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【Coursera（コーセラ）】 Stanford University（スタンフォード）Machine Learning（機械学習）の感想
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生成AI 生成AI推進がPoCで終わってしまうことへの解決策：本番運用に乗せる5つの判断軸と手順
はじめに生成AI（LLM）は便利です。プロトタイプもすぐ作れる。だからPoC（概念実証）は回る。でも、多くの会社では、PoCで止まり、先に進めません。大事なのは、PoCをする前に、本番に必要な条件（回す設計）を揃えることです。この記事では、...
生成AI 生成AIのコストはどこで増える？見落とされる5つの費用と“上限”の決め方
はじめに生成AIのコストというと、つい「クラウド料金」「API料金」だけを見がちです。ですが、多くの場合、導入が進むにつれて効いてくるのは“周辺の費用・工数”のほうです。ここで誤算が起きると、推進が「想定外の増加」や「運用の混乱」で止まりや...
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はじめに生成AIの社内利用って、最初はわりと自由に始まるのに、しばらくすると急に「禁止」が増えがちです。この“禁止ラッシュ”は、多くの場合 リスク回避の姿勢が強いからというより、もっと構造的な理由で起きます。境界が曖昧：何を入力してよくて、...
