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「LLM」に関するコラム記事

8件の記事

2026年8月11日にGrok Bot、12日にGrok 4.6。SpaceXAIが数日でエージェント製品とモデルを立て続けに出しました。公開されたベンチマークを正直に読むと勝っているのは10項目中3つですが、本当の見どころは別にあります。マスク氏の社内発言、価格構造、中国勢との差まで整理します。

「なぜKimiは世界最高峰のLLMを作れたのか」について、Kimi、Moonshot AI、LLMなどの視点から、背景と現場で押さえるべきポイントを整理します。実務で迷わないよう、要点と次に取るべき確認事項をまとめました。

突然ですが、最近ChatGPTやGeminiに「このデータ、分析してくれない？」とお願いしたこと、ありませんか。私はあります。正直、かなり頻繁にやっています。Excelを開いてピボットテーブルを組むよりも、CSVをドラッグ&ドロップしてプロンプトを一行打つほうが圧倒的に速い。

AI時代の羅針盤：データ主権を守り、攻めのDXを実現する次世代AIセキュリティ戦略。企業のデータ主権を確保しながら安全にAIを活用する方法を解説。LLM情報漏洩リスク、ローカルLLM/SLM導入、プロンプトインジェクション対策まで、2026年最新のAIセキュリティ戦略を網羅。

graphRAG技術の仕組みを従来のRAGと比較しながら解説し、企業での活用ポイントをお伝えします。生成AI技術が急速に普及する中で、「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という言葉を耳にする機会が増えてきました。

社内文書をAIに学習させるRAG技術の基礎と構築方法を、わかりやすく解説します。ChatGPTやClaudeといった大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上の膨大なテキストを学習しており、一般的な知識については驚くほど詳しく回答できます。

「社内の情報をAIに学習させたい」「ChatGPTを使っているけど、社内の情報には答えられない」「RAGを導入したけど、思ったほど精度が出ない」。こうした声を、私たちは日常的にお聞きしています。実は、これらの課題の多くは、従来のRAG技術の構造的な限界に起因しています。

「ChatGPTを業務に使い始めたけど、回答が間違っていることがある」「RAGを導入したが、思ったほど精度が出ない」「AIの回答を信用していいのか、毎回確認が必要で効率が上がらない」。こうした声を、私たちは多くの企業からお聞きしています。