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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ハルシネーションの記事一覧
エージェンティックAI（エージェント型AI）とは？AIエージェントとの違い・重要技術・導入するためのプラットフォーム・注意点を解説！
エージェンティックAIは、特定のツールの名称ではなく、AI自身が計画・実行・自己修正を繰り返して自律的に目的を達成する「設計思想」 実装には「ReAct（思考と...
ChatGPTでRAGを活用する方法は？課題や実装方法、活用事例、注意点を徹底解説！
多くの企業がChatGPTの活用を進める中で、機密情報の取り扱いやハルシネーションといった課題に直面しています。特に、顧客情報や社内の機密データを扱う部門では、...
RAGの運用体制どうする？生成AIシステムの精度を支えるチーム構築方法・改善ポイントを徹底紹介！
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...
RAGのデータ前処理はなぜ重要？精度低迷の原因となるリスク・実施方法5ステップを徹底解説！
RAGの回答精度は、参照するデータの品質が直接影響するため、データ前処理は「ハルシネーション」を防ぎ、検索の精度と速度を高めるための不可欠 効果的なデータ前処理...
生成AIでサイバーセキュリティを強化できる？メリット・手法・リスク・ツールまでを徹底解説！
生成AIは、膨大なログ解析や未知の脅威検知を自動化・高速化し、誤検知を減らします 高度な分析やインシデント対応の優先順位付け（トリアージ）をAIが支援するため、...
RAGでヘルプデスクを効率化？対話型AIでは不十分な理由・導入メリット・活用事例を徹底解説！
ヘルプデスクやカスタマーサポート部門では、問い合わせ対応の遅延、担当者の疲弊、属人化など様々な問題が起きています。システムを活用して解決しようとしても、一般的な...
LLMとRAGで社内情報検索を効率化！検索・活用における生成AIの役割やメリット、課題の解決方法を徹底解説
多くの企業で、情報が部署やツールごとに「サイロ化」し多様なデータ形式が混在しているため、従来のキーワード検索では必要な情報にたどり着くのが困難 LLMとRAGを...
ChatGPTジェイルブレイク（脱獄）とは？不適切なコンテンツ作成の仕組みやリスク、最新対策を徹底解説！
ChatGPTのジェイルブレイクは、特殊なプロンプトでAIの安全機能を回避する攻撃手法 機密情報の漏洩、誤情報（ハルシネーション）の増加、法的・倫理的に問題のあ...
RAGはデータ選定が最重要？理由・選定の注意点7ポイント・手順を徹底解説！
RAGは検索した情報を基に回答するため、投入するデータが不正確・古い・不十分だとLLMの性能に関わらず出力の質が低下し、ハルシネーションの原因に 情報の「正確性...
