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...
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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...
自律型ロボットとは？仕組みやAI・世界モデルとの関連性、課題、応用例を徹底解説
製造現場の人手不足、医療現場の負担増大、高齢化社会における介護ニーズの増加…さまざまな課題に直面する現代社会において、自律型ロボットは課題解決の新たな一手として...
技術的に可能でもChatGPTでできないことは？規約の禁止事項・スペック制限・注意点を徹底解説！
ChatGPTの利用には明確な禁止事項があり、アカウントの共有・不適切なコンテンツの生成・知的財産権の侵害などは契約違反となる 利用規約違反が発覚した場合、アカ...
LLMの自動評価の代表的指標は？評価ツール・ベンチマーク、タスク別の使い分けと限界を徹底解説！
LLMの性能評価には、単語の一致率を測る伝統的な指標（BLEU, ROUGE）から文脈や意味の近さを捉える指標（BERTScore, LLM-as-a-Judg...
LLMの人手評価とは？評価基準設計方法、評価者育成方法、管理ポイント、ツール活用法を徹底解説！
LLMをビジネスで活用する際、自動評価では測れない「品質」を担保するために人による評価が不可欠 評価の目的を明確にし、正確性や一貫性といった評価項目、5段階など...
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...
