MCPとは？仕組み、活用方法、使い方、料金、特徴を実際の活用事例を含めて徹底解説！
MCP（Model Context Protocol）は、LLMが外部ツールやデータソースと安全かつ柔軟に接続できるようにするオープンな標準プロトコルで、Cla...
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AIエージェントの記事一覧
プロンプトとは？生成AIにおける役割から最適化する効果・プロンプトエンジニアリング・今後の動向まで徹底解説！
プロンプトは単なる「AIへの問いかけ」から、システム開発における「インターフェース設計」や「行動ロジックの定義書」へと変化 出力のブレを抑え、業務に即した構造化...
Project Astra（現Gemini Live）とは？Googleが描くAIエージェントの特徴・技術基盤・活用シーンを徹底解説！
AIエージェントは、AI（人工知能）を活用して、ユーザーの音声指示やテキスト入力に応じてタスクを実行したり情報を提供したりするソフトウェアプログラムで、多くの企...
AI開発・生成AI活用に強い企業22社！外注前の検討ポイント・最適な発注形態は？日本最大級AIコンシェルジュ厳選【2026年最新版】
これまでは、製造業における外観検査や小売業での需要予測のように特定の業務を効率化するAI活用が主流でした。しかし近年、ChatGPTを代表とする生成AI（ジェネ...
OpenAI Operatorとは？ウェブブラウザを操るAIエージェントの機能・メリット・展望を徹底解説！
ChatGPTを開発・提供するOpenAIは、2025年1月23日（現地時間）にAIエージェントの「Operator」のプレビュー版を米国の一部ユーザーに提供開...
AIエージェントの評価指標は？主要フレームワークと観測ツールの機能比較を解説！
AIエージェントは単発の回答精度ではなく、ツール利用や意思決定を含むタスク完遂までのプロセスを多層的に評価する必要 無限ループによるコスト増大やセーフティ・ポリ...
AIエージェントと従来システムの導入プロセスの違いは？検討ポイント・よくある失敗例・対策方法を徹底解説！
AIエージェントは従来のシステムのように仕様通りに組んで終わりではなく、ゴールと制約を与え、運用を通じて挙動を改善し続ける 禁止事項や判断停止条件、人間が最終承...
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...
AgentOpsの導入手順は？主要ツールの選定基準と導入時の課題を徹底解説！
AIエージェントの導入は技術の問題ではなく、業務範囲と裁量権を定義し、事業利益（ROI）に直結するKPIを設定する経営判断 AIの不確実性を許容した上で、異常検...
