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生成AIで長文コンテキストをうまく使いたい方向けに、長文の強みと限界、長文をそのまま入れない整理術、要約・分割・参照の使い分け、長いのに拾えない問題の対処、実務で効く活用シーンまでを整理します。
プログラミング 深層学習の軽量化：オンデバイスAI実装入門
深層学習モデルをオンデバイスで動かしたい方向けに、軽量化が必要な理由、量子化・蒸留・枝刈りの基本、実装時の制約、速度と精度の妥協点の探り方、組み込み用途で失敗しない評価軸までをわかりやすく整理します。
情シス実務 RAG入門：生成AIの精度を上げる手順集
RAGの基本構造から、文書分割、埋め込み、検索、プロンプト設計、日本語検索の抜け漏れ対策、評価と改善サイクルまでを実務目線で整理した入門記事です。
情シス実務 マルチモーダルAI開発の要点まとめ2026
2026年のマルチモーダルAI開発で押さえたい全体像、画像・音声・テキスト統合の設計原則、ユースケース別実装、品質劣化対策、実務で注目すべきポイントを整理して解説します。
情シス実務 生成AIエージェント設計の基本と罠まとめ
生成AIエージェントの基本設計を、役割分担、ツール接続、権限管理、無限ループ対策、小さく始める運用まで実務目線で整理します。失敗しやすい罠も具体例付きで解説します。
情シス実務 運用保守が作るべき再発防止レポートの書き方と活用法
現場でよく聞く迷いを書きます：誰が何を「証拠」として残すか、どの事象を恒久対策に回すか、優先度・期限・担当をどの基準で決めるか──これらが不明確だから作業が止まるのです。議論は理論に偏りがちで、実際に必要なのは「現場で確実に取れる証拠」と「決定できる基準」です。本記事はそのギャップを埋めるための実務的な手順と判断基準を
情シス実務 運用チームで作るべきナレッジ共有様式と検索性向上術
（会議での場面）承認会議で「ツールを入れれば検索できるはずだ」「完璧なテンプレを作れば現場が書く」と結論だけ出て実行に移せない──こうした停滞を何度も見てきました。本稿は、承認→PoC→段階的自動化までを現場で即動ける形に落とし込みます。最初に示すのは「即使える判断表」と「そのまま回せるPoC設計シート（実例付き）」で
情シス実務 生成AI運用で現場が決めるべきエスカレーション基準案
導入：現場は「モデルの信頼度だけで良い」という抽象論で止まる 結論：モデルのconfidenceだけで運用を回すと、一次対応が迷い、承認会議で差し戻しが続きます。例えばCSが生成AIの補助で顧客に契約IDを誤案内し、自動送信でクレーム化した—この1件が現場の運用停止を招きます。 この記事で得られるものを先に示します。問
情シス実務 運用チームが作るべき定型復旧手順と検証方法の実例
「全部自動化すれば検証不要」「細かく書けば安心」——会議やPoC、本番オンコールで判断が割れ、現場の初動が止まる実務を何度も見てきました。例えば、運用会議で承認された長文手順が夜間に配布されても、オンコールは「何を最短でやればいいか分からない」と初動を躊躇し、RTOを超過する――こうした現場のズレを防ぐために書きます。
セキュリティ・管理 AI導入事例まとめ【中小企業・情シス向け】
AI導入事例をそのまま真似せず、自社の業務・データ・体制に置き換えて読むための実務ガイドです。部門別の活用例、情シス主導で進めやすいテーマ、小規模導入を成功させる共通点まで整理します。