
生成AIの機密情報漏洩リスクはRAGで解決できる?メリットや強化策を徹底紹介!
従来の生成AIは、入力・データ送信・AIの学習・出力の各段階で、機密情報が意図せず漏洩するリスク RAG(検索拡張生成)は、AIに機密情報を「学習」させず、安全...
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従来の生成AIは、入力・データ送信・AIの学習・出力の各段階で、機密情報が意図せず漏洩するリスク RAG(検索拡張生成)は、AIに機密情報を「学習」させず、安全...

Claude Codeは、Anthropicが開発したターミナルベースのAIエージェント型コーディングツールであり、自然言語による指示でコード編集やGit操作を...

AIエージェントはAPI連携等を通じて実操作を伴うため、従来のLLMよりも被害が物理的・直接的になりやすい 最小権限の徹底、ガードレールの実装、重要な操作への人...

プロンプト管理とは「良いプロンプトを書く技術」ではなく、変数・モデル・評価結果・更新履歴を含めた実行環境ごと一体で管理し、再現性・保守性・拡張性を継続的に担保す...

プロンプトは単なる「AIへの問いかけ」から、システム開発における「インターフェース設計」や「行動ロジックの定義書」へと変化 出力のブレを抑え、業務に即した構造化...

指示文をコードに直接書き込むのではなく、ID管理されたオブジェクトとして扱うことで、プログラムの再デプロイなしに精度更新が可能に 職人の勘に頼る調整から脱却し、...

手動プロンプト改善は再現性・スケーラビリティ・モデル依存・主観評価という4つの構造的限界 自動最適化(DSPy・OpenAI Prompt Optimizerな...

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...

プロンプトインジェクションは、LLM(大規模言語モデル)版の「SQLインジェクション」とも言えるサイバー攻撃 ユーザーが直接入力する「直接的攻撃」だけでなく、A...