
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...
生成AI、画像認識、AI開発企業等のAI会社マッチング支援サービス

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...

RAGの精度は単一の要因ではなく、「データ前処理」「埋め込みモデル」「検索アルゴリズム」「生成(プロンプト)」という4つの連動する要素で決まり、それぞれに特有の...

プロンプトは単なる「AIへの問いかけ」から、システム開発における「インターフェース設計」や「行動ロジックの定義書」へと変化 出力のブレを抑え、業務に即した構造化...

生成AI、特にLLMの導入が進む中、多くの企業がRAG(検索拡張生成:Retrieval-Augmented Generation)の精度に課題を抱えています。...

生成AI、特にLLM(大規模言語モデル)の活用で頻繁に耳にするハルシネーション(幻覚)とは、AIがもっともらしい(まるで正しいかのような)嘘を生成する自称を指し...

コンテキストエンジニアリングは情報の収集から管理までをシステムとして設計し、AIの判断精度と再現性を根本から高める 不要な情報を削ぎ落とし、メタデータの付与や要...

プロンプトインジェクションは、LLM(大規模言語モデル)版の「SQLインジェクション」とも言えるサイバー攻撃 ユーザーが直接入力する「直接的攻撃」だけでなく、A...

AIエージェントは、データに基づき自ら状況を判断し、非定型業務にも対応する「営業担当者の思考を補完するパートナー」 リード獲得から提案資料作成、商談後のフォロー...

AIエージェントは自律的に推論と実行を繰り返すため、技術的な複雑さだけでなく、意思決定の範囲といったガバナンス設計が不可欠 既存業務を単にAIへ置き換えるのでは...

LLMを業務利用する際は、性能だけでなく、ハルシネーション(誤情報)やバイアス、セキュリティといった多様なリスクを総合的に評価 LLMのリスクを可視化するには、...