各生成AIモデルの最大トークン数比較ガイド新着!!
はじめに 生成AIの性能や使い勝手を語るうえで欠かせない指標が、「コンテクスト長」「最大入力トークン」「最大出力トークン」です。これらの数値はモデルごとに大きく異なり、生成AIの業務利用設計に直結します。 本記事は、&n […]
野良AI時代の組織AI基盤新着!!
～“使わせない”ではなく、“安心して自由に使える”AI環境をつくる～ はじめに 生成AIの活用は、いまや一部の先進企業だけのものではありません。営業、企画、管理部門、開発、カスタマーサポートなど、あらゆる現場で、生成AI […]
人工知能分野のトップ国際会議 AAAI2026 現地参加レポート新着!!
こんにちは、AIソリューショングループの大沢直史です。普段は生成AIに関する研究開発・調査を行っています。 以下のプレスリリースにもありますように、先日私の論文が人工知能分野の国際学会であるAAAI2026のワークショッ […]
チャットボット連携で業務システムを操作！事例も紹介
生成AIによる業務効率化を阻む大きな要因が生成AI自体を利用するコストです。既存の業務システムに生成AIを連携させることで、生成AIによる業務効率化事例を紹介します。
Anthropic Claude Opus 4.6のインパクトとOpenAIの対抗戦略
～2026年2月5日のOpus 4.6リリースからOpenAIの1ヶ月～ はじめに 近年、生成AIをめぐる競争は、単に新しいモデルが登場するたびに性能を比較する段階から、企業の実務や意思決定にどのような変化をもたらすのか […]
AI Ready DataのためのMarkdown入門（拡張編）
～Markdownの拡張記法を、実務で使える形で説明。普段のコンサルティングも一部紹介。～ はじめに 以下の基礎編では、見出し・段落・リスト・コード・リンクなど「ほぼどこでも通る基本文法」を、SOP（標準作業手順書）を事 […]
AI Ready DataのためのMarkdown入門（基礎編）
～Markdownの基本文法を、実務で使える形で説明。普段のコンサルティングも一部紹介。～ はじめに 生成AIを業務に活用しようとすると、最初にぶつかる壁は「モデルの性能」ではなく「ファイル形式」にあります！という記事を […]
LLM as a Judgeを実践するためのプロンプト設計・改善・バイアス対策
こんにちは、AIソリューショングループの大沢直史です。普段は生成AIに関する研究開発・調査を行っています。 2025年の年末に経済産業省から発表があった「半導体・デジタル産業戦略の今後の方向性」についての資料の中で、20 […]
AI Ready Data: 生成AI活用のボトルネックはファイル形式にある
～AI Ready Dataを作るうえで、Markdown（マークダウン）が効き、Excel／PowerPointが詰まりやすい理由～ はじめに 生成AIを業務に活用しようとすると、多くのチームが同じ壁にぶつかります。 […]
マルチモーダルRAGで図・グラフを読み解き、業務効率化へ
こんにちは。AITC のAIコンサルティンググループに所属する髙野志歩です。 企業で生成AIツールを導入・活用する動きが活発になる中、「ChatGPTやCopilotを社内で試してみたが、自社ならではのノウハウまでは活用 […]
モデルオーバーハングを越えて、生成AIを業務価値に変える
生成AIを業務価値に変えるピースとは 生成AIの進化は、2025年に一気に加速しました。要約、翻訳、業務分析、資料作成、画像認識、コード生成。生成AIを様々なユースケースで活用した事例を見るたびに「ここまでできるのか」と […]
マルチRAG AIエージェントの強み
はじめに RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AIの実用性を大きく高める手法としてさまざまな業務領域で活用が進んでいます。一方で、単一の検索・生成フローだけでは、業務要件の複雑化 […]