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 × LLM運用・RAG
「AI・機械学習 × LLM運用・RAG」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。
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。
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。
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。
