ファインチューニングとは？LLMで必要な理由・デメリット・RAGや転移学習との違い解説
LLMなどの生成AI技術の急速な発展に伴い、ビジネスにおけるAI活用が加速しています。その中で、「ファインチューニング」という手法が大きな注目を集めています。フ...
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Cohereとは？Command、Embed、Rerank等の種類・導入事例を徹底紹介！
Cohereは、企業向けに生成AIツールの導入を推奨しているカナダのスタートアップ企業です。ChatGPTを開発したOpenAIに匹敵する生成AI（ジェネレーテ...
RAGとファインチューニングの違いは？LLM開発の工数・コスト・効果を徹底比較！
LLM（大規模言語モデル）を拡張させる代表的な手法として挙げられるのが、RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）とフ...
AIを活用した文書管理とは？できること・活用メリット・導入手順・活用例・注意点を徹底紹介！
従来の文書管理は手作業による「分類・検索・要約」に多大な時間がかかり、業務の属人化や生産性の低下を招くという課題 LLMを搭載した文書管理AIは、自然な言葉での...
RAGの精度を向上させる方法は？チャンキングなど手法や落ちる原因、低精度で運用するリスクを徹底解説！
生成AI、特にLLMの導入が進む中、多くの企業がRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）の精度に課題を抱えています。...
AI活用のロールプレイング（ロープレ）とは？種類や進め方、LLM活用メリット、活用事例を徹底解説！
営業や顧客対応の現場で、個々のスキル向上やチーム全体の底上げに貢献するロールプレイング（またはロープレ）。特定の状況を想定し、実践を通して学ぶこの研修手法は、経...
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...
暗黙知とは？形式知化の手法、放置リスク、AIで解決した企業事例を徹底解説
長年の経験に裏打ちされた、言葉では表現しきれない「勘」や「コツ」。それらは、熟練者だけが持つ暗黙知として、業務の質を左右する重要な要素です。暗黙知は企業にとって...
技能伝承での生成AI活用方法とは？継承が進まない原因やLLMの導入メリット、活用事例を徹底解説！
多くの企業で、熟練者の持つ貴重な技術や知識を次世代へ円滑に引き継ぐことが喫緊の課題となっています。しかし、人材不足、多忙な日常業務、コミュニケーション不足、技術...
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...
