AI駆動開発でMLOpsはなぜ重要？導入手順7ステップも徹底解説！
AI駆動開発による高速なシステム構築も、MLOpsによる継続的な品質管理がなければ負の遺産を量産するリスク MLOpsはモデルの精度指標と事業KPIを紐付けるこ...
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LLM（大規模言語モデル）の記事一覧
世界モデルとは？仕組み・従来型AIとの違い・メリット・現状課題を徹底紹介！
世界モデルはAIが現実世界の物理法則や因果関係を内部に再現し、過去・現在・未来を一貫して推論 自動運転での危険予知、製造業でのデジタルツインによる開発効率化、ロ...
AI駆動開発に必要な技術とは？使い分け方や活用の注意点を徹底解説！
AI駆動開発の核心は、場当たり的なバイブコーディングを脱し、厳密な仕様をAIに与える仕様駆動開発（SDD）へと回帰する AIの知能は推論にかける計算量（時間）に...
AI駆動開発の費用を徹底解説！内訳・隠れコスト・従来ROIとの違いは？
従来の開発人件費に加え、AIが思考・試行錯誤する際の推論コストや、自社ナレッジを維持する埋め込み・データベース費用が主要な変動費 hAI生成物の整合性を監督し、...
AI駆動開発とは？役立つツール・メリット・手順・成功ポイントを徹底紹介！
AI駆動開発は、AIがコード生成やテストを補助するだけでなく、企画から運用まで開発ライフサイクル全体に関与 開発スピードの向上、ヒューマンエラー防止、エンジニア...
AI駆動開発に必要な人材とは？考え方や活用ポイント、内製化・外注すべき領域を徹底解説！
PM、オーケストレーター、データエンジニアが連携する「チーム設計」こそが重要 エンジニアの役割は「書くこと」から「ビジネス要件をAIに正しく伝え、成果物を厳格に...
AI駆動開発のデータパイプラインとは？重要性・構成要素5ステップ・注意点を徹底解説！
LLMに自社の開発ルールや既存コードを正しく理解させるには、RAG（検索拡張生成）を組み込んだデータパイプラインによる継続的な情報供給が不可欠 エンジニアの頭の...
AI駆動開発のプロジェクト管理とは？特徴やPMが実践すべきポイントを徹底解説！
AI駆動開発ではコード行数を予測することに意味はなく、データの質に基づいた仮説検証を何回繰り返すかというサイクル数で工数を管理 完璧な設計から始めるのではなく、...
AI駆動開発特有のセキュリティリスクと基本対策を徹底解説！リスクマネジメントの方法は？
従来のインフラ・アプリ保護に加え、「学習データ（汚染）」「モデル（盗難・解析）」「判断ロジック（敵対的サンプル）」という3つの新領域を守る設計 AIは脆弱なコー...
AI駆動開発ツール10選徹底比較！タイプ・社内リソース・ビジネス課題から選ぶ方法をわかりやすく解説【2026年最新版】
AI駆動開発は、単なるコード補完から、要件を理解して自律的に動く「エージェント型」へと進化している 検証フェーズ（AutoML）、本番運用（統合プラットフォーム...
