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さくらインターネット、生成AI向け推論API基盤「さくらのAI Engine」の一般提供を開始

さくらインターネット、生成AI向け推論API基盤「さくらのAI Engine」の一般提供を開始

さくらインターネットが生成AI向け推論API基盤「さくらのAI Engine」を2025年9月24日より一般提供開始した。 企業や自治体が大規模言語モデルやRA...

LLMをLLMで評価するLLM-as-a-Judgeとは?メリット・活用シーン・注意点を徹底紹介!

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近年、ChatGPTに搭載される「GPT」やAnthropicの提供するClaudeなどのLLM(大規模言語モデル)の活用が進む中で、ハルシネーションなどの問題...

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!

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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...

AnthropicのClaude、企業向けAIサービスをMicrosoft 365 Copilotに統合

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2025年9月25日、MicrosoftはClaude SonnetやClaude Opus 4.1モデルをMicrosoft 365 Copilotに統合した...

LLMで学習データはなぜ重要?必要なデータ種類、収集方法、前処理・アノテーションの手法まで徹底解説!

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LLMプロジェクトの成否はモデルの性能以上に、ビジネス目的に合致した高品質な「学習データ」をいかに準備できるか 社内ナレッジや外部ソースからデータを収集し、前処...

【スポンサー登壇募集開始】AI Market Conference 2026、1月28日(水)オンライン×Meetupで開催決定!

【スポンサー登壇募集開始】AI Market Conference 2026、1月28日(水)オンライン×Meetupで開催決定!

最適なAI会社やAIサービスの選定を支援するコンシェルジュサービス「AI Market」は、2026年1月28日(水)にオンラインカンファレンス×MeetUp『...

教師データとは?学習データとの違い・教師あり学習での重要性・作り方を徹底紹介!

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教師データはAIモデル、特に教師あり学習の精度を左右する根幹であり、「問題と正解」のセットで構成 高品質な教師データ作成には、課題設定からデータ収集、前処理、正...

LLM導入のROI(投資対効果)測定方法は?注意点と最大化に有効な改善策を徹底解説!

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LLM導入の投資対効果(ROI)を測るにはAPI利用料や開発費といった直接コストだけでなく運用保守やデータ準備などの「隠れコスト」も投資(I)に含める リターン...

AIのハルシネーションとは?原因は?リスクを抑える4つの方法を徹底解説!

生成AI、LLMのハルシネーションとは?原因は?リスクを抑える5つの方法を徹底解説!

生成AI、特にLLM(大規模言語モデル)の活用で頻繁に耳にするハルシネーション(幻覚)とは、AIがもっともらしい(まるで正しいかのような)嘘を生成する自称を指し...

アノテーションの自動化方法とは?やりやすい作業や注意点を徹底解説!

アノテーションの自動化方法とは?やりやすい作業や注意点を徹底解説!

アノテーション自動化は、単純なラベリング作業だけでなく、学習に有効なデータをAIが選ぶ「対象選定」やラベリング結果をチェックする「品質管理」の工程も効率化 パタ...

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