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AIインテリジェンスを組織に導入する際、どのようにすれば予期せぬ能力不足を回避できるのだろうか。

2025-08-28

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リスクへの挑戦

AIインテリジェンスが特定のシナリオ（データベース操作など）において重要な能力を欠いている可能性がある企業アプリケーションのシナリオ。

MCPマークの予防プログラム

シーン・プリフライト組織で実際に使用されているPostgres/Notion環境でのストレステスト
バウンダリーテストファイルシステム・タスクによる例外パス処理機能の検証
安定性の検証パス@Kが標準に達していることを確認するために、K≥5で複数回のテストを設定する。

推奨事項の実施

サンドボックステストリスクの高い操作（データの書き込みなど）は、まず隔離された環境でテストする。
プログレッシブ展開テスト結果に基づくパーミッションの階層的開放（例：読み取り専用 → 読み取り専用）
モニタリングの最適化:: テスト指標をエンタープライズ・モニタリング・システムに接続し、能力のベースラインを確立する。

この答えは記事から得たものである。MCPMark：インテリジェント・ボディ・タスクを実行するためにMCPを統合する大規模モデルの能力をベンチマークするについて

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