ChatGPTのセキュリティリスクとは？企業で行うべき具体的対策を徹底解説！
ChatGPTの企業利用には機密情報漏洩、APIキー管理不備、ハルシネーション、著作権侵害、不正利用、RAG利用時の知識ベースへの不正アクセスといったセキュリテ...
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エッジLLMとは？代表的なLLM・活用メリット・事例・展望を徹底紹介！
スマートフォンやIoT機器など、身の回りのデバイスで高度なAI、特にLLM（大規模言語モデル）が動く未来が近づいています。 それを実現する鍵となるのが「エッジL...
Agentic RAGとは？RAGとの違い・特徴・注意点・活用方法を徹底解説！
Agentic RAGは、従来のRAGを内包し、AIエージェントが自ら「計画・行動・評価・修正」のサイクルを回す CRM連携やWeb検索、API実行などを自律的...
RAGで属人化解消を実現？生成AIのナレッジマネジメント導入メリットや部門別活用シーンを徹底解説！
RAGとLLM（生成AI）で社内に散在するマニュアルや報告書などの文書をAIが検索し、その内容を根拠として対話形式で分かりやすい回答を生成 特定の担当者しか知ら...
なぜRAGの評価は難しい？評価手法・重要フレームワーク・生成AIの精度を上げる改善方法を徹底解説！
RAGの評価は「検索（Retrieval）」と「生成（Generation）」に分けて行う必要 評価手法の主流は、高性能なLLMを審査員として使う「LLM-as...
RAG導入の費用対効果を上げるには？原因・精度改善の重要性・手順・KPI例を徹底解説！
RAG導入の成否は、事前に「定量的効果（コスト削減など）」と「定性的効果（満足度向上など）」を明確に定義できるかにかかっています 回答精度の低さやユーザーに使わ...
RAGのチューニングはなぜ必要？精度を下げない戦略・具体的検討方法を徹底解説！
RAGの精度は単一の要因ではなく、「データ前処理」「埋め込みモデル」「検索アルゴリズム」「生成（プロンプト）」という4つの連動する要素で決まり、それぞれに特有の...
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...
メタデータとは？RAGに活用するメリット・精度向上の仕組み・注意点を徹底解説！
文書にタイトルや作成日、カテゴリなどの付加情報（メタデータ）を与えることでAIは必要な情報を的確に探し出せるようになり、検索精度と回答品質が向上 RAGでメタデ...
OpenAI Apps SDKとは？ChatGPTアプリ開発キットの仕組みや注意点、使い方実画面徹底解説！
Apps SDKは、ChatGPT上で動作するアプリを開発するための公式開発キット Model Context Protocol（MCP）を拡張して構築されたオ...
