AI開発の手順は？AIシステム構築の流れを徹底解説！生成AI/LLM時代の注意点もわかる完全ガイド
課題のどこをAIで解くのかを明確化したうえで、従来型（学習中心）／生成AI・LLM型（接続中心）／AIエージェント型（実行中心）のどれでいくかを早期に分岐させる...
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AI開発の記事一覧
AI駆動開発の費用を徹底解説！内訳・隠れコスト・従来ROIとの違いは？
従来の開発人件費に加え、AIが思考・試行錯誤する際の推論コストや、自社ナレッジを維持する埋め込み・データベース費用が主要な変動費 hAI生成物の整合性を監督し、...
AI駆動開発とは？役立つツール・メリット・手順・成功ポイントを徹底紹介！
AI駆動開発は、AIがコード生成やテストを補助するだけでなく、企画から運用まで開発ライフサイクル全体に関与 開発スピードの向上、ヒューマンエラー防止、エンジニア...
AI駆動開発に必要な人材とは？考え方や活用ポイント、内製化・外注すべき領域を徹底解説！
PM、オーケストレーター、データエンジニアが連携する「チーム設計」こそが重要 エンジニアの役割は「書くこと」から「ビジネス要件をAIに正しく伝え、成果物を厳格に...
AIトランスフォーメーション（AX）はどう始める？導入しやすい業務種類・導入プロセスをわかりやすく解説！
AIトランスフォーメーション（AX）は単なるツール導入ではなく、ナレッジ検索（RAG）や需要予測など、データ起点で既存業務プロセスを再構築 非構造化データの整備...
ACP（Agent Communication Protocol）はA2Aとの統合でどうなる？技術的特徴・注意点を徹底紹介！
ACPは、異なるフレームワークや環境で開発されたAIエージェント同士がHTTP/RESTベースで相互運用するためのオープンプロトコル ツール接続に特化した「MC...
Amazon Bedrock エージェントとは？機能・活用メリット・使い方・注意点を徹底紹介！
Amazon Bedrock エージェントは、プロンプトの設計やインフラ管理といった専門知識なしに社内システムやデータを活用するAIエージェントを構築できる 基...
Amazon Bedrockとは？料金・メリット・利用できるモデルや活用事例を解説！
Amazon Bedrockという名前は聞いたことがあっても、「Amazon Bedrockで何ができる？」「どんなモデルが使える？」など、できることや自社への...
RAGを導入するまでの8ステップ！プロジェクトの進め方や技術選定のポイントも徹底解説！
RAG導入プロジェクトは「どの業務の何を解決したいか」という目的設定から始め、その効果を測るための具体的なKGI・KPIを設計 PoC（概念実証）を通じて、限定...
Azure AI Foundry Agent Service（旧 Azure AI Agent Service）とは？メリット・始め方・AutoGPTとAgentGPTとの違いを徹底紹介！
AIエージェントが企業での業務効率化の切り札として注目されていますが、開発や運用には専門知識や複雑な環境構築、そしてセキュリティの確保が不可欠です。そこでマイク...
