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最新の記事一覧 - 8ページ目
情シス実務、業務改善、生成AI活用、WordPress運用など、josys.blogの最新記事を一覧で確認できます。
生成AIのプロンプトインジェクション対策
生成AIでプロンプトインジェクション対策を進める担当者向けに、基本概念、代表的な攻撃パターン、設計上の基本対策、RAGやツール連携の追加リスク、実務で使える防御チェックリストを整理…
機械学習パイプライン入門：MLOps基礎
機械学習パイプラインとMLOpsの基本を知りたい方向けに、全体像、データ収集から学習までの流れ、デプロイ・監視・再学習、実務で起きやすい断絶、小さく始める導入手順までをわかりやすく…
生成AIでコードレビューを効率化する実践
生成AIをコードレビューに活用したい開発チーム向けに、導入価値、レビュー観点の固定化、バグ・保守性・セキュリティの見方、誤検知を減らすルール、人間レビューとの役割分担までを実務目線…
自動化のためのAIワークフロー設計テンプレ
AIを使った業務自動化を設計したい担当者向けに、ワークフローの考え方、入力・判断・出力の基本テンプレ、人間を残す位置、例外処理のコツ、すぐ使える業務別テンプレートまでを実務目線で整…
生成AIコスト最適化：推論を減らす設計術
生成AIのコストを下げたい担当者向けに、コストの内訳、推論回数を減らす設計、キャッシュ・要約・分岐処理、高精度を保ちながら安くする工夫、監視KPIの置き方までを実務目線で整理します…
AIツール連携：MCPで拡張する方法入門
MCPの基本概念から、何をつなぐと価値が出るのか、サーバー・ツール・権限の設計、安全管理、業務利用の実装パターンまでを、OpenAI Responses APIと実務運用の観点から…
生成AIの幻覚対策：RAGと検証の基本手順
生成AIの幻覚対策を実務目線で整理し、幻覚の原因、RAGによる事実性補強、出典提示・再確認の設計、もっともらしい誤答の評価法、本番運用での監視フローまでをわかりやすく解説します。
機械学習の評価指標：迷ったらこれ早見表入門
機械学習の評価指標で迷いやすい分類・回帰・不均衡データの考え方を、Accuracy、Precision、Recall、F1、ROC-AUC、RMSE、MAEなどの違いと選び方から、…
深層学習とTransformerの進化を整理
深層学習からTransformerへの流れを、CNN・RNN時代の課題、自己注意機構の強み、スケーリング則がもたらした変化、そして次に注目したいマルチモーダル化・MoE・長文処理・…
ChatGPT APIで業務自動化する手順
ChatGPT APIで業務自動化を始めたい担当者向けに、対象業務の選び方、Responses APIの接続、入出力設計、エラー処理、人手確認を残す安全設計、小規模導入からの横展開…
プロンプトエンジニアリング実験術：検証の型
プロンプトエンジニアリングを勘や属人化で終わらせず、比較条件の揃え方、評価観点、失敗ログ、改善テンプレートまでを整理し、再現性のある検証運用を作る実践的な型を解説します。
AIツール比較：日本語RAG実装向け選び方
日本語RAGの実装基盤を選びたい方向けに、比較ポイント、検索精度・分割精度・運用性の見方、日本語特有の課題、社内文書・FAQ・議事録での選び分け、比較時に見落としやすい盲点を実務目…
生成AIの長文コンテキスト活用術とコツ集
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…
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…
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。
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。
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。
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…
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→P…
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A…