CI/CD・DevOpsとは何か:デプロイ頻度が事業の速度を決める理由
CI・CD・DevOpsの定義と関係を整理し、デプロイ頻度・リードタイム・変更失敗率・復旧時間(Four Keys)を事業指標として読む方法を、DDやヒアリングで確認できる証跡とあわせて解説します。
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CI・CD・DevOpsの定義と関係を整理し、デプロイ頻度・リードタイム・変更失敗率・復旧時間(Four Keys)を事業指標として読む方法を、DDやヒアリングで確認できる証跡とあわせて解説します。
自社データをLLMに活用する3つの方法(プロンプト・RAG・ファインチューニング)を、解く問題・データ量・更新頻度・コストの4軸で比較。「ファインチューニングすれば賢くなる」という誤解と、段階的な進め方を整理します。
生成AIが事実と異なる内容をもっともらしく出力するハルシネーションの定義、発生メカニズム、業務上リスクの高い場面、根拠提示・RAG・検証工程による抑え方を経営者・推進担当者向けに整理します。
認証・認可・暗号化・脆弱性管理は技術者だけの関心事ではありません。非エンジニアのM&A担当者・経営者が押さえるべき最小限の定義と、事故につながる典型パターン、投資判断で確認すべきチェックリストを解説します。
AIエージェントとは、LLMが外部ツールを呼び出しながら自律的にタスクを遂行する仕組みです。チャット・ワークフロー・エージェントの違い、function callingとMCPの役割、業務導入時のリスクを整理します。
RAGは社内文書を検索し、その結果をもとにLLMに回答させる仕組みです。ファインチューニングとの違い、文書分割から生成までの4ステップ、精度を左右する要因、社内Botが期待どおり動かない典型原因を整理します。
技術スタックの選定は一度下すと変更コストが指数的に増す意思決定です。採用容易性・エコシステム・運用負荷・ロックイン度・チーム習熟の5軸で評価し、言語・フレームワーク・クラウド・DBの選定チェックリストと意思決定ログの残し方を解説します。
API・SDK・OSSはエンジニアが日常的に使う用語だが、M&A・投資実務では法的リスクの源泉になりうる。定義と関係性を整理し、ライセンス・契約・知財の論点と投資・買収時の確認項目を解説する。
SaaS・PaaS・IaaSの選択は技術的な好みではなく、差別化戦略・コスト構造・リスク配分を決める事業判断です。責任分界点の概念から投資・買収時のスタック評価まで、VC・M&A担当者のための実践的フレームワークを解説します。
データベース選定はエンジニアの技術的趣味ではなく、スケーラビリティ・コスト・採用市場に直結する事業判断です。SQL/NoSQLの本質的な違いと、投資・買収判断で問うべき視点を解説します。
モノリス・モジュラモノリス・マイクロサービス・サーバーレスの選択は技術者の趣味ではなく、組織規模・開発速度・コスト構造を決定する経営判断です。スタートアップのフェーズ別推奨と投資・買収判断で使えるアーキテクチャ評価フレームワークを解説します。
AWS・GCP・Azureの選択はIT担当者の技術的趣味ではなく、コスト構造・採用市場・ベンダー依存リスクに直結する事業判断です。3大クラウドの本質的な違い・ロックインリスクの評価・投資判断に使えるチェックリストを解説します。
言語選択は技術者の好みではなく、事業上の意思決定です。Python・TypeScript・Go・Rust・Java・Ruby・PHPを5つの判断軸でマッピングし、「何を作るか」「誰が作るか」のマトリクスと投資先を評価する3つの問いを提供します。
「技術負債」は単なる汚いコードではない。財務の負債と対応させながら、その本質・4象限の分類・事業への影響経路を整理し、投資・経営判断に使えるフレームワークとして再定義する。
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