AIを自分のプロダクトに載せる人へ。設計と実装、全記事の地図

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

日本が生成AI後進国となった構造的な問題を、NRI・千葉大・GLOCOMのデータから分析した内容が得られる。データに基づいた客観的な議論から、日本のAI開発・活用における課題と、その背景にある要因を理解できる。今後の対策

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

Claude CodeのOpenTelemetryパイプラインをSplunk Observability Cloudに接続する手順を、Splunk入門とともに学べる。具体的な設定手順や、監視データの活用方法が得られる。

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。