基礎知識
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ファインチューニングとRAGの違い — 自社向けAIの2つの作り方
ファインチューニングとRAGは、どちらも自社向けAIの定番手法ですが仕組みも得意分野もまったく異なります。両者の違いと使い分けの基準、ベンダー提案を比較する際のチェックリストまで解説します。
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トークンとは？AIの料金と性能を決める基本単位を解説
AIサービスの料金表に必ず出てくる「トークン」。文字数とも違うこの単位の仕組みと、料金・性能への影響、料金表の読み方を具体例とチェックリストで解説します。
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RAGとは？AIに社内資料を読ませる代表的な仕組みを解説
社内マニュアルや議事録をAIに読み込ませて回答させたい——そんなときによく使われる「RAG」という技術について、仕組みと導入の流れをやさしく解説します。
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プロンプトとは何か？AIへの指示が持つ3つの役割
AIへの指示がうまく伝わらない原因は「プロンプト」の作り方にあります。文脈・制約・評価基準という3つの役割を押さえるだけで、AIの出力は大きく変わります。
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LLM(大規模言語モデル)とは？仕組みをたとえ話でやさしく理解する
LLMの仕組みを「予測変換」「読書量」「作業メモ」という身近なたとえ話で解説。専門知識がなくてもAIの中身のイメージがつかめる基礎知識記事です。
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ハルシネーションとは何か？AIの「もっともらしい嘘」を見抜く方法
AIが自信満々に間違った答えを返す「ハルシネーション」。その仕組みと、業務で使う際にどこまで信じてよいかを判断するための実践チェックリストを解説します。
基礎知識2分
AIへの頼み方がうまい人がやっている3つのこと
同じAIを使っても、返ってくる答えの質は「頼み方」で大きく変わります。特別な知識がなくても今日から使える、指示の出し方の基本3原則を紹介します。
基礎知識2分
文章・画像・動画・音声 — 生成AIにできることの全体像
生成AIと一口に言っても、得意分野はツールごとにまったく違います。文章・画像・動画・音声の4分野に分けて、それぞれ何ができて、何がまだ苦手なのかを整理します。