
LLM(大規模言語モデル)の性能評価方法とは?指標設定方法・改善サイクル・注意点までLLMOpsサイクルを徹底解説!
LLMの性能は、公開ベンチマークの数値だけでなく、「定量」「定性」「AIによる評価」という3つの異なる視点を組み合わせて多角的に評価 自社の活用シーン(ユースケ...
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AI(人工知能)は強力で便利なものですが、すべてを1から開発するのには時間とコストがかかります。そんなAI開発を内製で行うのを手軽にしてくれるのがAIプラットフ...

AIトランスフォーメーション(AX)は単なるツール導入ではなく、ナレッジ検索(RAG)や需要予測など、データ起点で既存業務プロセスを再構築 非構造化データの整備...

コンピュータビジョンのなかでも最も広く活用されている画像認識AIのビジネス活用が進んでいます。特に映像に何が何個映っているか判断する物体検出(物体検知)は製造業...

効率化・自動化のためのツールとして、ChatGPTの導入を検討している企業も多いでしょう。しかし、会社で利用する上で、気をつけなければならない点があります。正し...

急速に進化する生成AIやLLMは、営業やマーケティングの現場におけるアプローチそのものを大きく変えつつあります。 本記事では、インスタントセールスのアウトソーシ...

Amazon Bedrockという名前は聞いたことがあっても、「Amazon Bedrockで何ができる?」「どんなモデルが使える?」など、できることや自社への...

RAGの価値は「作って終わり」ではなく、データの陳腐化や検索精度の悪化を防ぐ運用体制こそが要 データの品質と鮮度を保つ「ナレッジ管理の仕組み化」と、システムの劣...

従来の生成AIは、入力・データ送信・AIの学習・出力の各段階で、機密情報が意図せず漏洩するリスク RAG(検索拡張生成)は、AIに機密情報を「学習」させず、安全...

RAG導入プロジェクトは「どの業務の何を解決したいか」という目的設定から始め、その効果を測るための具体的なKGI・KPIを設計 PoC(概念実証)を通じて、限定...