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...
記事一覧
RAGの記事一覧
デジタルツインは予知保全を高度化できる？役割からメリット・技術的構造・導入時の課題を徹底解説
従来の統計的AIでは「なぜ異常なのか」という説明が困難でしたが、デジタルツインは物理法則をモデルに組み込むことで故障のメカニズムを論理的に解明 単に故障時期を当...
LLM活用でのリスク評価はなぜ必要？ベンチマークだけではなくハルシネーションやバイアスに対する耐性評価方法を徹底解説！
LLMを業務利用する際は、性能だけでなく、ハルシネーション（誤情報）やバイアス、セキュリティといった多様なリスクを総合的に評価 LLMのリスクを可視化するには、...
LLM（大規模言語モデル）の性能評価方法とは？指標設定方法・改善サイクル・注意点までLLMOpsサイクルを徹底解説！
LLMの性能は、公開ベンチマークの数値だけでなく、「定量」「定性」「AIによる評価」という3つの異なる視点を組み合わせて多角的に評価 自社の活用シーン（ユースケ...
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...
Azure AI Bot Serviceとは？単なるAIチャットボット構築ツールと言えない特徴・活用メリット・注意点を徹底解説！
Azure AI Bot Serviceは、Bot Framework SDKによるフルカスタマイズと、Copilot Studioによるローコードでのプロトタ...
AIトランスフォーメーション（AX）はどう始める？導入しやすい業務種類・導入プロセスをわかりやすく解説！
AIトランスフォーメーション（AX）は単なるツール導入ではなく、ナレッジ検索（RAG）や需要予測など、データ起点で既存業務プロセスを再構築 非構造化データの整備...
AIは4M分析をどう変える？活用方法・メリット・製造業の事例・導入時の課題を徹底解説！
従来の4M分析が抱える「属人性」や「分析の遅れ」といった課題はAIによるデータに基づいた客観的な分析で解決 AIは4M（人・機械・材料・方法）の各要素を高度化し...
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...
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...
