ファインチューニング入門 — B2B企業が独自LLMを作る前に知るべき基礎と判断基準
ファインチューニングの仕組みを基礎から解説。PEFT/LoRA との関係、RAG との使い分け、コスト試算、B2B 企業が独自モデル開発を判断するためのチェックリストまでをまとめます。
AI・機械学習 | AI・DXブログ
「AI・機械学習」のAI・DX・セキュリティ記事一覧。経営層・IT担当者向けに実装事例・PoC設計・運用ノウハウを19件掲載しています。
タイの輸出入・通関業務をAIで効率化する方法 — HSコード分類とASEAN原産地証明・タイ AEO 対応の自動化
2026年タイ通関制度改革(少額関税免除撤廃・電子通関義務化・HSコード厳格化)を踏まえ、タイで輸出入を行う日系企業がAIでHSコード分類・原産地証明・タイAEO対応・申告書クロスチェックを自動化する実践ガイド。
AI 自動化バイアスとは？AI を盲信せず判断精度を上げる対策と実装パターン
AI の出力を鵜呑みにする「自動化バイアス」が業務判断を誤らせる仕組みと、confidence level の表示設計・HITL・監査ログで盲信を防ぐ実装パターンを解説します。
推論時スケーリングとは？AI推論コストと精度のトレードオフを最適化する方法
推論時スケーリング(Test-Time Compute)の仕組みと、推論コストと精度のトレードオフを最適化する実践手法を解説。推論モデル時代におけるLLM活用と運用コスト設計の判断基準を体系化します。
エッジAIとは？オンデバイスLLMの仕組みと業務での選び方
エッジAI・オンデバイスLLMの基本と、クラウドLLMでは難しい低レイテンシ・データ持ち出し不可・通信不安定の業務をどう設計するかを解説します。
タイの物流業がAIで配送最適化・倉庫自動化・需要予測を始める方法 — EEC時代の3PL実践ガイド
EEC・中国タイ鉄道時代にタイの物流企業がAIで配送最適化・倉庫自動化・需要予測を始める方法を、ユースケース別の進め方とよくある失敗・BOI/PDPA対応まで実務目線で解説します。
ファインチューニングとRAGの選び方：コスト・精度・用途で比較する実践ガイド
ファインチューニングとRAGはどちらを選ぶべきか。コスト・精度・更新頻度・セキュリティの4軸で比較し、業務ユースケース別に最適な選択基準を解説します。
タイのホテル・旅行業がAIでダイナミックプライシングを始める方法
タイのホテル・旅行業がAIでダイナミックプライシングとレベニューマネジメントを導入する方法を解説。需要予測から価格最適化までの実践手順を紹介。
タイの中小企業が生成AIでマーケティングコストを削減する方法
タイの中小企業が生成AIでSNS・ECのコンテンツ制作コストを削減する方法を解説。LINE・TikTok向けの画像・動画・文章生成の実践手順を紹介。
タイの製造業がAIで予知保全と品質管理を始める方法
タイの製造業がAIで予知保全と品質管理を導入する手順を解説。センサーデータの活用から画像検査の自動化まで、段階的な導入方法を紹介。
ローカル LLM / SLM 導入比較 — クラウド API に依存しない AI 活用
GPT OSS・Phi-4・Llama 4 Scout 等のオープンウェイトモデルを GPU 要件・タスク別精度・TCO の 3 軸でクラウド API と比較。データ主権とコスト最適化を両立するローカル AI 導入ガイド。
マルチエージェントAIとは？設計パターンから実装・運用の勘所まで
単一のAIエージェントでは対応しきれない複雑なタスクを、役割分担した複数のエージェントで解決するマルチエージェントアーキテクチャ。Planner / Executor / Critic / Verifier の4パターンを軸に、設計の考え方と実務での注意点を解説。
