A2A（Agent2Agent Protocol）・Claude Codeのサブエージェントの普及で「エージェントが他エージェントを呼ぶ」実装が現実化。MCPのJIT権限だけでは解けない4つの新しい問題と、OAuth on-behalf-ofのA2A応用パターンを実装視点で解説する。

AIBOM・シャドーAI検出・ガードレール可視化・コンプライアンス対応を1つの基盤に束ねるのがAI-SPMだ。5機能の相互関係と「収集→評価→是正」の3層パイプライン設計を解説する。

OWASP Top 10 for LLM Applications（2025年版）のLLM06「Excessive Agency（過剰な代理権）」に該当する攻撃シナリオを解説。JIT権限付与がなぜ必要かを実装視点で紐解く。

AITBが社内プロジェクト評価に使うフレームワークを公開。PoC前の早期判断に使えるチェックリスト付き。

インバウンド・プロンプト制御とセマンティックレベルの検閲をどう組み合わせるか。実装パターンを3つ紹介。

SBOMのAI版として注目されるAIBOM。コンプライアンス要件とシャドーAI検出の文脈で何が変わるか。

OWASP LLM Top 10（2025年版）のLLM02「機微情報の漏洩」やLLM08「ベクトルと埋め込みの脆弱性」に関わるこのリスクは、企業向けAI実装で起こりうる。匿名化エンジンとの組み合わせ設計を解説。

AI Trust Board（AITB）の設置経緯と、3名のコアメンバーが描くAI TRiSM戦略の全体像をまとめた。

High-Risk AIに該当するシステムの技術要件・透明性義務・適合性評価を整理。（2026年10月1日追記：2026年7月の改正で High-Risk 義務の適用は 2027年12月／2028年8月に延期）

大手銀行の行内業務支援エージェントを想定したモデルケース。顧客情報を扱うAIエージェントにどう「最小権限」を適用するかを、実装アーキテクチャで示す。

従業員が無許可で利用する生成AIツールが急増。AI-SPMによる検出・可視化・ガバナンスの組み立て方を解説。