AI用語解説
【2026年10月最新】Mixture-of-Agents（MoA）とは？複数AIを組み合わせる次世代アーキテクチャを経営目線で解説
Mixture-of-Agents（MoA）とは、複数のAIを協調させて1つのAIより高い精度を出す仕組みです。仕組み・メリットデメリット・活用事例に加え、Claude Codeのサブエージェント機能や弊社GENAIの実運用データまで、経営者向けにやさしく解説します。
【2026年10月最新】LLMのマルチモーダルとは？仕組み・活用事例をわかりやすく解説
LLMの「マルチモーダル」とは何かを非エンジニア向けに解説。テキスト以外も理解できる仕組み、業務での活用事例、導入時の注意点、Claude Codeで画像・PDFを読み込ませる実践例までGENAI実運用データとともに紹介します。
【2026年10月最新】AI株価予測の仕組み・メリット・デメリットを徹底解説｜精度は本当に「当たる」のか
AIによる株価予測の仕組み・メリット・デメリット・的中率の実態を徹底解説。「当たるAI」の誤解を解き、弊社GENAIのClaude Code実運用データをもとに経営者がAIの予測・判断をどう扱うべきかまで紹介します。
【2026年10月最新】G検定シラバス改訂とは？生成AI・AI倫理・AIガバナンス追加の変更点と対策を解説
G検定のシラバス改訂で追加された生成AI・AI倫理・AIガバナンスの範囲を整理し、8カテゴリ別の変更点と対策方法を解説。弊社GENAIの知見を交えて、Claude Codeを使った新範囲の学習法や資格取得後のAI活用への接続まで紹介します。
【2026年10月最新】AIアクセラレータとは？GPU・TPU・ASICの違いと導入メリットを非エンジニア向けに解説
AIアクセラレータとは何か、GPU・GPGPU・FPGA・SoC・ASICの違いと必要性・メリットを非エンジニア向けにやさしく解説。自社導入とクラウドAI利用の判断軸から、弊社GENAIのClaude Code実運用の知見まで紹介します。
【2026年10月最新】正則化とは？AIが「覚えすぎて使えなくなる」のを防ぐ仕組みを非エンジニア向けに解説
正則化（Regularization）とは何か、過学習（オーバーフィッティング）との関係、L1・L2・Elastic Net・ドロップアウトなどの手法を非エンジニア向けにやさしく解説。弊社GENAIのClaude Code実運用の知見を交えて、AIモデルの精度管理が業務AI活用にどう関わるかまで紹介します。
【2026年10月最新】LLMのチャンクとは？RAG精度を高めるチャンキング手法と、社内文書検索AI導入時の注意点を解説
LLMの「チャンク」とRAG（検索拡張生成）の仕組みを、非エンジニア向けに分かりやすく解説。チャンキング手法の種類・日本語特有の課題から、社内文書検索AIを導入する際に見るべき注意点、弊社の実運用知見まで整理します。
【2026年10月最新】Microsoft Purview 情報保護とは？機能・料金からAIエージェント時代のデータガバナンスまで徹底解説
Microsoft Purview 情報保護（旧Azure Information Protection）の機能・導入ステップ・料金の考え方を解説。データ分類・ラベル付け・暗号化の仕組みから、Claude Codeのようなエージェント型AI時代に必要なデータガバナンスの視点まで整理します。
【2026年10月最新】AIテキストマイニングとは？メリット・使い方・ツールの選び方からClaude Code活用まで完全ガイド
AIテキストマイニングの基本・やり方・主要ツールを比較しながら解説。顧客の声やアンケートの分析に、Claude Codeを使って非エンジニアでも今日から取り組む方法まで、弊社の実運用知見を交えて紹介します。
【2026年10月最新】Azure Web Appsとは？できること・料金・メリットデメリットを非エンジニア向けに解説
Azure Web AppsとはMicrosoftのクラウド上でWebアプリを運用できるPaaSサービスです。できること・料金体系・メリットデメリットを非エンジニア向けに解説し、Claude Codeを使った試作検証の進め方も紹介します。
