AutoGenと後継のMicrosoft Agent Frameworkとは？特徴や機能、できること、料金や使い方、活用事例を徹底解説
AutoGenは、Microsoftが開発したPythonベースのオープンソースAIエージェントフレームワーク。 非同期・イベント駆動型アーキテクチャにより、複...
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ラズベリーパイとは？種類・価格・できることを活用例とともに解説
ラズベリーパイ（Raspberry Pi）は、小型のコンピューターやマイコンボードを含む製品群です。センサーやカメラなどと組み合わせ、IoT機器の試作から製品へ...
Amazon SageMaker AIとは？できること・Bedrockとの違い・モデル開発・活用事例を徹底解説
AWSで機械学習やAI開発を進める際に、「Amazon SageMaker AIでは何ができる？」「Amazon Bedrockとの違いは？」「どのような開発・...
画像認識AIやRAGで使用するデータセットとは？教師データとの違い・種類・機械学習を解説
AI（人工知能）が読み込んだ画像を認識して処理を行うためには、その読み込んだ画像が何であるのかをAIが理解する必要があります。この画像認識を行うために、AIにと...
RAG（検索拡張生成）とは？仕組みやLLMとの違い、メリット・活用例を解説
ChatGPTに搭載されているGPTシリーズをはじめとするLLM（大規模言語モデル）は、学習時点までの知識をもとに回答します。そのため、最新の情報や、学習データ...
AI開発の進め方は？構想・PoC・実装・運用の4フェーズと生成AI時代の注意点を徹底解説
AI開発は、目的と要件の明確化、方式選定、データ整備、PoC、実装、評価、運用の順に進める AIモデル開発と生成AI・LLMシステム開発では、全体の進め方は似て...
画像認識AIの課題とは？導入時の問題点や得意・苦手な処理、対応策を解説！
画像認識AIは、製造業の外観検査から小売・医療・インフラ点検まで活用の幅が広がり、生成AIの進化によって画像の内容を「理解」する能力も大きく伸びています。 一方...
PyTorchとTensorFlowを徹底比較｜違い・特徴・選び方をわかりやすく解説
AI開発を進める上で、ディープラーニング（深層学習）のフレームワークの代表格である「PyTorch」と「TensorFlow」はどちらも人気のフレームワークです...
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...
なぜRAGの性能評価は難しい？評価手法・重要フレームワーク・生成AIの精度を上げる改善方法を徹底解説！
RAGの評価は「検索（Retrieval）」と「生成（Generation）」に分けて行う必要 評価手法の主流は、高性能なLLMを審査員として使う「LLM-as...
