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）...
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LLM（大規模言語モデル）の記事一覧
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...
LLM導入での評価体制構築で難しいのは？生成AI改善サイクルの運用フロー、自動評価を実現するポイントを徹底解説！
LLMは従来のシステムと異なり、継続的に評価し改善を繰り返す「育てる」視点が不可欠 正確な評価はIT部門の技術的視点だけでは不可能。業務部門の利用実感、経営層の...
LLM導入での評価指標（KPI）種類は？生成AIを最大活用できる選び方・設定の落とし穴を徹底解説！
LLMの評価は応答速度や精度などの技術的指標だけでなく、「ROI」や「顧客満足度」といったビジネスインパクト、「ユーザーの使いやすさ」など複数の視点 LLMを「...
LLMをLLMで評価するLLM-as-a-Judgeとは？メリット・活用シーン・注意点を徹底紹介！
近年、ChatGPTに搭載される「GPT」やAnthropicの提供するClaudeなどのLLM（大規模言語モデル）の活用が進む中で、ハルシネーションなどの問題...
