LLM・SLM・VLM・MLLM・LVM・LMM・VLAなどの重要用語の意味と違いが分かる！重要な生成AIモデル種類紹介
企業のAI活用が加速するなか、LLM（大規模言語モデル）が業務効率化の重要ツールとして注目を集めています。しかし、LLM、VLM、MLLMなど、次々と登場する新...
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LLM（大規模言語モデル）の記事一覧
世界モデルとLLMの違いは？定義・ベース技術・活用シーンの比較や相互補完する関係性を徹底解説！
世界モデルは物理的な因果関係を学習して未来をシミュレーションするAIであるのに対し、LLMは言語データから次に来る言葉を統計的に予測するAI 世界モデルはロボッ...
LangChainとは？メリット・機能・始め方・活用事例・他LLMフレームワークとの比較徹底解説！
LangChainはLLM単体では難しい「社内データや最新情報との連携」「複数の業務プロセスをまたぐタスクの自動化」を可能に LangChainは「RAGによる...
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...
RAGの精度を向上させる方法は？チャンキングなど手法や落ちる原因、低精度で運用するリスクを徹底解説！
生成AI、特にLLMの導入が進む中、多くの企業がRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）の精度に課題を抱えています。...
RAG導入の費用対効果を上げるには？原因・精度改善の重要性・手順・KPI例を徹底解説！
RAG導入の成否は、事前に「定量的効果（コスト削減など）」と「定性的効果（満足度向上など）」を明確に定義できるかにかかっています 回答精度の低さやユーザーに使わ...
なぜRAGの評価は難しい？評価手法・重要フレームワーク・生成AIの精度を上げる改善方法を徹底解説！
RAGの評価は「検索（Retrieval）」と「生成（Generation）」に分けて行う必要 評価手法の主流は、高性能なLLMを審査員として使う「LLM-as...
なぜ営業支援にRAGを使うべき？生成AIで営業DXを実現する方法・メリット・ポイントを徹底紹介！
生成AI単体ではハルシネーション（嘘）や社内情報を知らない弱点があるが、RAGは社内データを検索し、それを根拠に回答を生成 提案書作成、商談準備、顧客からの一次...
