OTSUMU KNOWLEDGE
AI・生成AI.
知ることを、事業を動かす力へ。
検証・開発・運用の現場で使える知識を集めました。
60件のナレッジ
該当するナレッジはありません。
AIコーディングアシスタントとは？種類・使い方と注意点
AIコーディングアシスタントとは、生成AIがコードの補完、作成、修正、説明などを行い、ソフトウェア開発を支援するツールです。種類、開発現場での使い方、品質と安全面の注意点を解説します。
AIガバナンスとは？意味・構成要素と社内での進め方
AIガバナンスとは、組織がAIを安全かつ有効に使うために、ルール、体制、確認の手順を整えて管理することです。構成要素、中小企業でも始められる進め方、よくある失敗を解説します。
AIリテラシーとは？意味・必要な力と社内での高め方
AIリテラシーとは、AIの仕組みや得意・不得意を理解し、リスクに配慮しながら業務に正しく活用できる力のことです。求められる要素、役割別の目安、社内で高める進め方を解説します。
AI-OCRとは？従来のOCRとの違いと導入のポイント
AI-OCRとは、AI技術を使って画像やPDFの文字を読み取り、データに変換する技術です。従来のOCRとの違い、得意・不得意、業務での導入手順と精度の考え方、注意点を解説します。
AIワークフローとは？エージェントとの違いと設計のコツ
AIワークフローとは、あらかじめ決めた処理の手順の中に生成AIを部品として組み込み、業務を自動化する仕組みです。AIエージェントとの違い、構成要素、設計手順と注意点を解説します。
Amazon Bedrockとは？特徴・使いどころと選び方
Amazon Bedrockとは、複数の企業が開発した生成AIモデルを、AWS上から共通の方法で利用できるフルマネージドサービスです。特徴、向いている場面、導入時の確認点を解説します。
アノテーションとは？意味・種類とAI開発での進め方
アノテーションとは、AIの学習や評価に使うデータに、正解や意味を表すラベル・情報を人が付ける作業です。種類、生成AI時代の使われ方、品質を保つための進め方と注意点を解説します。
Azure OpenAI Serviceとは？特徴・使いどころと選び方
Azure OpenAI Serviceとは、OpenAIのGPTなどのモデルを、MicrosoftのクラウドAzure上で利用できるサービスです。OpenAIのAPIとの違い、向いている場面、導入時の確認点を解説します。
Chain-of-Thought（思考の連鎖）とは？仕組みと使い方
Chain-of-Thought（思考の連鎖）とは、生成AIに答えだけでなく途中の考える過程を順に書かせることで、複雑な問題の正確さを高める手法です。仕組み、使いどころ、業務システムでの注意点を解説します。
チャットボットとは？意味・種類と導入の進め方
チャットボットとは、利用者の質問や依頼にテキストや音声の会話形式で自動応答するプログラムです。シナリオ型と生成AI型の違い、向いている業務、導入の進め方と注意点を解説します。
ChatGPTとは？意味・仕組みと業務での使い方
ChatGPTは、OpenAIが提供する対話型の生成AIサービスです。仕組み、Web版とAPIの違い、業務やシステム開発での使い方、導入時の注意点を整理します。
チャンク（チャンク分割）とは？RAGでの分け方と注意点
チャンクとは、長い文書を検索やAI処理に適した大きさに分割したまとまりのことです。RAGにおけるチャンク分割の役割、代表的な分け方、文書の種類別の工夫と失敗例を解説します。
Claude（AIアシスタント）とは？特徴と業務での使い方
Claudeは、米Anthropicが開発・提供する対話型のAIアシスタントと、その基盤となる大規模言語モデルの名称です。特徴、利用形態、業務での使い方と注意点を解説します。
コンピューター操作エージェントとは？仕組みと業務での使い方
コンピューター操作エージェントとは、AIが画面を見て、マウスやキーボードの操作を代わりに行い、パソコン上の作業を進める仕組みです。RPAとの違い、向いている業務、安全に使うための注意点を解説します。
コンテキストウィンドウとは？意味と設計上の注意点
コンテキストウィンドウとは、LLMが一度の処理で参照できる情報量（トークン数）の上限です。仕組み、長い文書や会話を扱うときの設計の考え方、よくある誤解を解説します。
