Cursorとは？特徴や機能、2.0で変わったこと、VSCodeやGitHub copilotとの違い、料金や使い方、活用事例を徹底解説
Cursorは、AIが深く統合されたコードエディタで、VSCodeベースの操作性と自然言語によるコード操作が可能。 コード補完、チャットによる対話的編集、インラ...
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LLM（大規模言語モデル）の記事一覧
RAGのチューニングはなぜ必要？精度を下げない戦略・具体的検討方法を徹底解説！
RAGの精度は単一の要因ではなく、「データ前処理」「埋め込みモデル」「検索アルゴリズム」「生成（プロンプト）」という4つの連動する要素で決まり、それぞれに特有の...
モダナイゼーションとは？7つの手法・AIフル活用マイグレーションでのレガシーシステム刷新の進め方徹底解説！
モダナイゼーションは、単に古いシステムを新しくする「マイグレーション」とは異なり、ビジネス価値の向上を目的とした戦略的なIT投資 刷新のアプローチには「7R」と...
メタデータとは？RAGに活用するメリット・精度向上の仕組み・注意点を徹底解説！
文書にタイトルや作成日、カテゴリなどの付加情報（メタデータ）を与えることでAIは必要な情報を的確に探し出せるようになり、検索精度と回答品質が向上 RAGでメタデ...
RAGのデータ収集を成功させる方法は？目的別の考え方・コツ・ツール・外部データ収集手段を徹底解説！
RAGのデータ収集は問い合わせ対応が多いFAQや属人化したノウハウなど導入効果が早く現れるROIの高いデータから優先的に着手 RAGで最大の効果を得るには、「顧...
RAGのデータ前処理はなぜ重要？精度低迷の原因となるリスク・実施方法5ステップを徹底解説！
RAGの回答精度は、参照するデータの品質が直接影響するため、データ前処理は「ハルシネーション」を防ぎ、検索の精度と速度を高めるための不可欠 効果的なデータ前処理...
RAGはデータ選定が最重要？理由・選定の注意点7ポイント・手順を徹底解説！
RAGは検索した情報を基に回答するため、投入するデータが不正確・古い・不十分だとLLMの性能に関わらず出力の質が低下し、ハルシネーションの原因に 情報の「正確性...
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...
コードレビューに生成AIをどう使う？導入メリット・代表的ツール・注意点を徹底解説！
AIによるコードレビューは、静的解析とLLM（大規模言語モデル）を組み合わせ、、コーディング規約のチェックから文脈を理解した改善提案までを自動で行う レビューの...
システムのブラックボックス化とは？原因・AI活用のメリット・ポイントを徹底解説！
レガシーシステムのブラックボックス化は事業継続を脅かす AIは人手では困難なソースコード解析を自動化し、仕様書の生成やシステム構造の可視化を実現 AIを有効活用...
