LLMレッドチーミングの社内体制構築：セキュリティテストの組織化と運用
LLM導入企業がセキュリティテストを内製化するための社内体制構築方法。役割分担、プロセス設計、ツール選定、継続運用のポイントを解説。
LLM運用・RAG
RAG構築、プロンプト設計、推論コスト削減、評価基盤の作り方まで、LLMを本番運用するための実装知識を整理。ハルシネーション対策やモデル選定の判断軸も扱います。
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。
Jev と Laya とは？判定専用モデルを4言語でファインチューニングした検証記録
Jev は文章を生成せず、選択肢ごとの確率を返す判定専用モデル。Jev 互換の OSS である Laya を日本語・タイ語・英語・ラオス語でファインチューニングし、LLM と精度・応答速度・費用を比べた当社の検証結果をまとめる。
セマンティックキャッシュとは？AIゲートウェイでLLM費用を削減する仕組みと実装
意味的類似度に基づいてAI応答をキャッシュし、重複クエリのLLM呼び出しを削減する技術を解説。AI GatewayへのSemanticキャッシュ統合手順とコスト削減効果の試算を紹介します。
推論時スケーリングとは？主要手法と業務AIでのコスト・精度の使い分け
推論時スケーリング（Test-Time Compute）の仕組みと主要手法、業務AIに取り入れる際のコストと精度のトレードオフ設計、本番運用での監視と改善のポイントを解説。
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。
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。
オフショア開発チームの品質管理：コミュニケーションギャップを埋める実践的アプローチ
オフショア開発チームの品質管理で直面するコミュニケーションギャップの原因と、実践的な解決アプローチを紹介。チーム間の情報共有、進捗管理、品質基準の統一方法を具体的に解説します。
LLM API利用料の予算管理と部門別コスト配分戦略
複数部門でLLM APIを利用する際の予算配分戦略を解説。部門別コスト按分、チャージバック方式、利用上限設定など、組織的なコスト管理の仕組みを実装するための手順を紹介します。
Firecrackerで実現する軽量AI推論：マイクロVM環境でのLLM実行とコスト最適化
Firecrackerを使用した軽量AI推論環境の構築方法を解説。マイクロVM環境でLLMを実行し、推論コストを最適化するための実装手順・スケーリング戦略・ベストプラクティスを紹介します。
LLM推論ログの統合管理：コンバージドデータベースによる本番環境の可視化
LLM推論ログを複数ストレージから統合管理し、本番環境の異常検知応答性を向上させるコンバージドデータベース実装パターンを解説。入出力・レイテンシ・トークン使用量・エラーイベントの一元化手法。
生成AIモデルの出力品質を自動測定する評価指標と実装方法
生成AIモデルの本番運用後の出力品質を自動測定する評価指標・実装方法を解説。BLEU・ROUGE・BERTScoreなどの自動評価指標、監視ツール、品質劣化検知の仕組みを実装例とともに紹介します。
