Gemini 2.5とは？【実機解説】Google AI Studioでの使い方、性能、できること、料金、2.0との違い解説
2025年3月、Google DeepMindが発表したAIモデル「Gemini 2.5」は、単なるLLMではなく、問題に対して自ら考え、複雑な推論や高度なコー...
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AI技術の記事一覧
Gemini 3とは？使い方、料金、できること、料金、2.5との違いを徹底解説！
Gemini 3は、推論力・マルチモーダル性能を刷新し、2.5 Proを大幅に上回る次世代フラッグシップモデルとして登場 生成インターフェースや新デザインにより...
ベクトルデータベースとは？RAGの精度向上に欠かせない技術の仕組みや課題、活用ケースを徹底解説！
ベクトルデータベースはAIによる「意味の数値化（ベクトル化）」により、曖昧な指示でも文脈を理解した検索が可能 生成AIのハルシネーションや知識不足を補う外部記憶...
Claude for Chromeとは？特徴、機能、性能、利用方法、注意点まで徹底解説！
Claude for ChromeはChromeで動作するAIがWebページを直接操作し、カレンダー予約などを自然言語だけで自動化 安全性に配慮し、攻撃成功率を...
NLWebとは？ウェブサイトを対話型AIエージェントに変える機能・使い方・メリット・活用例・注意点を徹底紹介！
NLWebは既存のウェブサイトを、自然言語での対話が可能なAIエージェント型インターフェースへと変換するオープンソースプロジェクト RAG（検索拡張生成）システ...
RAGのデータ前処理はなぜ重要？精度低迷の原因となるリスク・実施方法5ステップを徹底解説！
RAGの回答精度は、参照するデータの品質が直接影響するため、データ前処理は「ハルシネーション」を防ぎ、検索の精度と速度を高めるための不可欠 効果的なデータ前処理...
RAG（検索拡張生成）とは？LLMとの連携方法・メリット・導入・構築の注意点を徹底解説！AI Marketでの導入相談事例付き
ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）だけでは、最新の情報、及び企業内部データを反映した正確な文章生成が困難、かつ情報セキュリティの不安がありま...
Embedding（埋め込み表現）とは？LLM・RAGでの必要性・活用事例6選・実装手順を徹底解説！
Embeddingはテキストや画像、音声などの非構造データを数値ベクトルに変換し、データの意味的関連性を保持したまま計算や分析を可能にする技術。 他のベクトル化...
ベクトル検索とは？仕組み・LLMでの役割・実装方法・活用事例を徹底解説！
生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）の活用が進む中で、ベクトル検索が注目されています。従来の検索手法を超える精度と速度で、LLMのビジネス活用を強く後押しし...
Qwen3-LiveTranslateとは？特徴、性能、料金プラン、利用方法、活用事例まで徹底解説！
Qwen3-LiveTranslateは18言語対応の多言語リアルタイム通訳モデルで、音声と映像を統合解析し文脈精度を向上 入力から出力まで3秒以内の低遅延を実...
