生成AI・プロンプト術– category –

止まらない“偽リアリティ”の洪水 近年、SNSのタイムラインに流れる動画や音声は、瞬きする間に生成AIで彩られます。 しかし、精巧なフェイクが信頼を侵食し、組織のブランドや社会的基盤を揺るがす事例も続発。 2025年初頭の NTTデータ Data Insight は「...

朝のコーヒーと一緒に訪れるAI いつものキッチンに立つと、マグカップの下でプレートが体温とカフェイン摂取量を計測。 AIは湯気の立ち方から抽出温度を推定し、最適なミルクの泡立て時間を提案してくれる。 デバイスに話しかける必要はない。環境全体がセ...

止まらない生成AI活用ブーム、その影で忍び寄る新型攻撃 ChatGPT、Gemini、Claude──2024年以降、生成AIはあらゆる業務フローに溶け込みました。 ユーザーが「一文入力」するだけで契約書のドラフトが完成し、コードレビューは秒単位で返ってきます。 しか...

コストと精度のジレンマを打破する鍵 2024年以降、ChatGPT・Gemini・Claude 3 など大規模言語モデル(LLM)が急速に普及しました。 しかし企業の競争力を高めるには、汎用モデルを“自社専用AI”へと仕立て直す ファインチューニング が欠かせません。 一方で...

速さとコストを制する者がAIを制す 生成AIが本格的に商用化された今、ボトルネックは「推論の遅さ」と「運用コスト」に集約します。 モデル精度を保ったままレイテンシーを短縮し、クラウド料金を抑えられるかどうかが、PoC止まりかスケール成功かを分ける...

なぜ今、AIガバナンスが経営課題なのか AIが経営の中心機能になった今、失敗のインパクトはサイバーリスクを超えます。 誤判定やバイアスはブランド価値を瞬時に毀損し、規制違反は巨額の行政罰へ直結。 2024年末に可決した EU AI Act ではリスク分類に応...

エージェント革命の最前線へ 生成AIが「回答するだけ」の時代は終わり、2025年は自律型エージェントが主役になりました。 自然言語で指示を出すと、外部APIを呼び出し、ワークフローを自動設計し、時には別のエージェントと協調してプロジェクトを丸ごと遂...

モデルは小さく、可能性は大きく クラウドの巨人に頼らなくても、AIは手のひらで動く時代へ。 2023年頃からのLLM旋風はクラウド中心でしたが、2024〜2025年にかけて「軽量LLM」というキーワードが一気に加速しました。背景には通信量の削減、プライバシー...

“指示を書くAI”が仕事を変える 生成AIが文章や画像を作るのは当たり前になりました。今、注目を集めているのは「AIがAIへの指示文までも作る」メタプロンプトです。たとえばマーケターが「Z世代向けに製品を紹介した投稿文を書きたい」と思ったとき、ChatG...

OSSモデルが巻き起こす静かな革命 2023年のLlama 2公開を皮切りに、オープンソースLLMは雪崩を打つように広まりました。 わずか2年で推論速度は3倍、必要VRAMは半分に。 今やミドルレンジGPU1枚でも20Bモデルがリアルタイム応答を返します。 変化の質...