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業務エージェントにおける個人情報・機密情報の扱い

入力データの保存方針、ログからのマスキング、外部送信の制御など、業務エージェント導入時に必ず問われる情報管理の論点を、TypeScriptのコード例とともに整理します。セキュリティ・コンプライアンス担当者やエンジニアが導入前後に参照できる実践的な内容です。

ユーザー入力や外部データ経由の指示乗っ取り（プロンプトインジェクション）をどう防ぐかを整理します。信頼境界の引き方から入力の分離・ツール権限の最小化・出力検証まで、完全には防げない前提での多層防御を段階的に解説します。

プロンプトは「設定値」ではなく「コード」です。Git管理・バージョン識別子の埋め込み・ステージング検証・カナリアリリース・ロールバック手順を、TypeScriptのコード例とともに段階的に解説します。

429やタイムアウトは「防ぐもの」ではなく「前提として設計するもの」です。指数バックオフ・キューイング・タイムアウトの段階設計・ユーザーへの見せ方まで、運用目線で体系的にまとめました。

入力・出力・キャッシュの3区分でコストの構造を把握し、モデル使い分けとプロンプトキャッシュ活用で削減する手法を、計算方法・TypeScriptコード・月次見積もりの立て方とともに解説します。

「なぜこの応答になったのか」を後から追えるログ設計と、LLM呼び出しのトレーシング手法を解説します。taskId・フェーズ・入出力の記録から個人情報のマスキングまで、運用で本当に使えるObservabilityの実践知識をコード付きでまとめます。

AIエージェントが本番で安定稼働するために避けて通れないのが、エラー分類とリトライ設計です。想定内/想定外エラーの切り分け、冪等な再実行、握りつぶさないエラー報告、途中から再開できるチェックポイント設計を、TypeScriptのコードとともに段階的に解説します。