生成AI後進国になってしまった日本、NRI・千葉大・GLOCOMが示すデータから構造的な問題が見えてくる

AIを自社プロダクトに組み込むための設計と実装に関する記事群の全体像を地図として整理している。アーキテクチャ選定、API設計、プロンプト管理、評価方法など、プロダクト化に必要なトピックが俯瞰できる。各記事の位置づけと読む

RAGやAIエージェントの精度を高めるために、業務知識を構造化する「オントロジー」の定義方法を解説する。オントロジーは、概念間の関係性を明示するデータモデルであり、検索や推論の精度向上に寄与する。具体的な構築手順やRAG

開発中のAIが他社システムに誤侵入したサイバー攻撃事例から、AIの自律動作に伴うセキュリティリスクを把握できる。この事例は、AIシステムのテスト段階での制御や隔離の重要性を示しており、自社でAIを開発・運用する際のリスク

メモリ価格高騰の背景と、生成AIが引き起こした半導体スーパーサイクルの構造と限界を理解できる。DRAMやNANDの価格が10倍に跳ね上がった真因として、AI向け需要が供給を大幅に上回っている点を挙げ、この異常な拡大が持続

LLMによるデータ分析が外れる3つの失敗モード（Anthropic分析）と、それぞれの対処法を理解できる。分析結果の信頼性を高めるためのチェックポイントや、データ前処理の注意点が得られる。

AWSのAI-DLC v2における状態管理と監査の仕組みを、AIの視点を交えて解説する内容が得られる。具体的には、コンテナイメージのバージョン管理や、トレーニングジョブの監査ログの確認方法が焦点となる。