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・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
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。
Claude Mythos と Project Glasswing — AI が長年潜伏したバグを暴く時代に企業はどう備えるか
Anthropic の Claude Mythos Preview と Project Glasswing が示した AI 駆動の脆弱性発見・防御の最前線。OpenBSD 27 年バグや FreeBSD CVE-2026-4747 の事例から、企業の DevSecOps が今週から取れる 5 つの具体アクションまでを当社が解説する。
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。
タイ PDPA 対応のための AES-256 暗号化実装ガイド — AI システムの鍵管理と監査対応
タイ PDPA の「適切な技術的保護措置」要件を AES-256 で実装する手順ガイド。AI システム特有の暗号化対象・鍵管理・監査ログ設計を技術視点で整理します。
Service as Software（SaS）とは？AI時代にSaaSの提供モデルと価格戦略が変わる理由
Service as Software（SaS）はAIエージェントが業務を自律実行し、成果ベースで課金する新しいソフトウェア提供モデル。従来のSaaSとの違いや導入判断のポイントを解説。
Claude Code チーム導入ガイド — CLAUDE.md・Skills・Hooks で開発ワークフローを標準化する方法
Claude Code を開発チームに導入する実践手順。CLAUDE.mdでのコンテキスト管理、Skillsによる再利用可能なワークフロー、Hooksによる自動化で開発生産性を底上げするガイド。
タイのBOI恩典を活用したAI投資戦略 — 研究開発インセンティブ活用ガイド
タイ投資委員会(BOI)の恩典を活用してAIプロジェクトへ投資する方法を解説。対象カテゴリー、申請フロー、法人税免除・機械輸入関税免除など、在タイ日系企業のAI導入担当者向け実践ガイド。
タイの物流業がAIで配送最適化・倉庫自動化・需要予測を始める方法 — EEC時代の3PL実践ガイド
EEC・中国タイ鉄道時代にタイの物流企業がAIで配送最適化・倉庫自動化・需要予測を始める方法を、ユースケース別の進め方とよくある失敗・BOI/PDPA対応まで実務目線で解説します。
