Claude Opus 5とは？AI Market編集部の実使用レビュー、活用例と強み、料金、推論量を指定するパラメータEffortを解説！
Anthropicが提供するClaude Opus 5は、コストパフォーマンスに優れたLLM 推論量を指定するEffortをタスクの難易度によって使い分けること...
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LLMの記事一覧
LLMとは？【2026年最新版】AI Marketでの活用相談事例・AIエージェントとの連携・導入方法とコスト・代表的モデルを徹底解説！
生成AI（ジェネレーティブAI）の発展に伴い、「LLM（大規模言語モデル）」への関心が高まっています。特に、ChatGPTの急速な普及によりメディアでも非常に多...
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が変えるマーケティング・商品開発・広告の企業事例11選解説！「売れる兆し」をつかむ技術とメリットとは？
消費者の購買行動がデジタル化・細分化された現代では、AIによる多変数の相関分析なしに「顧客一人ひとりの文脈」を読み解くことは現実的でなくなっている 需要予測・生...
RAG（検索拡張生成）とは？【2026年最新版】AI Marketでの導入相談事例・LLMとの連携シーン・メリット・システム構築の注意点を徹底解説！
ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）だけでは、最新の情報、及び企業内部データを反映した正確な文章生成が困難、かつ情報セキュリティの不安がありま...
AI開発の手順は？AIモデル・生成AIシステムの構築から運用まで徹底解説
AI開発は、目的と要件の明確化、方式選定、データ整備、PoC、実装、評価、運用の順に進める AIモデル開発と生成AI・LLMシステム開発では、全体の進め方は似て...
【AI論文解説】HtmlRAG: HTML is Better Than Plain Text for Modeling Retrieved Knowledge in RAG Systems：HTMLそのものを活用し、LLMの知識強化を革新する新手法『HtmlRAG』の提案
近年、LLM（大規模言語モデル）の性能向上とともに、外部知識を活用するRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）システ...
【AI論文解説】CLEAR: Character Unlearning in Textual and Visual Modalities：マルチモーダルAIにおける『忘れる技術』を評価する新たなベンチマークデータセット
近年、ディープラーニングモデルの大規模化に伴い、プライバシーやセキュリティに関する懸念が高まっています。特に、テキストと画像の両方を扱う大規模マルチモーダル言語...
【AI論文解説】OpenCoder: The Open Cookbook for Top-Tier Code Large Language Models：全てを公開したトップクラスのコード生成モデル
本論文では、コード生成に特化した高性能なLLM（大規模言語モデル）であるOpenCoderを提案しています。 現在、多くのコードLLMが商用であり、そのデータや...
【AI論文解説】LLM2CLIP: Powerful Language Model Unlock Richer Visual Representation：LLMの力でCLIPの限界を超えるLLM2CLIP
本論文は、画像とテキストのマルチモーダル表現学習を向上させる新しいアプローチ「LLM2CLIP」を提案しています。 従来のCLIPモデルは、画像とテキストを共有...
