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第2条：APIキーをコードに直書きしてはいけない理由｜「すぐ消しました」が手遅れになる仕組みを漫画で解説

ChatGPTやClaudeにコードを書いてもらい、外部のAIサービスとつながるツールを作るとき、APIキーをコードに直書きしたままGitHubに公開してしまう事故が後を絶ちません。しかも「気づいてすぐ消した」のに手遅れになる。その理由は、

社内から「AIエージェントを作り導入したい」と言われて、判断に迷っていませんか。作り方そのものは難しくありません。実際に（Copilot Studio で）作ってみると、サインインからテストまでの操作は15分程度で終わります（N=1ですが

「社内ツール、GitHubに置けたよ！」うれしそうな報告の画面に、小さく「Public」の文字。……ちょっと待ってください。それ、全世界に公開されています。今回は、実際にあったヒヤリハットをもとに、GitHubの「公開設定」について漫画

「AIがコードを書いてくれるなら、もうエンジニアに頼まなくてもいいのでは？」最近、お客様からこの質問をいただく機会が本当に増えました。答えは半分イエスで、半分ノーです。たしかにAIは驚くほどのスピードでアプリケーションを作れるようになりま

「AIさん、買い物リストのアプリを作って！」そう頼むと、ほんの数分で動くアプリが返ってくる。そんな時代になりました。ChatGPTやClaudeに日本語で話しかけるだけでコードが書けてしまう、いわゆる「バイブコーディング」です。ところが

はじめに：リポジトリ一覧を開いた瞬間、青ざめた私はいま、情報システム部門（情シス）のない会社の技術顧問をしています。 AIの普及で、こうした会社でも「現場の社員が自分で業務改善ツールを作る」ことが当たり前になってきました。ChatGPTや

この記事の要点モデルの能力はすでに企業の活用度を大きく上回っている。ボトルネックは技術ではなく、プロンプト習熟・AI前提の協業ルール・データアクセスと権限・役割定義という「企業側の4つの壁」 Google自身も同じ壁にぶつかっており、全社

この記事の要点企業がAIで生産性を上げられないのは、モデルの性能ではなく「組織図をそのまま出荷している」構造に原因がある部門単位ではなくエンドツーエンドの業務プロセス単位で領域を絞ると、「研究テーマ」だった自動化が「実装可能な工学」に変

Copilot Studioの導入を検討していると、「月額29,985円と書かれているが、この金額だけで使えるのか」「25,000 Copilot Creditsで何回利用できるのか」と迷いやすいのではないでしょうか。結論から言うと、Co