Difyとは？生成AI（ジェネレーティブAI）アプリ開発ツールの特徴や使い方、活用事例を徹底解説！
生成AIの活用が広まる中で、AIアプリを開発するプラットフォームも増えています。なかでもDifyは、専門の知識や技術がなくてもAIアプリを開発できるツールとして...
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介護業界のAI活用・導入事例8選！ロボット・コミュニケーション介助メリット・デメリット徹底解説【2025年最新】
さまざまな職種で人手不足が叫ばれる中で、介護業界は最も人出が不足している業界の1つであるといえます。少子高齢化はこれからも進み、人手不足問題は放っておいたのでは...
Qwenとは？できること・機能、モデル・料金、ChatGPT・Claude・Geminiとの違い、使い方まで徹底解説！
QwenはAlibaba Cloudが提供する多機能AIサービスで搭載されているLLMも同名のQwenファミリー Qwen Chatを中心に、Deep Rese...
Mixture of Experts（MoE）とは？得意分野・採用モデル・メリット・課題を徹底紹介！
MoEは複数の「専門家モデル」と「ルーター」を組み合わせたAIアーキテクチャで、必要な専門家のみを動かす「スパース活性化」により大規模モデルでありながら高い計算...
LLM（大規模言語モデル）の性能評価方法とは？指標設定方法・改善サイクル・注意点までLLMOpsサイクルを徹底解説！
LLMの性能は、公開ベンチマークの数値だけでなく、「定量」「定性」「AIによる評価」という3つの異なる視点を組み合わせて多角的に評価 自社の活用シーン（ユースケ...
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...
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活用でのリスク評価はなぜ必要？ベンチマークだけではなくハルシネーションやバイアスに対する耐性評価方法を徹底解説！
LLMを業務利用する際は、性能だけでなく、ハルシネーション（誤情報）やバイアス、セキュリティといった多様なリスクを総合的に評価 LLMのリスクを可視化するには、...
