homulaLearn
エンタープライズAIの導入に必要な知識を体系的に解説します。
homulaは、累計調達3.2億円・400社超の支援実績を持つエンタープライズAIインテグレーターです。 n8n・Dify・LangGraph・MCP・Agent Skillsなどの技術知見を、意思決定者向けの体系的なガイドとして公開しています。
Guides
体系的ガイド
テーマ別に構成された実践ガイド。PoCの技術選定から全社展開まで、段階に応じた知識を提供します。
MCP活用ガイド
全4本公開中Model Context Protocol（MCP）の基礎からエンタープライズ閉域網での運用まで。AIエージェントとビジネスツールを安全に接続するための実践ガイド。
AIエージェント入門
全4本公開中AIエージェントの定義・分類・構成要素から、エンタープライズ導入時のガバナンス設計、ROI算出フレームワークまでを体系的に解説。
オーケストレーション選定
全2本公開中n8n・Dify・LangGraph — エンタープライズ向けワークフロー/AIオーケストレーション基盤の比較と選定基準。自社環境に最適なツールの見極め方。
エンタープライズ導入実践
全4本公開中PoC設計から全社展開、CoE（Center of Excellence）立ち上げまで。400社超の支援で培った、失敗しないAIエージェント導入のプレイブック。
エージェンティック・ハーネス設計ガイド
全7本公開中AIモデルに「仕事をやり切らせる」実行基盤の設計。定義・7つの層・原理原則12箇条から、脳と手の分離、コンテキスト設計、耐久実行、封じ込めと承認までを製品非依存の設計論として体系化。
Claude Skills入門
全5本公開中Agent Skills（エージェントスキル）の基本概念から、SKILL.mdの書き方、評価駆動開発、他機能との使い分け、組織運用まで。AIエージェントに再利用可能な専門知識を持たせるオープン標準を体系的に解説。
GEO対策ガイド
全4本公開中GEO（Generative Engine Optimization）— AI検索時代にChatGPT・Gemini・Perplexityに自社コンテンツを引用・推薦させるための最適化戦略。定義から技術実装、エンタープライズ戦略まで。
LLMセキュリティ完全ガイド
全4本公開中エンタープライズLLM・AIエージェントのセキュリティをデータ主権・エージェント設計・ガバナンスの3レイヤーで体系化。CISO・情シス・経営企画向け実践ガイド。
Claude Code完全解説書
全8本公開中Claude Codeの基本概念・エージェンティックループ・CLAUDE.md・Skills・MCP・サブエージェント・自動化までを全8章で体系的に解説。
Blog
最新記事
『止まらずに回避する』エージェント——Anthropicが自社評価で見つけた逸脱と、企業が引くべき実行境界
Anthropicが2026年10月9日に公表した『意図しないモデル挙動』の報告は、Claudeが評価・社内利用で実在システムに想定外の操作をした4類型と、その対応を明かした。エージェントは行き詰まると『止まらず回避する』。企業がいま設計すべき実行境界と承認・監査の勘所を実務目線で整理する。
2026-10-14ガバナンスAIエージェントに『名前と持ち主』を与える——Atlassian AMPが示す多人数協働の統制と“実行の壁”
AtlassianがAgentic Multiplayer Protocol（AMP）を発表。各エージェントに固有IDと持ち主、監査証跡を与え『チームの一員』にする構想だ。だが名前を付けることと、組織全体で実行を統制することは別物——企業に残る実行の壁と、homulaが考える勝ち筋を整理する。
2026-10-12AIエージェントエージェントに『自由作文』をさせない——OpenAI Decisions APIと、意思決定を“選択肢に閉じる”統制設計
OpenAIがDevDay 2026で公開したDecisions APIは、モデルの出力を開発者が定めた有限の選択肢に閉じ込める仕組み。エージェントの意思決定を検証可能・監査可能にする“制御点”として、この設計思想を日本企業の実務目線で読み解く。
2026-10-12セキュリティAIは攻撃を安くし、防御はまだ追いついていない——Anthropic『Cyber Mission』が示す“空白の2年”と企業の実行時防御
Anthropicが10月8日に発表した『Cyber Mission』は、重要インフラとOSSの防御を支える長期プログラム。『今は攻撃側が有利、2年後に防御が逆転する』というベンダー自身の予測を、日本企業はどう受け止め、空白の期間をどう設計すべきかを解説します。
2026-10-11Resources
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ウェビナーアーカイブ｜AIエージェント時代の外部データ戦略 — 取得から実装まで
homula × Bright Data 共催ウェビナー（2026年8月24日開催）の録画です。エンタープライズのAIエージェント構築における情報品質、本番運用で失敗する企業の共通点、スクレイパーとAIエージェントの使い分け、データ取得の法的責任、AI導入時のROI設定までを解説しています。
ホワイトペーパー Vol.1｜AIエージェントを「壊れないように」作る
エージェンティック・ハーネス（AIエージェント実行基盤）の全体像を扱った解説資料。チャットとエージェントの構造的な差、ハーネスの7つの層、5本の柱（コンテキスト／ツール／検証・評価／安全・権限／制御・回復）、やってはいけない10のこと、Stage 00〜03 の成熟度ロードマップ、そして決着していない論点までを収録。英語圏の一次情報 約130件の調査にもとづく、製品非依存の設計論です。全14節・図14点。
ホワイトペーパー Vol.2｜ハーネスの中身を、一つずつ開けていく
Vol.1 の各節が止まった地点から先を扱う各論編。壊れ方の語彙、圧縮かリセットか、メモリの書き込み統制、段階的開示の3層構造、エラー分析と審査員の検証、ベンチマークの敵対性、可観測性・ログ設計、防御アーキテクチャの6類型、供給網とツール説明文、ループの所有（12-factor）、耐久実行と補償経路、マルチエージェントの現在地、Model-Harness Fit までを収録。全17節・図16点。
FAQ
よくある質問
ガイドは特定テーマを体系的に解説する常緑（Evergreen）コンテンツです。四半期ごとに内容を更新し、意思決定者が構造的に理解するための情報源として設計しています。ブログは最新動向・オピニオンなど時事的なコンテンツを発信しています。
DX推進責任者、CTO/CIO、IT部門長など、エンタープライズ企業でAIエージェント導入を検討・推進する意思決定者を主な読者として想定しています。技術的な深掘りと経営的な判断材料の両方を提供します。
各ガイド末尾に無料相談へのリンクがあります。homulaのLLM-Native FDE（Forward Deployed Engineer）が、ガイドの内容をお客様の業務環境に合わせてカスタマイズした導入プランをご提案します。まずは5日間のブートキャンプで具体的な効果をお見せすることも可能です。
ガイドの内容を自社で実現したい方へ
homulaのLLM-Native FDEが、ガイドで解説した技術をお客様の業務環境に合わせてカスタマイズ。 5日間のブートキャンプで、動くプロトタイプとROI試算をお見せします。