AI・DXブログ

AI・DX・セキュリティ・グローバルビジネスに関する最新の知見をお届けします

更新日:2026年5月23日

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。

更新日:2026年5月19日

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。

更新日:2026年5月15日

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。

更新日:2026年5月11日

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。

更新日:2026年5月4日

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。

更新日:2026年4月30日

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。

更新日:2026年4月29日

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。

更新日:2026年4月28日

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。

更新日:2026年4月24日

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。

更新日:2026年4月23日

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。

更新日:2026年4月22日

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。

更新日:2026年4月13日

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。