LLM活用でのリスク評価はなぜ必要？ベンチマークだけではなくハルシネーションやバイアスに対する耐性評価方法を徹底解説！
LLMを業務利用する際は、性能だけでなく、ハルシネーション（誤情報）やバイアス、セキュリティといった多様なリスクを総合的に評価 LLMのリスクを可視化するには、...
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AnthropicのClaude、企業向けAIサービスをMicrosoft 365 Copilotに統合
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！
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！
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『...
RAGのデータ収集を成功させる方法は？目的別の考え方・コツ・ツール・外部データ収集手段を徹底解説！
RAGのデータ収集は問い合わせ対応が多いFAQや属人化したノウハウなど導入効果が早く現れるROIの高いデータから優先的に着手 RAGで最大の効果を得るには、「顧...
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！
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！
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...
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...
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...
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...