ディープラーニング（深層学習）とは？仕組みと活用例
ディープラーニング（深層学習）とは、人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークを多層に重ねて、データから複雑な特徴を学ぶ機械学習の手法です。仕組み、得意分野、業務での活用と注意点を解説します。
蒸留（モデル蒸留）とは？意味・仕組みと実務での使い方
蒸留（モデル蒸留）とは、大きく高性能なAIモデルの出力を教材にして、小さなモデルに同じ振る舞いを学ばせる手法です。仕組み、使いどころ、ライセンス上の注意点を解説します。
埋め込み（エンベディング）とは？意味と仕組み・活用例
埋め込み（エンベディング）とは、文章や画像などの意味を数値の並び（ベクトル）に変換する技術です。仕組み、RAGや検索での使い方、モデル選びや運用の注意点を解説します。
評価データセットとは？意味・作り方と生成AIでの使い方
評価データセットとは、AIの出力品質を測るために用意する「入力と期待する答え・採点基準」の集まりです。生成AIシステムでの作り方、運用のポイント、よくある失敗を解説します。
Few-shotプロンプトとは？例の示し方と使いどころ
Few-shotプロンプトとは、生成AIへの指示に入力と出力の例を数件添えて、期待する答え方を示す手法です。Zero-shotとの違い、例の選び方、業務での使い方と注意点を解説します。
Function Calling（ツール呼び出し）とは？仕組みと活用例
Function Calling（ツール呼び出し）とは、生成AIが外部のプログラムやAPIを呼び出すべきだと判断し、そのための引数を組み立てる機能です。仕組み、活用例、権限や確認の設計の注意点を解説します。
生成AIの学習データ利用オプトアウトとは？意味と確認点
学習データ利用のオプトアウトとは、生成AIサービスに入力した内容をモデルの学習に使わせないよう、利用者が設定や契約で拒否することです。確認すべき項目と社内ルールでの扱いを解説します。
画像生成AIとは？仕組み・業務での使い方と注意点
画像生成AIとは、文章による指示などをもとに、新しい画像を自動で作り出すAIです。仕組み、代表的な使い方、業務やサービス開発での活用例と、著作権・商用利用などの注意点を解説します。
Gemini（Googleの生成AI）とは？特徴と業務での使い方
Geminiは、Googleが開発する生成AIモデルと、それを使った対話型AIサービスの名称です。特徴、Google Workspaceとの関係、業務やシステム開発での使い方と注意点を解説します。
グラウンディングとは？生成AIの意味・仕組みと使い方
グラウンディングとは、生成AIの回答を、検索結果や社内文書などの根拠となる情報に結びつけ、事実に基づいた出力にする考え方と仕組みです。RAGとの関係や実装のポイントを解説します。
ガードレール（AI）とは？意味・仕組みと設計のポイント
ガードレール（AI）とは、生成AIの入力と出力を確認し、不適切な内容や想定外の動作を防ぐための仕組みです。主な種類、システムへの組み込み方、設計時の注意点を解説します。
ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）とは？意味と設計方法
ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）とは、AIや自動化の処理の途中に、人の確認・判断・修正を組み込む設計の考え方です。人を入れるべき場面、承認点の決め方、運用の注意点を解説します。
ハイブリッド検索とは？仕組みとRAGでの使い方
ハイブリッド検索とは、キーワード検索とベクトル検索を組み合わせ、両者の長所を生かして検索精度を高める手法です。仕組み、結果の統合方法、RAGでの使い方と調整のポイントを解説します。
ジェイルブレイク（脱獄）とは？生成AIの意味と対策
ジェイルブレイク（脱獄）とは、生成AIに設けられた安全上の制限を、巧妙な指示ですり抜けて本来答えない内容を出力させる行為です。主な手口の傾向と、業務システムでの対策を解説します。
ナレッジベースとは？意味・作り方とAIチャットボットでの使い方
ナレッジベースとは、社内外の知識や手順、よくある質問と回答を、探して使える形に整理して蓄積したデータベースです。構成要素、AIチャットボットとの組み合わせ方、運用のコツを解説します。
