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。
LLM運用・RAG
「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17件掲載しています。
AIグラウンディングとは？LLMの事実検証とWeb検索による回答精度改善の実装ガイド
AI グラウンディングは LLM の回答を権威ある情報源で裏付ける技術。RAG や Web 検索を活用したハルシネーション抑制の仕組みと業務導入の実装ステップを解説します。
AI Gateway とは?複数 LLM プロバイダーを安全に統合するための実装ガイド
AI Gateway は複数の LLM プロバイダーを統一インターフェースで扱う中継層。コスト最適化・フェイルオーバー・監査ログを実装するための設計と運用ガイド。
AI × Synthetic シンセティックテスト とは？合成データで LLM・AI エージェントを評価する仕組み
シンセティックテスト（Synthetic Test）は合成データで AI を評価する手法。LLM や AI エージェントの品質保証における役割、LLM-as-a-Judge との違い、導入4ステップを当社が解説。
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。
クラウドLLM × オンデバイスSLM ハイブリッド設計ガイド — タスクをルーティングする戦略
クラウドLLMとオンデバイスSLMを組み合わせるハイブリッド設計について、コスト・レイテンシ・コンプライアンス観点でタスクをルーティングする戦略を解説します。
AI ガードレール 実装ガイド — LLM アプリに安全柵を設計する方法
プロンプトインジェクションやハルシネーションから LLM アプリを守る ガードレール 設計の基本から、入出力ガード・評価・マルチテナント運用までを実装視点で解説します。
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。
コンテキストエンジニアリングとは？LLM 開発の新パラダイムとプロンプトエンジニアリングからの進化
コンテキストエンジニアリング（Context Engineering）とは、LLM アプリケーションに最適な情報を動的に組み立てる設計手法です。プロンプトエンジニアリングとの違い、コンテキストウィンドウの構成要素、RAG やエージェントでの実装パターンを整理します。
LLM-as-a-Judge とは？AI 出力を AI で評価する手法とハルシネーション検知の実装
LLM-as-a-Judge は LLM の出力を LLM で自動採点する評価手法。Pointwise/Pairwise/Reference の比較、位置・冗長性・自己選好バイアス対策、導入4ステップ、Observability と Guardrails との住み分けまで実装観点で整理。
LLMコスト最適化ガイド — トークン削減・モデル選定・キャッシュ実装
LLM の本番運用で膨らむコストを削減する実践ガイド。トークン最適化・モデル選定・プロンプトキャッシュ・RAG 設計の4つの柱で、精度を保ちつつ月額コストを半減させる実装パターンを解説する。
AIオブザーバビリティとは？LLMを本番運用で監視する仕組みと実践ガイド
AIオブザーバビリティの基本概念から、LLMアプリケーションの本番運用で必要なトレース・評価・コスト管理の仕組みまで、導入ステップとツール選定のポイントを解説します。
