AI・生成AI– 関連記事まとめ –
LLM、プロンプト、RAGなど生成AIの必須用語を、実務の使い方に結びつけて解説します。何が得意で何が苦手か、導入の進め方まで簡単に紹介する入門カテゴリです。
-
マルチモーダルAIとは？シングルモーダルとの違いや仕組みを解説
マルチモーダルAIとは、テキストや画像など異なる形式の情報を統合して処理するAIです。単一データのみを扱う従来のAIとは異なり、複数の情報を組み合わせて高度な文脈理解や推論ができるのが最大の特徴です。 -
AIエージェントとは？生成AIを「動く職人」に変える自律性の仕組み
AIエージェントは、LLMを頭脳として自律的に計画・実行するシステムです。単なる生成AIとの違いや、記憶・ツールを駆使する4つの基本構成、ビジネスへの応用方法まで詳しく解説します。 -
生成AIのハルシネーションの原因は？仕組みからRAG等の対策まで解説
生成AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」。その技術的メカニズムを解明し、プロンプト制御やRAG導入、組織的運用といった実務で被害を最小化するための具体的な3つの対策ステップを詳しく解説します。 -
プロンプトエンジニアリングとは｜AIの精度を劇的に上げる7つの鉄則
プロンプトエンジニアリングとは、生成AIから意図通りの回答を引き出すための指示の設計技術です。AIを「空気を読まない職人」と捉え、曖昧さを排除した具体的な指示書（プロンプト）を作成するための4つの構成要素と7つの鉄則を詳しく解説します。 -
RAGとは？生成AIの「幻覚」を防ぎ、社内データを活用する仕組み
RAG（検索拡張生成）は、生成AIに外部データを参照させることで回答の正確性を高める技術です。ハルシネーション（幻覚）を抑制し、社内規定などの最新情報を基にした信頼性の高い回答を可能にします。 -
LLM（大規模言語モデル）とは？生成AIとの違いや仕組みを解説
LLM（大規模言語モデル）は、膨大なテキストデータから言葉のつながりを学習し、文章を生成・要約するAIです。生成AIとの違いや動作原理、導入リスクまで網羅的に解説します。 -
生成AIのトークンとは？料金計算の仕組みと日本語で損をしない節約術
トークンとは、生成AIがデータを処理する際の最小単位であり、API利用料を決定する「通貨」です。文字数との違いや日本語特有のコスト問題、具体的な料金計算の仕組みを理解することで、AI導入時の予期せぬ高額請求を防ぎ、賢くコストを管理できるようになります。 -
コンテキストとは？生成AIプロンプトとの違いと精度を高める設計術
生成AIが推論を行う際に参照する前提知識や背景情報の総称が「コンテキスト」です。プロンプトとの違いから、RAGやエージェント活用に不可欠な設計手法まで、AIの回答精度を最大化するための要諦を解説します。
12