教師あり学習・教師なし学習とは？違いと使い分け
教師あり学習は正解付きのデータから入力と正解の関係を学ぶ方法、教師なし学習は正解のないデータから構造やまとまりを見つける方法です。違い、代表的な手法、業務での使い分けを解説します。
レイテンシとは？生成AIでの意味・原因と短くする方法
レイテンシとは、処理を依頼してから応答が返り始めるまでの待ち時間のことです。生成AIを組み込んだシステムで遅延が生じる原因、測り方、体感速度を改善する方法を解説します。
LLM-as-a-Judgeとは？AIでAIを評価する仕組みと注意点
LLM-as-a-Judgeとは、生成AIの回答の良し悪しを、別の大規模言語モデルに採点させる評価手法です。採点の仕組み、採点基準の作り方、人の評価との使い分けと注意点を解説します。
ローカルLLMとは？意味・仕組みと導入時の注意点
ローカルLLMとは、外部のAPIを使わず、自社のサーバーや手元のパソコンで動かす大規模言語モデルのことです。メリットと費用・運用の考え方、導入時の注意点を解説します。
機械学習とは？仕組み・種類と業務での活用例
機械学習とは、コンピューターが大量のデータから規則やパターンを自ら学び、予測や判断を行う技術です。仕組み、学習の種類、生成AIとの関係、業務での活用例と導入時の注意点を解説します。
MCP（Model Context Protocol）とは？仕組みと導入の注意点
MCP（Model Context Protocol）とは、生成AIアプリと外部のツールやデータを共通の方法でつなぐためのオープンな規格です。仕組み、Function Callingとの関係、社内システム連携での使い方と注意点を解説します。
Microsoft Copilotとは？種類・仕組みと業務での使い方
Microsoft Copilotは、MicrosoftがWindowsやMicrosoft 365などに組み込んで提供する生成AIアシスタントの総称です。種類の違い、仕組み、業務での使い方と導入時の注意点を解説します。
マルチエージェントとは？仕組み・構成例と注意点
マルチエージェントとは、役割の異なる複数のAIエージェントが連携・分担して一つの仕事を進める構成です。仕組み、代表的な構成パターン、業務での使い方と導入時の注意点を解説します。
マルチモーダルとは？意味・仕組みと業務での活用例
マルチモーダルとは、文章・画像・音声・動画など複数の種類の情報をまとめて扱えるAIの性質や技術のことです。仕組み、できることの例、業務システムでの活用と注意点を解説します。
自然言語処理（NLP）とは？仕組み・できることと活用例
自然言語処理（NLP）とは、人間が日常的に使う言葉をコンピューターで分析・理解・生成する技術の総称です。主な処理の種類、生成AIとの関係、業務での活用例と注意点を解説します。
音声認識（文字起こし）とは？仕組みと業務での使い方
音声認識とは、人の話し声をコンピューターが聞き取り、文字（テキスト）に変換する技術です。仕組み、精度に影響する要因、議事録や通話分析など業務での使い方と導入時の注意点を解説します。
オープンウェイトモデルとは？意味・仕組みと実務での使い方
オープンウェイトモデルとは、学習済みの重み（パラメータ）が公開され、自社環境に置いて動かせるAIモデルのことです。API型との違い、ライセンスの確認点、業務での選び方を解説します。
適合率・再現率とは？意味・計算方法とRAGでの使い方
適合率と再現率とは、AIの検索や分類の精度を測る代表的な指標で、適合率は「出した結果の正しさ」、再現率は「正解の取りこぼしの少なさ」を表します。計算方法とRAGでの使い方を解説します。
プロンプトキャッシュとは？仕組み・効果と使いどころ
プロンプトキャッシュとは、生成AIに繰り返し渡す同じ入力部分の処理結果を再利用し、応答時間と利用料を抑える仕組みです。効く条件、設計のコツ、注意点を具体例とともに解説します。
プロンプトエンジニアリングとは？基本の型と実務での使い方
プロンプトエンジニアリングとは、生成AIから目的に合った出力を安定して得るために、指示文（プロンプト）を設計・改善する技術です。基本の型、代表的な手法、業務システムでの運用と注意点を解説します。
