AX（AIトランスフォーメーション）とは？DXとの違い・活用メリット・推進例・導入ポイントを徹底紹介！
定型業務のデジタル化（DX）を超え、AIを活用して意思決定や非定型業務そのものを自律的にするのがAXの本質 社内データを参照させる「RAG」と、企業文化や判断基...
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RAGの記事一覧
製造業でAIエージェントは使える？機能・主なサービス・注意点を徹底紹介！
LLM（推論）、IoT（知覚）、デジタルツイン（検証）が融合したことで製造現場の不確実性やリアルタイム性に対応可能なAIエージェントが実現 異常検知から原因特定...
ChatGPT GPTsとは？プロンプト登録だけでなく自社データを学習できる！活用例、注意点徹底解説
ChatGPTは全世界・全時代の公開Webサイトの情報から学習しています。しかし、20XX年XX月XX日までの情報といった時期的制限や、企業や個人がローカルに保...
ChatGPTでRAGを活用する方法は？課題や実装方法、活用事例、注意点を徹底解説！
多くの企業がChatGPTの活用を進める中で、機密情報の取り扱いやハルシネーションといった課題に直面しています。特に、顧客情報や社内の機密データを扱う部門では、...
LLMとは？企業活用事例・世界モデルとの違い・導入方法とコスト・代表的モデルを徹底解説！AI Marketでの導入相談事例付き
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...
Amazon Bedrock エージェントとは？機能・活用メリット・使い方・注意点を徹底紹介！
Amazon Bedrock エージェントは、プロンプトの設計やインフラ管理といった専門知識なしに社内システムやデータを活用するAIエージェントを構築できる 基...
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...
ベクトルデータベースとは？RAGの精度向上に欠かせない技術の仕組みや課題、活用ケースを徹底解説！
ベクトルデータベースはAIによる「意味の数値化（ベクトル化）」により、曖昧な指示でも文脈を理解した検索が可能 生成AIのハルシネーションや知識不足を補う外部記憶...
RAGの運用体制どうする？生成AIシステムの精度を支えるチーム構築方法・改善ポイントを徹底紹介！
RAGの価値は「作って終わり」ではなく、データの陳腐化や検索精度の悪化を防ぐ運用体制こそが要 データの品質と鮮度を保つ「ナレッジ管理の仕組み化」と、システムの劣...
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...
