AIエージェントのセキュリティリスクとは?具体例から実践的な対策、ガバナンスまで解説
AIエージェントは、単に文章を生成するだけでなく、指示を解釈し、外部ツールを呼び出し、業務処理まで自動で進めら…
生成AI・LLMに関する開発会社やサービスを比較・紹介するカテゴリーです。生成AI、LLM、RAG、AIエージェント、チャットボットなどについて、開発会社の特徴・実績・費用・得意分野や、導入・開発に役立つ情報を解説します。
AIエージェントは、単に文章を生成するだけでなく、指示を解釈し、外部ツールを呼び出し、業務処理まで自動で進めら…
LLMファインチューニングは、既存の大規模言語モデルを自社用途に合わせて追加学習し、応答の質や振る舞いを調整す…
生成AIを業務で利用する際は、利便性だけでなく、情報漏洩や誤情報、権限管理などのセキュリティ面もあわせて検討す…
生成AIを業務で利用する際、「入力した内容が外部に漏れないか」「個人情報や社外秘資料を扱って大丈夫か」と不安に…
ローカルLLMを自社PCや社内サーバーで動かしたいと考えたとき、最初に気になるのは「どのくらいの環境が必要なの…
マルチエージェントは、複数のAIエージェントが役割分担しながら1つの目的に向かって動く仕組みです。単体のチャッ…
生成AIを業務で使い始める企業が増える一方で、「どこまで使ってよいのか」「何を入力してはいけないのか」を社内で…
GraphRAGは、通常のRAGでは拾いにくい「情報同士のつながり」まで踏まえて回答したいときに検討されるアプ…
ローカルLLMは、生成AIを自社PCや社内サーバー、ワークステーションなどの手元に近い環境で動かしたいときに検…
RAG PoCを検討するときに迷いやすいのは、「そもそも何を検証すればよいのか」「精度が出れば成功なのか」「P…
RAG構築は、社内文書やFAQ、マニュアルなどの既存情報を生成AIに参照させ、回答の根拠を持たせたい場面で検討…
RAGを作ってみたいと思っても、最初は「何から手を付ければいいのか」が見えにくいものです。 生成AIに社内文書…