リランキングとは？検索精度を上げる仕組みと使い方
リランキングとは、一度検索で取り出した候補を、より精密な方法で評価し直して並べ替える処理です。仕組み、RAGでの役割、導入の手順と速度・費用とのバランスの取り方を解説します。
責任あるAIとは？意味・原則と開発・利用での実践方法
責任あるAIとは、公平性、透明性、安全性、プライバシーなどに配慮して、AIを開発・利用していく考え方と取り組みです。代表的な原則と、システム開発の現場での具体的な実践方法を解説します。
RLHFとは？人間のフィードバックによる強化学習の仕組み
RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）とは、人が回答の良し悪しを評価した結果を使って、AIモデルを人の好みに沿うよう調整する学習手法です。仕組みと実務での意味を解説します。
シナリオ型チャットボットとは？仕組み・向き不向きと作り方
シナリオ型チャットボットとは、あらかじめ設計した質問と選択肢の分岐に沿って、利用者を回答や手続きへ案内するチャットボットです。仕組み、生成AI型との使い分け、設計のコツを解説します。
セマンティック検索とは？意味で探す仕組みと活用例
セマンティック検索とは、言葉の一致ではなく、検索者の意図や文章の意味をとらえて情報を探す検索の考え方です。仕組み、キーワード検索との違い、社内検索やRAGでの活用と注意点を解説します。
シャドーAIとは？意味・リスクと現実的な対策
シャドーAIとは、会社が把握・許可していない生成AIサービスを、社員が業務で独自に使っている状態のことです。起きる理由とリスク、禁止に頼らない現実的な対策の進め方を解説します。
SLM（小規模言語モデル）とは？意味・仕組みと使い方
SLM（小規模言語モデル）とは、パラメータ数を抑えて軽く速く動くように作られた言語モデルです。LLMとの違い、得意・不得意、業務システムでの使い分け方を解説します。
構造化出力（JSONモード）とは？意味・仕組みと使い方
構造化出力（JSONモード）とは、生成AIの出力を、JSONなどあらかじめ決めた形式に沿わせる機能や手法です。仕組み、システム開発での使いどころ、設計時の注意点を具体例とともに解説します。
システムプロンプトとは？役割・書き方と注意点
システムプロンプトとは、生成AIの役割・口調・守るべきルールなどを、利用者の入力より前にあらかじめ指定しておく指示文です。役割、書き方の要素、業務システムでの設計例と注意点を解説します。
Temperature（温度パラメータ）とは？設定の考え方
Temperature（温度パラメータ）とは、生成AIの出力のばらつき（ランダムさ）を調整する設定値です。値による出力の違い、業務ごとの設定の考え方、よくある誤解と注意点を解説します。
トークン（LLM）とは？意味・数え方と費用への影響
トークンとは、大規模言語モデル（LLM）が文章を処理するときの最小単位です。数え方の考え方、API利用料やコンテキストウィンドウとの関係、システム設計での注意点を解説します。
ベクトルデータベースとは？仕組みと選び方のポイント
ベクトルデータベースとは、埋め込み（ベクトル）を保存し、意味の近いデータを高速に検索できるデータベースです。仕組み、通常のデータベースとの違い、RAGでの使い方と選定の観点を解説します。
ベクトル検索とは？仕組み・キーワード検索との違い
ベクトル検索とは、文章や画像を数値ベクトルに変換し、意味の近さで情報を探す検索方法です。仕組み、キーワード検索との違い、RAGでの使い方と精度を上げる工夫を解説します。
Vertex AIとは？Google Cloudの特徴・使いどころと選び方
Vertex AIとは、Google Cloud上で生成AIモデルの利用や機械学習モデルの開発・運用をまとめて行えるサービスです。主な機能、向いている場面、導入時の確認点を解説します。
ボイスボットとは？電話自動応答の仕組みと導入のポイント
ボイスボットとは、電話などの音声による問い合わせに、音声認識と音声合成を使って自動で応答する仕組みです。IVRとの違い、向いている業務、導入時の設計ポイントと注意点を解説します。
FROM KNOWLEDGE TO ACTION
知識を、次の一手に。
新規事業の検証からMVP開発、運用の自動化まで伴走します。
事業開発支援を見る ↗