RAGはなぜ万能ではないのか
検索・記憶・参照の仕組みRAGが「検索ズレ・情報ズレ・要約ズレ」の3つの問題で期待通りに答えられない理由と、情報整理やチャンク設計で精度を上げる具体策を示します。
記事一覧
ページ 3
記事一覧
ファインチューニングとは何か。RAGやメモリとどう違うのか
検索・記憶・参照の仕組み生成AIの「即時・外部参照・永続」3層で、ファインチューニングが永続層に位置し出力傾向を固定できることを、Vol 12で具体例と共に解説します。
モデルが違うと何が違うのか
生成AIの基本原理速さ・深さ・得意分野・入出力の4つの軸でモデルを比較すれば、あなたの仕事に最適なAIを見つけられます。モデル名に振り回されず、具体的な速度や深さの違いを把握できるので、課題解決がスムーズになります。
Web検索とRAGはどう違うのか
検索・記憶・参照の仕組みWeb検索は外部の最新情報、RAGは社内の固有データを探す仕組みで、どちらかだけでは課題を解決できません。Vol 10（2026年4月3日発行）で示された具体例を参考に、実務で両方を組み合わせる方法を考えてみませんか？
メモリとは何か。RAGとどう違うのか
検索・記憶・参照の仕組みRAGは必要情報を「取りに行く」仕組み、メモリは継続的な前提を「覚えておく」仕組みだと分かりますか？2026年4月3日公開のこの記事では、AI活用で「説明コスト」や「知識不足」に悩むあなたに、具体例と共に両者の役割と使い分けを解説します。
RAGとは何か。AIが社内情報を使えるようになる仕組み
検索・記憶・参照の仕組みRAGは「覚える」ではなく、必要なときに社内情報を探し出してから答える仕組みで、AIのハルシネーションを抑えつつも正解は保証されません。社内FAQや規程に即した回答が欲しいが、情報が足りずに困っているあなたへ、2026年4月3日公開・Vol 8の具体例を交えて解説します。
トークンとは何か。AIは文章をどう見ているのか
生成AIの基本原理トークンは文字でも単語でもなく、AIが文章を扱うための中間的な単位であることが分かります。日本語は英語よりトークン数が多くなる理由や、コンテキスト長が「AIの机の広さ」と表現される仕組みを知りたい方へ、具体例を交えて解説します。
生成AIはなぜズレるのか。ハルシネーションの仕組み
生成AIの基本原理生成AIが「もっともらしさ」を優先して続きを作る仕組みが、情報不足のときに「ハルシネーション」を引き起こすことが分かります。2026年4月3日発行のVol 5で具体例と対策を解説します。
プロンプトで何が変わるのか
生成AIの基本原理プロンプトはAIの出力を目的に合わせて絞る手段で、背景情報を加えるだけで回答の深さや形式が変わります。この記事ではVol 6の「生成AIの基本原理」を例に、焦点・深さ・形式の違いと実際のテンプレート活用法を解説しています。
トランスフォーマーとは何か。生成AIが"読む"仕組みをざっくり理解する
生成AIの基本原理トランスフォーマーはAttentionで「どこを重要視するか」を計算し、文章全体を見渡して次のトークンを決める仕組みで、長文や離れた語句の関係も捉えられることが分かります。AIが文章を「読む」際に抱える「前後関係が取れない」悩みを解消したい方へ、2026年4月3日公開のVol.4で具体例と共に解説しています。
問いの設計力は、AI時代の最強のポータブルスキルである
問いの力を伸ばすAI時代に成果を出す鍵は「問いの設計力」だと分かります。Vol.29（2026年8月3日）で示された具体例を参考に、会議やAI活用で何を質問すべきか悩むあなたへ、実践的な視点転換の方法をお伝えします。
上司に良い問いをしてもらうための技術
問いの力を伸ばす上司に良い問いを引き出す技術は、データ根拠で「論点の選択肢」を用意し、Vol.17やVol.24で紹介したAI活用法を組み合わせるだけで、部下の提案が具体化しやすくなります。