人気の記事
過去30日でよく読まれた記事
AIチャットボットの作り方｜Dify・miibo無料6ステップと自作の成功の鍵【2026年版】
AIチャットボットとは、社内データを根拠に質問へ自動回答する生成AIアプリです。本記事ではDify・miibo・Cozeを使って無料で自作する作り方を、2026年最新のRAG新潮流（ハイブリッド検索・リランキング）まで含めた6ステップで解説します。
藤田智也
AI人材はもう不要なのか？「いらない論」の真相とDX推進で評価されるスキル
「AI人材はいらない」という声はなぜ広がったのか。本記事では、その真相と、実際に深刻化しているAI人材不足の実態、DX推進の現場で本当に評価される5つの実践スキルを解説します。
藤田智也
シャドーIT対策は何から始めるべきか｜情報システム部門が最初に整備すべき可視化・承認フローと社内ルール
シャドーIT対策を何から始めるべきか迷う情シス責任者・セキュリティ担当者向けに、リスクの棚卸し、承認フローの設計、社内ルールの定着という3段階のアプローチを解説。CASB・SaaS管理ツールは手段の一つとして位置づけて紹介します。
藤田智也
【2026年版】セキュアRAG実装ガイド｜AWS Bedrock・Azure AI Search・Vertex AIの3クラウド比較
セキュアRAG実装の3クラウド比較ガイド。AWS Bedrock Knowledge Bases（S3 Vectors GA）、Azure AI Search（Hybrid Search・Private Endpoint）、Vertex AI RAG Engine（Serverless mode）を機能・セキュリティ・料金で比較し、自社の閉域要件と権限管理に合うRAG基盤を選べる実装ガイドです。
藤田智也
文章要約AIの社内導入ガイド｜議事録・マニュアル・問い合わせ対応を自動化する運用ロードマップ【2026年版】
文章要約AIを個人のツール選びで終わらせず、部署単位の業務に組み込むための導入ガイドです。議事録・マニュアル・問い合わせ対応の要約自動化を軸に、セキュリティ・運用コスト・API連携という3つの観点でロードマップを解説します。
藤田智也
マルチモーダルAI導入で失敗する企業の共通点｜判断基準とPoCから本番運用の進め方【2026年版】
マルチモーダルAIの導入がPoCで頓挫する企業には共通する落とし穴があります。課題選定・データ品質・ガバナンスの3つの判断基準と、AWS Bedrock・Med-PaLM M・大林組・COMPASS・ソフトバンクSTAIONなど本番運用まで到達した5業界の事例、PoCから本番化までのロードマップを解説します。
藤田智也
【2026年版】企業向けAI APIおすすめ7選と料金比較｜失敗しない選び方7つのポイント
自社システムへのAI導入を検討中の企業担当者へ。主要なAI APIのおすすめ7選（OpenAI、Claude、Geminiなど）と料金比較を徹底解説。さらに、情報漏洩を防ぐセキュアな連携手順や、失敗しないAI APIの選び方7つのポイントまで網羅してお届けします。
藤田智也
ファインチューニングの選び方｜失敗しないRAGとの使い分け判断フロー
ファインチューニングで失敗しない選び方を、RAGとの使い分け判断フロー・3つの判断基準・主要モデルの2026年最新対応状況・企業向け導入5ステップまで実践的に整理しました。過学習・情報漏洩リスクへの対策も網羅しています。
失敗しないワークフローシステムの作り方！Teams承認連携と6つの構築手順
煩雑な申請や承認作業のデジタル化で失敗しないためのノウハウを公開。本記事では、自社に最適なワークフローシステムの作り方と、Teamsの承認機能を活用した自動化手法を6つの構築手順で具体的に解説します。DX担当者必見の運用改善ステップを網羅しました。
藤田智也
人事評価AI導入の失敗しない進め方｜ヒューマン・イン・ザ・ループ設計とベンダー選定チェックリスト
人事評価AI導入の失敗しない進め方を解説。パナソニック「AI Career Supporter」、ソフトバンク動画面接AI（選考工数70%削減）など実在企業の事例をもとに、ヒューマン・イン・ザ・ループの業務設計と、自社構築か外部委託かを見極めるベンダー選定チェックリストを紹介します。
藤田智也
【2026年版】LLMとRAGの違いを徹底比較！企業が選ぶべきAIの判断基準と導入手順
LLMとRAGの違いを「比較表・選び方フロー・2026年の新潮流（Hybrid Search・S3 Vectors・マネージドRAG）・運用注意点・FAQ」で1本に整理。社内データ活用とハルシネーション対策の判断軸が明確になり、自社にとってLLM単体で十分か、RAG構築が必要かを最短で見極められます。
藤田智也
ローカル LLM とは？2026年版 構築手順・おすすめモデル・Mac対応まで完全ガイド
機密データを扱う企業向けに、LLM ローカル環境を構築しセキュアにAIを活用する手順を解説。2026年最新の日本語特化モデル（Qwen3 Swallow / Llama-3-ELYZA-JP）と推奨VRAM、Mac 対応、Ollama × Dify による3ステップ導入までを実務目線で網羅します。
藤田智也