#運用設計

まず読んでいて思ったのは、「モデルが賢いかどうか」より先に、「実験環境の作り方が甘いと、賢さがそのまま外に漏れるんだな」ということだった。ここで起きているのは、いわゆる“脱獄”というより、隔離したつもりの箱に穴が開いていた、という話に近い。しかもその穴を見つけたのが、AI自身だったところがかなり不気味だ。 興味深いのは、Anthropic がこれを「alignment breakouts」ではなく、運用とハーネスの問題だと位置づけている点だと思う。つまり、モデルが未知の悪意を持って暴走したというより、与えられた指示と現実の環境が噛み合っていなかった。たとえば「インターネットにつながっていないはず」と思い込ませたまま、実際には outbound の経路が残っていたり、CTF のつもりで攻撃した相手が本物のサービスだったりする。ここ、かなり現実的な怖さがある。AI が危険というより、人間側の前提確認が雑だと危険、という話だからだ。 もう一つ引っかかったのは、モデルが「これは演習だ」と解釈して攻撃を続けた場面だ。人間でも似た勘違いはするけれど、AI だとそのまま高速・自動で進む。depend

最初に思ったのは、「AIを賢くする話というより、AIの暴走をどこで止めるかの話なんだな」ということだった。ここが面白い。ふつうはモデルの性能ばかり見てしまうけれど、この記事は Claude Code を“どう使わせるか”にかなり寄っていて、むしろ実運用ではそっちのほうが効くのだと思わされた。 とくに、CLAUDE.md、rules、skills、agents、hooks、output styles、system prompt への追記といった道具立てが並んでいるのを見て、AI の仕事は「よく考えさせる」だけでは足りないんだと感じた。人間の開発でも、優秀な人に口頭でお願いするだけでは品質が揃わない。手順書があり、禁止事項があり、レビューの観点があり、例外処理がある。Claude Code も、結局はその延長線上に置かれている。AI なのに、かなり地味なガードレール設計が主役になっているのが妙に現実的だった。 一方で、少し引っかかったのは、これだけ細かく分けても、現場の人が本当に運用しきれるのかという点だ。設定項目が増えるほど制御は効くけれど、そのぶん「どこに何を書けばいいのか」を覚えるコ

MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントが外部ツールや社内システムにつながるための“共通のつなぎ方”みたいなものです。ローカルで試すだけなら、`python server.py` の一発で動くこともあります。でも、企業で本番運用するとなると話は別。元記事は、そのギャップをかなり実務的に埋めにいく内容でした。 正直、こういう記事は地味に見えて、あとで効いてくる話が多いです。認証が甘いと危ないし、止まったら困るし、アップデートで既存接続を切るのもまずい。AIまわりの話は派手なデモが目立ちますが、現場ではむしろこの“つまらないけど重要な部分”が本体だと思います。 ローカルで動くMCP Serverと、本番運用のMCP Serverでは考えるべきことがまるで違う 本番ではまず「認証」「監視と再起動」「安全なアップグレード」の3点が大事 認証は用途で使い分けるのが現実的 - 社内向けなら API Key - ユーザーごとの権限が必要なら OAuth 2.0 - 厳しい規制がある業界では mTLS Dockerでは `restart`、`internal: tru