "summary": "UPDATED: 同じAIでも、渡す情報や指示が変わると答えが変わります。その仕組みを条件付き確率から整理し、回答のばらつきと、RAG・ガードレール・評価で制御できる範囲を考えます。",
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        {
          "name": "立林 裕太朗",
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      ],
      "tags": [
        "AI理論・モデルの性質",
        "AI理論"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
      "date_modified": "2026-09-22"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/foundations/glossary/#growth-2026-09-22",
      "url": "https://rosarium-tech.com/foundations/glossary/",
      "title": "Reference索引",
      "summary": "UPDATED: 用語、数式、評価指標、責任状態を目的別に整理したReferenceへの索引。既存URLから現在の参照資料へ進むための入口。",
      "authors": [
        {
          "name": "立林 裕太朗",
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      ],
      "tags": [
        "AI設計原則"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
      "date_modified": "2026-09-22"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/knowledge-context/prompt-structure/#growth-2026-09-22",
      "url": "https://rosarium-tech.com/knowledge-context/prompt-structure/",
      "title": "プロンプト設計の基本構造",
      "summary": "UPDATED: AIへ何を頼み、何を根拠にし、どの形で返してほしいかを分けて伝えます。Role・Task・Contextなどからプロンプトを構成し、権限や承認はシステム側の制御と区別します。",
      "authors": [
        {
          "name": "立林 裕太朗",
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      ],
      "tags": [
        "自然言語サービス・RAG・ナレッジ",
        "ナレッジ / コンテキスト"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
      "date_modified": "2026-09-22"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/reference/evaluation-metrics/#growth-2026-09-22",
      "url": "https://rosarium-tech.com/reference/evaluation-metrics/",
      "title": "評価指標リファレンス",
      "summary": "UPDATED: 検索や回答、人への引き継ぎがうまく働いているかを、何で測るか確認する資料です。Retrieval・安全性・運用品質・レビュー負荷の指標を、対象集合や閾値と合わせて定義します。",
      "authors": [
        {
          "name": "立林 裕太朗",
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      ],
      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "自然言語サービス・RAG・ナレッジ",
        "評価・ヒューマンレビュー"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
      "date_modified": "2026-09-22"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/reference/glossary/#growth-2026-09-22",
      "url": "https://rosarium-tech.com/reference/glossary/",
      "title": "基本用語集",
      "summary": "UPDATED: Rosariumで使う基本用語を、モデル・情報・工程・責任の観点から定義する。用語を製品名や流行語ではなく、設計上の役割として確認するための参照資料。",
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        {
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      ],
      "tags": [
        "AI設計原則"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
      "date_modified": "2026-09-22"
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    {
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      "url": "https://rosarium-tech.com/reference/mathematical-reference/",
      "title": "数式・記号リファレンス",
      "summary": "UPDATED: AIの出力の揺らぎや失敗リスクを考えるときに使う数式をまとめています。条件付き確率・Temperature・RAG・期待損失について、数学上の定義と設計用の簡略モデルを区別します。",
      "authors": [
        {
          "name": "立林 裕太朗",
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      ],
      "tags": [
        "AI理論・モデルの性質",
        "AI設計原則"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
      "date_modified": "2026-09-22"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/reference/responsibility-state-model/#growth-2026-09-22",
      "url": "https://rosarium-tech.com/reference/responsibility-state-model/",
      "title": "責任境界・状態モデル",
      "summary": "UPDATED: AIの能力・権限・説明責任を分離し、生成から実行・監視までの成果物状態を定義する。候補生成を承認や確定処理と混同しないための安定した参照モデル。",
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        {
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      ],
      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "評価・ヒューマンレビュー"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
      "date_modified": "2026-09-22"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/software-engineering/code-generation-models/#growth-2026-09-22",
      "url": "https://rosarium-tech.com/software-engineering/code-generation-models/",
      "title": "コード生成AIの正体",
      "summary": "UPDATED: コード生成AIは、文章を出すモデルだけで成り立つわけではありません。必要情報（Context）、編集ツール、権限、テストを分け、生成から採用までの仕組みと失敗箇所を説明します。",
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        {
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      "tags": [
        "AI × ソフトウェア開発",
        "AI理論・モデルの性質",
        "AI理論"
      ],
      "date_published": "2026-09-23",
      "date_modified": "2026-09-22"
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    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/essays/trust-in-ai-generated-content/#growth-2026-08-23",
      "url": "https://rosarium-tech.com/essays/trust-in-ai-generated-content/",
      "title": "AI生成コンテンツは、なぜ信頼されにくいのか",
      "summary": "NEW: 業務でAI生成文を使う経験から、文章の信頼を生成主体ではなく理解・検証・レビュー・確定の工程で考える。根拠へ戻り、採用可否を判断する人間の役割を整理する。",
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      "tags": [
        "考察",
        "責任境界・制御",
        "評価・ヒューマンレビュー"
      ],
      "date_published": "2026-08-23 11:47"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/knowledge-context/context-before-model-performance/#growth-2026-08-22",
      "url": "https://rosarium-tech.com/knowledge-context/context-before-model-performance/",
      "title": "AIを使い分ける基準は、モデル性能よりコンテキストではないか",
      "summary": "NEW: 複数AIを実務で使った経験から、モデル性能とともに情報へアクセスできる条件を重視する。必要なContextを特定し、適切なAIへ渡し、役割を分担させる考え方を整理する。",
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        {
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      ],
      "tags": [
        "自然言語サービス・RAG・ナレッジ",
        "AI × ソフトウェア開発",
        "ナレッジ / コンテキスト"
      ],
      "date_published": "2026-08-22 10:28"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/essays/ai-roles-beyond-fde/#growth-2026-08-17",
      "url": "https://rosarium-tech.com/essays/ai-roles-beyond-fde/",
      "title": "AI人材はFDEだけではない――これから進む専門職の細分化",
      "summary": "NEW: AIを実際の仕事へ組み込むには、モデルの操作だけでなく、設計・実装・評価を担う専門性が必要です。FDEを起点に、Architecture・Engineering・Evaluationなどの責任が分かれていく見通しを考察します。",
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        {
          "name": "立林 裕太朗",
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      ],
      "tags": [
        "キャリア・仕事の設計",
        "考察",
        "キャリア"
      ],
      "date_published": "2026-08-17 07:26"
    },
    {
      "id": "https://rosarium-tech.com/foundations/ai-business-design/#growth-2026-02",
      "url": "https://rosarium-tech.com/foundations/ai-business-design/",
      "title": "『生成AIを業務へ組み込む設計原則 ― AI・人間・既存システムの責任をどう分けるか』",
      "summary": "NEW: AIへ仕事を任せても、人間の判断や責任は残ります。必要な情報、確認の手間、例外対応を含めて、AI・人間・既存システムの仕事をどう分けるか考える連載です。",
      "authors": [
        {
          "name": "立林 裕太朗",
          "url": "https://rosarium-tech.com/career/"
        }
      ],
      "tags": [
        "AI導入・責任・評価",
        "自然言語サービス・RAG・ナレッジ",
        "AI設計原則",
        "AI適用判断",
        "責任境界・制御",
        "システムアーキテクチャ",
        "AI Agent"
      ],
      "date_published": "2026-02"
    }
  ]
}