
モデルマージとは?複数LLMを訓練なしで合成して性能を上げる技術
ファインチューニング済モデルを数学的に結合し、計算コストを抑えながら複数スキルを統合するModel Mergingの仕組みと活用法を解説します。
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

ファインチューニング済モデルを数学的に結合し、計算コストを抑えながら複数スキルを統合するModel Mergingの仕組みと活用法を解説します。

プロンプトを書く時代から、AIに自律的に働かせる「ループ」を設計する時代へ。Loop Engineering(ループエンジニアリング)の意味・進化の流れ・構成要素・導入の注意点を当社が解説します。

暴走コストやハルシネーションを自動検知して即時停止するサーキットブレーカーとキルスイッチの設計パターンと実装手順を解説します。

すべての質問で検索を行う従来RAGの非効率を解消するAdaptive RAG(能動的検索)の仕組み・実装パターン・タイB2B企業への適用例を解説します。

ノスタルジック・ジョブとは、AIが技術的に代替できる時代でも社会的・倫理的・文化的理由から人間に任せたいと望まれる仕事のこと。定義・背景・具体例とAI時代の企業戦略を解説します。

Anthropic が公開した Claude Mythos クラスと Fable 5 は、長期にわたるエージェント作業を強みとし、開発の検証を「正しい実装」から「正しい仕事」へと移しつつあります。/goal や Dynamic workflows と合わせ、丸投げに陥らず大きく任せる設計を公式情報で解説します。

ディープフェイクが氾濫する時代に、コンテンツの出所と改ざん有無を証明する C2PA(Content Credentials)の仕組み・実装方法・EU AI Act との関係を解説します。

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。

Account-Based Marketingの進化形「ABM 2.0」とは、AIで購買に関わる関与者を個人単位で特定し、一人ひとりに最適化したアプローチでB2B商談獲得率を高める戦略です。準備から実践3ステップ、よくある失敗まで解説します。

AI Readyなデータ基盤とは、AIが業務文脈を理解し信頼できるデータに基づいて根拠を持って判断できる状態を指す。DWHやRAGとの違い、データ整備・意味づけ・ガバナンスの3層と必要な5要件をベンダー中立に解説する。

従業員が業務で無断使用するChatGPT・Gemini等のシャドーAIを検出し、リスク評価から利用ポリシー整備まで実施する監査プロセスを解説。PDPAコンプライアンスの観点も含む。

専門エージェント群を協調させる設計手法を解説。役割分担・通信設計・エラーハンドリングまでを具体的なアーキテクチャ図とともに紹介します。
