ホワイトペーパー
AI導入・活用、ガバナンス、業務変革に関する実践的な知見を、ダウンロード資料として公開しています。 検討の論点整理から社内提案まで、AI活用を前に進めるためにご活用ください。
ホワイトペーパー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。
2026年3月12日
ホワイトペーパー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。
2026年2月27日
ホワイトペーパー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。
2026年2月27日
ホワイトペーパーコード生成および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。
2026年2月13日
ホワイトペーパーコード生成および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。
2026年2月13日
ホワイトペーパーなぜ今、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。
2025年11月17日
ホワイトペーパー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。
2025年5月28日
ホワイトペーパー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。
2025年5月21日
ホワイトペーパーコードは止まり、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。
2025年5月13日
ホワイトペーパー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。
2025年4月30日
ホワイトペーパー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。
2025年4月22日
ホワイトペーパー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。
2025年4月23日
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