アノテーションの自動化方法とは？やりやすい作業や注意点を徹底解説！
アノテーション自動化は、単純なラベリング作業だけでなく、学習に有効なデータをAIが選ぶ「対象選定」やラベリング結果をチェックする「品質管理」の工程も効率化 パタ...
記事一覧
AIハウツーの記事一覧
AI（人工知能）とは？生成AIとの違い・技術種類・企業に与えるメリット・活用事例・導入プロセス徹底解説
AI（人工知能）は、データからパターンを学習し予測や判断を行う技術であり、その中核には機械学習やディープラーニングといった手法 ビジネスにおいては、データ分析に...
AgentOpsとは？LLMOps・MLOpsとの関係・機能とメリット、代表的ツールを徹底解説！
AIエージェントは自律的に判断・実行を繰り返すため、推論のプロセスを可視化するAgentOpsが実務運用の成否を分ける 従来のLLM管理に加え、ツールの使用状況...
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...
AIエージェント導入・開発の費用を徹底解説！内訳・隠れコスト・最適化の工夫ポイントまで
AIエージェントは推論ループを行うため、API利用料（トークン消費）が指数関数的に増大するリスクがあり設計段階でのコスト制御が不可欠 初期の業務整理と技術検証を...
AIエージェントと従来システムの導入プロセスの違いは？検討ポイント・よくある失敗例・対策方法を徹底解説！
AIエージェントは従来のシステムのように仕様通りに組んで終わりではなく、ゴールと制約を与え、運用を通じて挙動を改善し続ける 禁止事項や判断停止条件、人間が最終承...
AIエージェントのセキュリティはなぜ難しい？主なリスク事例・対策を徹底解説！
AIエージェントはAPI連携等を通じて実操作を伴うため、従来のLLMよりも被害が物理的・直接的になりやすい 最小権限の徹底、ガードレールの実装、重要な操作への人...
AI駆動開発の導入プロセスガイド！手順・成功へのコツ・従来開発との違い・よくある課題を徹底解説
AI駆動開発は開発の主役をAIエージェントへ移し、人間を「意思決定と検証」に集中させる組織変革 成功の鍵は、MCP等の標準規格を用いたコンテキスト提供の仕組み化...
AI駆動開発特有のセキュリティリスクと基本対策を徹底解説！リスクマネジメントの方法は？
従来のインフラ・アプリ保護に加え、「学習データ（汚染）」「モデル（盗難・解析）」「判断ロジック（敵対的サンプル）」という3つの新領域を守る設計 AIは脆弱なコー...
AI駆動開発のプロジェクト管理とは？特徴やPMが実践すべきポイントを徹底解説！
AI駆動開発ではコード行数を予測することに意味はなく、データの質に基づいた仮説検証を何回繰り返すかというサイクル数で工数を管理 完璧な設計から始めるのではなく、...
