生成AI/LLM の記事一覧

生成型推薦(Generative Recommendation)の進化と代表手法の紹介

製薬業界に押し寄せる 「生成AI変革」の波　第一回　生成AI導入失敗の前駆症状 「とりあえず生成AI」はなぜ危険か

フィジカルAIとは？強化学習で現実世界を制御する仕組みと活用分野を解説

生成AI導入でデータエンジニア（DE）・データサイエンティスト（DS）の役割はこう変わる──AIエージェントが担う業務と人間が専念する新たな価値領域

マルチモーダルLLMとは？LLMとの違いや導入するメリットについて解説

複雑な関係を紐解くGraphRAGの真価 - 故障原因を追究する「FTA」を題材にした応用検証：現場のRAG活用術 第3回

生成AI活用の知見共有と業務実装を加速：富士山・アルプス アライアンス生成AI共有発表会レポート

AIエージェントを社員として迎え入れる組織とは？新しい技術を活かすために人と文化に向き合う

Google Cloud Next '26 現地参加レポート

マルチエージェントシステムとは？概要や構造から導入するメリットまでを解説

AI活用の最新技術トレンド：言語処理学会2026参加レポート

生成AIが変える「探す」から「出会う」へ－－Rtoaster GenAIが実現する新しい顧客体験

RAG（検索拡張生成）の精度を左右するメタデータフィルタとデータ前処理の実践ポイント：現場のRAG活用術第2回

地域金融機関における生成AIアイデアコンテストの運営支援

生成AIアプリケーションのUI/UX。今後どのような設計の視点が必要？

生成AIにおけるRAGとは？検索拡張生成の仕組みから活用例や注意点を解説

RAG（検索拡張生成）にまつわる「あるある」の沼から抜け出すための３つのチューニングポイント：現場のRAG活用術第1回

拡散モデルのデータサイエンスへの応用事例

マルチモーダルAIの導入事例を紹介！代表モデルや業界別の活用方法とは？

ビジネスを取り巻くAI・DXの現状と未来～第7回 生成AIの概要と適用例