ドキュメント

SaaSの終焉か、進化か〜AIエージェント時代にSaaS企業が取るべき戦略〜

本ホワイトペーパーは、AIエージェントがSaaSビジネスに与える影響を分析し、SaaS企業が取るべき戦略と、QueryPie AI自身のSaaSベンダーからAI Native企業への変革の実録をお伝えします。

AIエージェント時代のガードレール設計（2026年版）── 前編：思想・設計編

AIエージェントが自律的に業務を遂行する時代、企業はどう統制すべきか。権限設計・承認フロー・監査ログ・Kill Switchの4要素を体系化し、CxO・実務リーダー向けに解説する2026年版ガードレール設計ガイド。

AIエージェント時代のガードレール設計（2026年版）── 後編：実践・導入編

AIエージェントのガードレール設計を実務に落とし込む。PC操作エージェント・開発AI脆弱性・5G自律運用の3つのケーススタディ、保存版チェックリスト、90日導入ロードマップを提供する2026年版実践ガイド。

コード生成およびAgentic RAGタスクを中心とした特定ドメインのためのLLM比較評価【前編】

LLMのベンチマークを信じないでください。ドメインに最適化されたLLMを自ら評価・選定しましょう。日本の給与システムの実パイプラインを対象に、13のLLM構成を体系的に比較評価した研究の前編です。

コード生成およびAgentic RAGタスクを中心とした特定ドメインのためのLLM比較評価【後編】

13のLLM構成による実験結果を徹底分析。Thinkingモードの意外な落とし穴、GPTの安定性問題、そして60%のコスト削減を実現する最適パイプライン構成を明らかにします。

なぜ今、日本企業がAIトランスフォーメーションに取り組むべきなのか

本ホワイトペーパーは事業責任者向けに、技術詳細やトレンド紹介ではなく、世界と日本のAI活用の温度差と日本企業の課題を踏まえ、今すぐ経営に組み込むための実務的プロセスと全社最適の変革指針を示す内容です。

RAG 2.0 セキュリティ – Microsoft・Metaの戦略、QueryPieが繋ぐ

本稿では、RAG 2.0の登場背景とセキュリティアーキテクチャを紹介し、さまざまな企業の事例を通じて実行フロー制御の重要性を強調します。RAG 2.0は単なるドキュメント検索を超え、リアルタイムでポリシーを適用し、機密情報が誤って不適切なユーザーに渡るのを防ぐ点で、従来のRAGとは一線を画します。

MCPとAIエージェントが対決：あなたの設計は安全か？

この文章では、誤解を防ぐためにMCPサーバーとAIエージェントの役割を明確に区別し、それぞれの責任と限界について体系的に説明します。

コードは止まり、エージェントが動く – AgentSecOpsの時代へ

AIエージェントベースの自動化システムが拡大し、単なる自動化レベルを超えて、実行主体（エージェント）が独立して意思決定し外部システムを呼び出すAgentOpsが登場しました。本稿ではAgentOpsとともに登場したAgentSecOpsについて考察し、従来のDevSecOps体制と比べてどのような構造と役割を担うのかを深く分析します。

MCPを超えてMCPSへ：エンタープライズAIのためのセキュアプロトコルの必要性

MCP（モデルコンテキストプロトコル）は革新的な技術ですが、エンタープライズ環境での利用には致命的な欠点があります。本記事では、MCPの基本的な概念と現在の状況を紹介し、エンタープライズ環境で発生するセキュリティ上の課題について深く分析します。

Google Agentspaceで業務を効率化 - QueryPie MCP PAMで安全を確保

oogle AgentspaceはAI実行プラットフォームとして注目されていますが、制御のない自動化はセキュリティリスクを伴います。この記事では、QueryPie MCP PAMがどのようにポリシーベースの実行制御を通じて、企業のAI導入を安全に実現するのかを解説します。

MCPセキュリティ評価：文献調査によるMCPセキュリティ脅威の特定と脆弱性分析

AIシステムがますます相互接続される中で、モデル間のコンテキスト共有は、信頼性の高い推論と安全な実行を確保するために不可欠となっています。本ホワイトペーパーでは、Model Context Protocol（MCP）に関する最新の研究を分析し、主要なセキュリティ脅威を特定するとともに、文脈認識型アクセス制御と自律的なポリシー施行を実現する次世代アーキテクチャ — MCP PAM を提案します。

AIは自動運転が可能に - であれば、AIが自らを保護できないのか？自律型アクセス制御のご紹介

AIは今や単なる言語生成を超え、実行主体として進化しています。Model Context Protocol（MCP）は、AIエージェントが安全にAPIやSaaSツールと連携し、実世界の操作を実行できるようにする新しいインターフェースです。QueryPie MCP PAMは、従来のアクセス制御を超え、AI時代のためのリアルタイムかつポリシー駆動のセキュリティを実現します。

AIアクセス制御の大転換:Guardrailsを越えてMCP-PAMへ！

生成 AIの拡散の中で、既存のGuardrailsだけでは実際のLLM活用のセキュリティを担保することは困難です。本文書はMCPベースのPAMを通じてプロンプト注入、敏感情報流出などの脅威に対応する脈絡認知型統制戦略を提示します。

MCP(Model Context Protocol)時代のPAM(Privileged Access Management)を再定義する。

AIエージェントが企業インフラに安全にアクセスするためには、これからはMCPとPAMの結合が必須です。このホワイトペーパーでは、QueryPieが提案するMCP-PAM統合戦略を通じて、SSH接続、ターミナル制御、AIガバナンスまで含めた新しいセキュリティアーキテクチャを紹介します。

ネットワーク分離時代における安全なサーバーアクセス: SSHプロトコルによるマルチホップ双方向トンネリング

企業でネットワーク分離が進む中、内部サーバーへの安全なアクセスはより複雑になっています。本ホワイトペーパーでは、従来のSSH方式の限界を整理し、QueryPieが中継サーバーの認証情報を公開することなく、マルチホップトンネリングと一元管理によってシームレスかつスケーラブルなサーバーアクセスを実現する方法を解説します。