生成AI
OKF v0.2で何が変わった？「AIが読める知識」から「AIが信頼して使える知識」へ新着!!
はじめに AITCセンター長の深谷です。 2026年6月から7月にかけて、Open Knowledge Format（OKF）について、2本のコラムを書きました。 ありがたいことに、これらのOKFに関する記事は、公開後も […]
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 […]
そのAI活用知識、誰が育て続けるのですか？AI時代の新職種「ナレッジエンジニア」とは
はじめに AITCセンター長の深谷です。 ここ最近、本当に使えるRAGとは？という想いで、3回にわたって記事を書いてきました。 最初の記事では、横長の表や長文セルを持つExcelを、AIがどこまで読み取れるのか。 次の記 […]
そのRAG、本当に正しく答えていますか？～Excel・PowerPoint・PDFを読み取った、その先にある「回答品質」の壁～
はじめに AITCセンター長の深谷です。 前回、前々回のコラムでは、企業に蓄積されたExcelをRAGで活用する方法や、PowerPoint・PDFに含まれる画像、グラフ、表まで理解する「マルチモーダルRAG」について紹 […]
そのPowerPointやPDF、AIはどこまで読めていますか？マルチモーダルRAGは結局どんな業務で役立つのか？
はじめに AITCセンター長の深谷です。 前回のコラムでは、横長の表や長文セルを題材に、Excelを業務RAGで活用する際の課題と、Know Narratorの読み取り機能をご紹介しました。 その記事の最後に、Power […]
そのExcel、AIはどこまで読めていますか？ 横長の表と長文セルから考える業務RAG
はじめに AITCセンター長の深谷です。 皆さんの会社にも、こんなExcelはありませんか？ どれも、業務ではごく普通に使われているExcelだと思います。そして、こうしたファイルほど、担当者の経験や、会社として積み上げ […]
ループエンジニアリングとグラフエンジニアリングを比較 AIエージェントを『一人で回す』から『チームで動かす』へ
はじめに AITCセンター長の深谷です。 以前、以下のような記事を作成しました。 この記事では、生成AIを企業で活用するための三つの設計領域を整理しました。 その後、AIエージェントの活用がさらに進む中で、「ループエンジ […]
令和8年版 情報通信白書は、ほぼAI通信白書!? AIがICTの一分野ではなくなった2026年
はじめに AITCセンター長の深谷です。 2026年7月、総務省から「令和8年版 情報通信白書」が公開されました。 情報通信白書は、日本の情報通信分野の現状や動向、ICT市場、インターネットや通信インフラの利用状況、そし […]
AI活用データ比較：Markdown・YAML・HTML
はじめに AITCセンター長の深谷です。 これまで、以下のように、AI Ready Dataの観点から、MarkdownとYAMLを紹介してきました。 Markdownは、文章の構造を人にもAIにも分かりやすく表現する形 […]
AI YAML入門 応用編 再利用・検証・安全な運用を学ぼう
はじめに AITCセンター長の深谷です。 前回の記事「AI YAML入門 基礎編――基本文法を実務で使ってみよう」では、製造設備の異常対応ルールを題材に、YAMLの基本文法を紹介しました。 Mappingで項目と値を対応 […]
AI YAML（ヤムル）入門 基礎編 基本文法を実務で使ってみよう
はじめに AITCセンター長の深谷です。 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」だけではありません。AIに渡すデータが、どのような形式で整理されているか？も、回答精度や再利用性を大きく左右 […]
AIエージェントの使い方は「検索する」から「業務を任せる」へ変わる
はじめに AITCセンター長の深谷です。 生成AIやAIエージェントの活用が進むにつれて、企業がAIに期待する役割は大きく変わり始めています。 これまでの生成AIは、質問を入力すると回答を返す、文章を要約する、資料のドラ […]