言語モデル Function Callingとは？AIが外部ツールを使う仕組みと実装方法を解説
LLMが天気APIや社内システムなど外部ツールを呼び出す仕組みが「Function Calling」です。動作の流れ、実装方法、AIエージェントとの関係を具体例とともに解説します。 Function Calling：AIが外部ツールを操作す...
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言語モデル マルチモーダルAIとは？テキスト・画像・音声を統合する次世代AIの仕組み
テキスト・画像・音声を横断して理解・生成する「マルチモーダルAI」は、GPT-4oやGeminiの登場で一気に身近になりました。仕組みと活用例、今後の展望を解説します。 マルチモーダルAI：複数の情報を統合する次世代AI AIを知りたい 先...
ビジネスへの応用 AI医療の最前線：2026年の画像診断・創薬・個別化医療の実例と課題
画像診断の補助から創薬、個別化医療まで、医療分野のAI活用は実用段階に入っています。2026年時点の実例と、規制・責任などの課題を整理しました。 AI医療：2026年の最前線を解説 AIを知りたい 先生、AIが医療の分野でも使われていると聞...
ビジネスへの応用 AI活用の新入社員研修とは？2026年版・企業が導入すべきAIスキル教育
新入社員研修にAIスキル教育を組み込む企業が急増しています。2026年版として、研修に盛り込むべき内容、進め方、つまずきやすいポイントをまとめました。 AI時代の新入社員研修：2026年に必要なスキルとは AIを知りたい 先生、今年（202...
WEBサービス A2A（Agent-to-Agent）とは？AI同士が連携する新プロトコルを解説
AIエージェント同士が直接やり取りする「A2A（Agent-to-Agent）」は、複数エージェント連携の標準を目指すプロトコルです。登場の背景やMCPとの違いも含めて解説します。 A2Aプロトコル：AIエージェント同士が協力する新時代 A...
ハードウエア エッジAIとは？デバイス上でAIを動かすメリットと最新技術を解説
クラウドに送らずデバイス上でAIを動かす「エッジAI」は、低遅延・プライバシー保護・通信コスト削減が魅力です。仕組みと活用例、導入の考え方を解説します。 エッジAI：デバイスの中で動くAIの世界 AIを知りたい 先生、AIの処理って全部クラ...
ハードウエア AIチップとは？NVIDIA GPU・TPU・NPUの違いと最新動向を解説
AIの学習・推論を支えるのは、GPU・TPU・NPUといった専用チップです。それぞれの違いと得意分野、NVIDIA一強と言われる背景、最新動向を整理します。 AIチップ：AI時代を支えるハードウェアの進化 AIを知りたい 先生、AIの進化に...
深層学習 ファインチューニングとは？大規模言語モデルを自社データで調整する方法
汎用のLLMを自社データで再学習させ、業務に特化させるのが「ファインチューニング」です。RAGとの使い分け、LoRAなどの効率化手法、実施手順を解説します。 ファインチューニング：LLMを自社仕様にカスタマイズする技術 AIを知りたい 先生...
クラウド デジタルツインとは？仮想空間で現実を再現する技術の仕組みと活用事例
工場や都市を仮想空間にそっくり再現する「デジタルツイン」は、シミュレーションによる最適化を可能にします。IoT・AIとの関係、導入事例、始め方を解説します。 デジタルツイン：現実を仮想空間にコピーする技術 AIを知りたい 先生、「デジタルツ...
機械学習 連合学習とは？プライバシーを守りながらAIを学習させる技術を解説
データを一箇所に集めず、各端末で学習した結果だけを持ち寄る「連合学習」は、プライバシー保護とAI活用を両立させる技術です。仕組みと課題、活用例を解説します。 連合学習：プライバシーとAI開発を両立する技術 AIを知りたい 先生、AIの学習に...
機械学習 合成データとは？機械学習のデータ不足を解決する生成技術を解説
実データが集められない・使えない場面で、AIが人工的に作り出す「合成データ」が注目されています。品質の考え方、生成手法、活用時の注意点を解説します。 合成データ：データ不足の解決策 AIを知りたい 先生、機械学習にはたくさんのデータが必要だ...
ビジネスへの応用 AIガバナンスとは？企業が取り組むべきAI管理体制の構築方法を解説
AIの業務利用が広がるほど、リスクを管理する枠組み「AIガバナンス」の重要性が増します。体制づくりの手順、参照すべきガイドライン、実務のチェックポイントを解説します。 AIガバナンス：企業のAI管理体制 AIを知りたい 先生、最近「AIガバ...