生成AI×RAGで会議を効率化！議事録だけじゃない会議前・中でも使う方法・注意点を徹底解説
生成AIとRAGは、社内に散在する情報から会議資料やアジェンダ案を自動作成し、準備にかかる時間を大幅に削減 会議中はAIがリアルタイムでデータ検索や論点整理を行...
記事一覧
LLM（大規模言語モデル）の記事一覧
Codestral Mambaとは？商用利用・メリット・始め方・展望を徹底紹介！
2024年7月16日、OpenAIの対抗馬として注目されている、フランスのAI（人工知能）スタートアップのMistral AIが、新たなコード生成特化LLM「C...
AlphaEvolveとは？Google DeepMind開発の自ら進化するAIエージェントの仕組み・従来のコード生成AIとの違いを徹底解説！
AlphaEvolveはGoogle DeepMindが開発した進化的AIコーディングエージェントで、Geminiシリーズを活用しアルゴリズムを自動で設計・最適...
Github Copilot Xとは？違い、何が変わる？おすすめのChat・Docsの使い方・料金・機能・プランを徹底解説！
ソフトウェア開発を支援してくれる生成AIである「Github Copilot」をご存じでしょうか？Github Copilotは生成AI（ジェネレーティブAI）...
Vercelのv0とは？ 生成AI（ジェネレーティブAI）によるUI開発でできること・メリット・使い方・活用戦略を徹底解説！
Vercelが提供するv0は、UIデザインとコード生成を効率化する新たな生成AIツールです。自然言語入力からReactコードを直接生成し、Tailwind CS...
言語アノテーションとは？LLM時代でも必要？種類・活用シーン・方法・注意点を徹底解説！
言語アノテーションはAIの性能を決定づける「教師データ」作成プロセスで、AIに言葉の意味や文脈を教えるための根幹作業 LLM時代でも汎用的なLLMを自社業務に特...
LLM導入のROI（投資対効果）測定方法は？注意点と最大化に有効な改善策を徹底解説！
LLM導入の投資対効果（ROI）を測るにはAPI利用料や開発費といった直接コストだけでなく運用保守やデータ準備などの「隠れコスト」も投資（I）に含める リターン...
LLMで学習データはなぜ重要？必要なデータ種類、収集方法、前処理・アノテーションの手法まで徹底解説！
LLMプロジェクトの成否はモデルの性能以上に、ビジネス目的に合致した高品質な「学習データ」をいかに準備できるか 社内ナレッジや外部ソースからデータを収集し、前処...
LLMの導入・改善効果をA/Bテストで測定できる？指標設定から実施手順、分析の流れを徹底解説！
LLM導入の成功には、効果の不確実性やコスト構造を乗り越えるため、感覚ではなく客観的なデータに基づくA/Bテストでの効果測定 比較対象は「導入前後」だけでなく、...
LLMの精度を評価・改善するテクニックとは？生成AIをつかいこなすデータ戦略のポイントを徹底解説！
LLMの精度改善には、プロンプトエンジニアリングから、RAG、ファインチューニングまで目的に応じた複数のテクニック 精度が上がらない原因はモデルだけでなく、学習...
