レガシーシステムが抱える「2025年の壁問題」とは？課題・AIを活用した対処法・メリット・手順を徹底解説！
レガシーシステムはコスト増大、セキュリティ脆弱化、ビジネス変化への対応遅延といった深刻なリスクを抱えており、放置は「2025年の崖」問題として知られる大きな経営...
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AI人材とは？なぜ不足？今後の需要は？必要なスキル・社内育成が難しい理由徹底解説！
AI（人工知能）・機械学習の事業ニーズがBtoC、BtoB問わずますます高まっています。それに合わせて「AI人材が不足している」という言葉も見聞きするようになっ...
【ウェビナー】生成AIを「ツール」から「全社の武器」へ変える3つの柱 〜ナレッジ基盤・Agentic RAG・推進体制の攻略〜
ChatGPTなどの生成AI導入が一巡し、多くの企業が「個人・部門単位でのツール利用」から、「全社的な業務プロセスへの組み込み」という次のフェーズへ移行しようと...
エッジAIシステムの開発・運用に強いAI開発会社プロ厳選おすすめ10社！自社に合った外注先を選ぶ方法解説【2026年最新版】
エッジAI開発の外注先は、モデル開発能力だけでなく推論デバイス選定・運用（配布/監視/更新）・法務対応まで含めて説明できる会社を選ぶべき 製造・物流・建設・ロボ...
医療・製薬業界に強いAI開発会社プロ厳選おすすめ8社！自社に合った外注先を選ぶ方法解説【2026年最新版】
医療分野でAI開発会社を選ぶ結論は、SaMD薬事・データ品質・運用監視まで含めて設計できる開発体制を持つ会社を優先 SaMDに該当する可能性がある診断支援AI（...
教育業界に強いAI開発会社プロ厳選おすすめ7社！自社に合った外注先を選ぶ方法解説【2026年最新版】
教育業界でAI開発を外注する場合、開発会社は「教育データの取り扱い」「運用設計」「生成AIの利用ルール」まで設計できる体制で選定 教育業界のAI導入は個人情報・...
AIエージェントの評価指標は？主要フレームワークと観測ツールの機能比較を解説！
AIエージェントは単発の回答精度ではなく、ツール利用や意思決定を含むタスク完遂までのプロセスを多層的に評価する必要 無限ループによるコスト増大やセーフティ・ポリ...
AIエージェントと従来システムの導入プロセスの違いは？検討ポイント・よくある失敗例・対策方法を徹底解説！
AIエージェントは従来のシステムのように仕様通りに組んで終わりではなく、ゴールと制約を与え、運用を通じて挙動を改善し続ける 禁止事項や判断停止条件、人間が最終承...
AIエージェントの開発方法・手順を解説！必要な技術や代表的フレームワーク、注意点徹底ナビ
AIエージェント開発は、業務範囲の定義から知識ベースの構築、UI/UX設計、API連携、実装、運用・改善に至る体系的な手順で進められる。 開発には、LLM（大規...
AIエージェントとは？生成AIとの違い・自律型の仕組み・種類・活用例を徹底解説！
AIエージェントは、与えられた目標に対し、LLM等を活用して自律的に環境を認識・計画・行動するAIシステム 事前に定義されたワークフローに基づいてタスクを実行す...
