本番環境におけるAIエージェントのデプロイ：レイテンシ・プロンプトドリフト・コスト・セキュリティ
AIエージェントの本番デプロイは、プロンプトドリフト、レイテンシ、トークンコスト、セキュリティの課題により失敗します。多層ガードレールで信頼性の高いデプロイを実現します。
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AI・機械学習
Salesforce AI 統合：カスタムエージェント、外部 LLM、プライベート RAG
Salesforce をネイティブな Agentforce の機能枠を超えて拡張する方法を、カスタム AI エージェント、オープンウェイトまたはセルフホストの LLM、プライベート RAG パイプラインを通じて解説します。AI コスト、データプライバシー、モデル選択、インフラに対するより強い制御を必要とするエンタープライズ向けです。
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エンタープライズAIの経済性を管理するためのCレベルフレームワーク：真のTCO、成功あたりコスト、ROI測定、7つの最適化レバー、そして本番AIワークロード向けのスケールするかしないかの実践的な判断フレームワークを提供します。
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