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...
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RAGの記事一覧
IBMの生成AIモデルGraniteとは？できること・特徴・料金プラン・他モデルとの比較まで徹底解説！
Graniteはエンタープライズ向けに設計されたオープンソースAIモデル群で、推論機能を備え、コスト削減と高性能を両立している。 Granite 3.2では日本...
【リアルイベント】プライベートLLM・RAGの活用事例を知る！Krugle Exchange Conference 2025
日本のレガシーシステムの整備や製造業のAIによる開発効率化は、国家レベルの課題です。 クリューグル株式会社は設立から２年が経過し、お陰様でこれらの課題に対しセキ...
データガバナンスとは？フレームワークや構築手順、AI導入がもたらすメリット、注意点を徹底解説！
データガバナンスは、AIが誤った学習（バイアス）をしたり、コンプライアンス違反を犯したりするのを防ぐ土台 データガバナンスは、ルール作り（ポリシー、品質管理、セ...
データ管理とは？手法・メリット・課題からAIを活用するユースケース・注意点を徹底解説！
データ管理は、単なるIT部門の業務ではなく、AIプロジェクトの成否を分ける データ管理の手法（DWH、データレイク、MDM等）は、それぞれ目的が異なります 「A...
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...
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...
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...
RAG（検索拡張生成）とは？LLMとの連携方法・メリット・導入・構築の注意点を徹底解説！AI Marketでの導入相談事例付き
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-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...
