ChatGPTに「学習させない」オプトアウト設定とは？機密情報を漏洩させないための手順やメリットを徹底解説！
ChatGPTのオプトアウト設定は、入力した情報がAIの学習に利用されることを防ぎ、企業の機密情報や個人情報の漏洩リスクを軽減する重要な機能 ウェブ版ChatG...
記事一覧
生成AIの記事一覧
ChatGPTでPDFを翻訳する方法は？実践テクニックや連携ツールを徹底解説！
ChatGPTを使えば、PDFのテキストをコピー＆ペーストする手軽な方法、ファイルを直接アップロードする効率的な方法、さらにはAPI連携による自動化で翻訳が可能...
RAGはデータ選定が最重要？理由・選定の注意点7ポイント・手順を徹底解説！
RAGは検索した情報を基に回答するため、投入するデータが不正確・古い・不十分だとLLMの性能に関わらず出力の質が低下し、ハルシネーションの原因に 情報の「正確性...
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...
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！
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...
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...
AI-Readyな状態・AI-Ready データとは？これからの社内データが備えているべき5条件・メリット・ポイントを徹底解説！
AI導入の成功はデータ、技術、人材、組織、文化の5つの要素から成る組織全体の「AI-Ready」な体質 AIの性能はデータの質に大きく依存するため、特にAI-R...
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、...
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...
LLMの人手評価とは？評価基準設計方法、評価者育成方法、管理ポイント、ツール活用法を徹底解説！
LLMをビジネスで活用する際、自動評価では測れない「品質」を担保するために人による評価が不可欠 評価の目的を明確にし、正確性や一貫性といった評価項目、5段階など...
