AIによる画像認識とは？仕組みや画像解析との違い、種類・活用方法・注意点を徹底解説！AI Marketでの導入相談事例付き
画像認識は、製造業で画像判定による品質管理の自動化、小売業での在庫最適化、セキュリティ強化など、その応用範囲が拡大していますが、特にAIを活用した画像認識のビジ...
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AI（人工知能）とは？生成AIとの違い・技術種類・企業に与えるメリット・活用事例・導入プロセス徹底解説
AI（人工知能）は、データからパターンを学習し予測や判断を行う技術であり、その中核には機械学習やディープラーニングといった手法 ビジネスにおいては、データ分析に...
エッジAIとは？メリット・外観検査などの活用事例13選・エッジコンピューティング活用を徹底解説【2026年最新】
エッジAIは、現場端末で推論を完結させることで、低遅延・機微データの持ち出し最小化・通信/クラウド依存の低減を実現しやすい 導入判断は「クラウド不要」ではなく、...
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エージェント導入・開発の費用を徹底解説！内訳・隠れコスト・最適化の工夫ポイントまで
AIエージェントは推論ループを行うため、API利用料（トークン消費）が指数関数的に増大するリスクがあり設計段階でのコスト制御が不可欠 初期の業務整理と技術検証を...
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...
AIエージェントによる業務効率化とは？従来の業務効率化ツールとの違い・事例・ポイントを徹底解説！
従来のRPAが手順をなぞるものだったのに対し、AIエージェントは目的を理解し、自らタスクを分解・実行する API連携を通じて複数のSaaSや社内システムを跨いで...
AI駆動開発の導入プロセスガイド！手順・成功へのコツ・従来開発との違い・よくある課題を徹底解説
AI駆動開発は開発の主役をAIエージェントへ移し、人間を「意思決定と検証」に集中させる組織変革 成功の鍵は、MCP等の標準規格を用いたコンテキスト提供の仕組み化...
コード生成AIとは？特徴やプログラミングでできること、企業ユースにおすすめサービス14選を徹底解説！
プログラミングの世界は日々進化しており、より効率的で生産的な開発手法が求められています。そんな中で注目を集めているのが、生成AIを用いてプログラミングの世界に革...
AI駆動開発ツール10選徹底比較！タイプ・社内リソース・ビジネス課題から選ぶ方法をわかりやすく解説【2026年最新版】
AI駆動開発は、単なるコード補完から、要件を理解して自律的に動く「エージェント型」へと進化している 検証フェーズ（AutoML）、本番運用（統合プラットフォーム...
