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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、...
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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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なぜ生成AIは社内で禁止されるのか:禁止を増やさず運用に落とす分類フレーム

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、...
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生成AIの費用対効果についての説明方法

はじめに昨年、生成AIを社内で試し始めた。現場の感触は非常に良い。しかし、来年度の予算を考える時期で急に詰まる。「ROI(投資対効果)」をどうやって説明したらよいわからないからです。この記事では、簡単なフレームワークで、ROI(投資対効果)...
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生成AI導入、最初にやるべき業務は? “インパクト×リスク”のマトリクスで決めよう!

はじめに昨年、社内で生成AIを「試してみた」。でも——何がどれだけ良くなったのか、説明しづらい部署ごとに使い方がバラバラで、再現性がないリスクが気になって、結局“無難な用途”しか回っていないこのような悩みに多くの企業が陥っています。原因はシ...
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米国の生成AI活用は何が違う? Anthropic Interviewerが示す“現場の壁”

はじめに生成AIを導入したのに、現場の効果がいまいち見えない。これには社内で“どう使われ、どう感じられ、どこで止まっているか”が見えていないことが原因の一つです。この「見えない部分」を、Anthropicが調査しました(Introducin...
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【Anthropicレポート紹介】AIエージェントを用いたサイバー攻撃の衝撃

はじめに本記事では、Anthropicが2025年11月に公表したレポート「Disrupting the first reported AI-orchestrated cyber espionage campaign」をもとに、①何が起きた...
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【Ollamaブログ紹介】生成AIの“ガードレール”をOSSで:gpt-oss-safeguard(20b/120b)を企業運用に落とす

はじめに生成AIを社内で使い始めると、最初は「便利!」で進みます。でも次に止まるのは、だいたい同じところです。プロンプトに機密情報が混ざったらどうする?出力が社内ルールから外れたら、誰が止める?AIエージェントが“変な動き”をしたら、どう気...

【厳選9書籍】生成AIの勉強に最適!初心者〜実務レベルまで本音でおすすめできる書籍まとめ

はじめに生成AIを学びたいと思っても、「どの本から読めばいいの?」「初心者向けと実務向けの違いがわからない…」そんな悩みを抱える方はとても多いはずです。そこで今回は、実際に私が読み込み、内容を精査した“厳選9冊”をまとめました。このまとめで...

【書評】Pythonでまなぶ ローカルLLMの訓練と使いこなし

はじめに次のような悩みありませんか?「ローカルLLMを触ってみたいけれど、何から学べばいいかわからない」「ローカルLLMの情報が散在していて体系的に学べない」「PythonでLLMを扱うときのコード例や具体的手順がなくて手が止まる」「クラウ...
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