生成AIの基礎知識
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MCPとは｜AIに社内ツールをつなぐ仕組みと、使う前に決めること
MCPを、AIと外部ツールをつなぐ共通の差し込み口として解説。何が標準化されたのか、RAGやAIエージェントとの関係、社内で使う前に決めておく承認と権限の線引き、まだ向いていない場面まで整理します。
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ファインチューニングとは｜RAGとの違いと、先に試すべきことの順番
ファインチューニングを、モデル自体を作り替える手段として整理。RAGとの使い分け、向いている用途と向かない用途、OpenAIが自社のファインチューニング基盤を縮小している現状、そして手を出す前に試すべき順番までまとめます。
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RAGとは｜社内文書をAIに答えさせる仕組みと、導入前に決めること
RAGの仕組みを、検索して読ませるだけの単純な流れとして解説。社内文書をAIに答えさせるときに失敗する原因、導入前に決めるべき権限・更新・出典表示、使わないほうがよい場面まで整理します。
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各LLMの特徴と使いどころ｜ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexityの違い
各LLMの特徴と使いどころを、対話型AI・検索型・コード特化に分けて整理。ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、GitHub Copilot、Cursorをどの作業に当てるべきか、判断基準と併用の型を解説します。
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AIエージェントとは｜チャット型との違いと、任せてよい作業の線引き
AIエージェントとは何かを、従来のチャット型AIとの違いから整理しました。自分で手順を決めて実行する仕組み、向く作業と向かない作業、任せる前に決めておく権限と確認の線引きを実務目線でまとめます。
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生成AIとは何か｜できること・できないことと仕組みを最短で理解する
生成AIとは何かを初心者向けに解説。文章、画像、コードを作れる仕組みの概略と、仕事で使う前に知るべき限界、注意点、検索との違い、最初の使い方を実務目線で安全に分かりやすく整理します。
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AIハルシネーション対策｜もっともらしい嘘を防ぐ7つの実務チェック
生成AIのハルシネーションがなぜ起きるのかを整理し、AIに任せてよい作業と人が必ず検証する作業の線引きを解説。根拠確認、出典要求、チェックリストまで実務目線で具体的に丁寧にまとめます。
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英語学習にAIを使う｜添削・言い換え・発話練習の現実的な使い分け
ChatGPTなどのAIを英語学習に活用する方法を整理。添削・言い換え・会話練習の実力と限界、ビジネスメール英訳の注意点を体験を交えて解説します。
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生成AIと著作権｜業務で使う前に押さえる論点と社内での線引き
生成AIと著作権をめぐる論点を、学習段階・生成段階・利用段階に分けて整理。業務利用で迷いやすいポイントと、社内ルールとして決めておくべき事項を実務目線でまとめます。最終判断は専門家にという姿勢で書いています。