【Meta】Omnilingual ASRとは？LLMの技術を音声認識に応用した特徴、性能、料金、利用方法まで徹底解説！
1,600以上の言語に対応し、500以上の低リソース言語に初めてAI文字起こしを実現したオープンソースASRモデル 少数の音声サンプルで新言語を追加可能なインコ...
記事一覧
LLMの記事一覧
世界モデルとLLMの違いは？定義・ベース技術・活用シーンの比較や相互補完する関係性を徹底解説！
世界モデルは物理的な因果関係を学習して未来をシミュレーションするAIであるのに対し、LLMは言語データから次に来る言葉を統計的に予測するAI 世界モデルはロボッ...
未知物体検出とは？これからの画像認識で不可欠な理由・仕組み・活用事例・注意点を徹底紹介！
未知物体検出は、広く普及する画像認識AI技術の中でも特に注目される分野の一つです。未知物体検出は学習していない未知の物体を「未知」として認識し、検出を可能にする...
生成AIとは？種類や使い方、メリット、企業での活用方法・従来AIとの違い・ChatGPTから世界モデルまで徹底解説！
生成AI（ジェネレーティブAI）は、AI技術の中でも特に注目を集める分野です。テキスト生成（LLM）、画像生成、音声生成など、多様な形式のコンテンツを自動生成す...
AIによる画像認識とは？仕組みや画像解析との違い、種類・活用方法・注意点を徹底解説！AI Marketでの導入相談事例付き
画像認識は、製造業で画像判定による品質管理の自動化、小売業での在庫最適化、セキュリティ強化など、その応用範囲が拡大していますが、特にAIを活用した画像認識のビジ...
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エージェントとは？生成AIとの違い・自律型の仕組み・種類・活用例を徹底解説！
AIエージェントは、与えられた目標に対し、LLM等を活用して自律的に環境を認識・計画・行動するAIシステム 事前に定義されたワークフローに基づいてタスクを実行す...
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...
