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AI

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AIモデルの誤検知をどう防ぐ?False Positive対策と精度向上のポイント
2025年12月10日 / 最終更新日 : 2025年12月10日 APPSWINGBY ITピックアップ・ITトレンド

AIモデルの誤検知をどう防ぐ?False Positive対策と精度向上のポイント

AIやデータサイエンスの領域においてモデルの予測精度は重要な評価指標ですが、実務で最も深刻な課題として浮上するのがFalse Positive(偽陽性)です。

False Positiveとは、実際には陰性(ネガティブ)であるにもかかわらず…

AIハルシネーションとは ~ハルシネーションを防ぐための対策
2025年12月1日 / 最終更新日 : 2025年12月1日 APPSWINGBY ITピックアップ・ITトレンド

AIハルシネーションとは ~ハルシネーションを防ぐための対策

AIハルシネーションについて、基礎からハルシネーションを防ぐ為のテクニックについてご紹介しています。

AI開発において、AIハルシネーションは欠かすことができない作業ですので、より短期間で効率よく回答の精度を上げる取り組みについてご紹介します。

AIは非決定論的ソフトウェア:アーキテクトが知るべき設計パラダイムの転換
2025年11月19日 / 最終更新日 : 2025年11月19日 APPSWINGBY ITピックアップ・ITトレンド

AIは非決定論的ソフトウェア:アーキテクトが知るべき設計パラダイムの転換

ソフトウェア工学は、過去数十年にわたって一つの確固たる原則の上に築かれてきました。

その確固たる原則とは、決定論的な振る舞いです。

同じ入力に対して常に同じ出力を返す。この単純明快な原則が、私たちの開発プラクティスの基盤となってきたのです…

AIが生み出す雇用の二極化
2025年10月28日 / 最終更新日 : 2025年11月6日 APPSWINGBY ITピックアップ・ITトレンド

AIが生み出す雇用の二極化 米国の大量レイオフと日本の人手不足、その本質的な違いとは

2025年の労働市場を眺めると、太平洋を挟んで全く異なる二つの現実が展開されています。

片や米国では大手企業による大規模なレイオフの波、片や日本では深刻な人手不足の叫び。同じテクノロジーの進化、同じグローバル経済の中で、なぜこれほど対照的な状況が生まれているのでしょうか。

今回は、「AIが生み出す雇用の二極化 米国の大量レイオフと日本の人手不足、その本質的な違いとは」と題して、二か国の背景にある構造的違いを分析します。

コンテキストエンジニアリング:AIの能力を最大限に引き出す新たな技術と役割
2025年9月3日 / 最終更新日 : 2025年9月3日 APPSWINGBY ITピックアップ・ITトレンド

コンテキストエンジニアリング:AIの能力を最大限に引き出す新たな技術と役割

生成AI技術の急速な発展により、ChatGPTやClaude、Geminiといった大規模言語モデル(LLM)が企業活動の様々な場面で活用されるようになりました。

これらの技術の普及に伴い、「プロンプトエンジニアリング」という概念が注目を集め、適切な指示(プロンプト)を設計することでAIの出力品質を向上させる取り組みが広がりました。

しかし、プロンプトエンジニアリングには根本的な限界が存在します。従来のアプローチは主に単発的な質問と回答のやり取りに焦点を当てており、多くの課題が顕在化しています。

GoogleのAI検索機能がサイトの訪問者を大幅に減らす
2025年8月12日 / 最終更新日 : 2025年8月12日 APPSWINGBY ITピックアップ・ITトレンド

GoogleのAI検索機能がサイトの訪問者を大幅に減らす

8/10(日)付けのYahooニュースに「グーグルのAI検索、米報道機関に衝撃 サイト訪問不要に トラフィック激減で事業モデル転換模索 ※外部リンク」と題した記事が掲載されていました。

米グーグルが本格導入したAI検索機能が、検索経由のサイト訪問する人々の数を大幅に減らし、収益機会を喪失し、収益モデルの転換を余儀なくされているという内容です。

当社の解説記事でも以前にグーグルのAI検索機能により検索ユーザーのネット上での行動が大きく代わり、ブランドマネジメントを大きな見直しが必要になるとご紹介していましたが、米国のサイト運営者でもビジネスモデルの変換を強いられる程の深刻な状況が大きく問題視されるようになってきました。

SLMがAIの常識を覆す:パフォーマンスと効率性の新たなバランス
2025年7月18日 / 最終更新日 : 2025年7月18日 APPSWINGBY ITピックアップ・ITトレンド

SLMがAIの常識を覆す:パフォーマンスと効率性の新たなバランス

本稿は、「大規模AIの“重い”課題を解決するSLM」の続編記事です。前回の記事では大規模AI導入の”重い現実”と現実を回避する手段としてのSmall Language Models(SLM)の基本、そして、SLMがLLMと比較してなぜ「小規模」でありながらも注目されているのか、その基本的な違いについて解説しました。

今回は、さらに踏み込んで、SLMがどのようにしてAIの「常識」を覆し、ビジネスに必要なパフォーマンスと効率性の最適なバランスをもたらすのかを具体的に見ていきましょう。

大規模AIの“重い”課題を解決するSLM
2025年7月15日 / 最終更新日 : 2025年7月18日 APPSWINGBY ITピックアップ・ITトレンド

大規模AIの“重い”課題を解決するSLM

SLMというワードを聞いたことがありますでしょうか? 生成AIの登場により”LLM:大規模言語モデル(Large Language Model)”という言葉が業界内ではよく聞くようになりましたが、”SLM”というワードはあまり聞くことがありません。

AI業界はスケールの拡大(モデルの大規模化やパラメータの増加)こそが唯一の競争手段かのような状況になり、規模が大きければ良いといった流れになりつつありますが、一方でクラウドサービスコスト(従量課金)の上昇といった大問題にも直面しています。

そんな中で、超大企業以外の多くの企業にとってメリットが大きいのでは?と私たちが考えているSLM(Small Language Models)についてご紹介していきます。

2025年6月24日 / 最終更新日 : 2025年6月24日 APPSWINGBY お役立ち資料

学習データの品質の問題がAIの幻覚を引き起こす技術的メカニズム

学習データの品質の問題がAIの幻覚を引き起こす技術的メカニズムについて解説しています。

2025年6月24日 / 最終更新日 : 2025年6月24日 APPSWINGBY お役立ち資料

学習データの偏りや不足がAIの幻覚を引き起こす技術的メカニズム

学習データの偏りや不足がAIの幻覚を引き起こす技術的メカニズムについて解説しています。

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