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。

JSON（ジェイソン）は、言語を越えてデータをやり取りするための世界標準フォーマットです。プログラミング言語との違いや構文ルール、エラーを防ぐ書き方のコツから、JavaScriptやPythonでの具体的な扱い方まで網羅して解説します。

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、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（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）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。

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。

APIは、ソフトウェア同士が機能を共有するための接続窓口です。他社の便利な機能を自社サービスに組み込む仕組みを、銀行のATMに例えて初心者向けにわかりやすく解説します。

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。