自動化・開発 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わかりやすく整理します。
自動化・開発
自動化・開発 自動化・開発 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までを実務目線で解説します。
自動化・開発 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。
業務改善・DX 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。
自動化・開発 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。
自動化・開発 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。
自動化・開発 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。
AI活用 AI運用チームの採用で重視する実務スキルと評価項目
情シス／AI運用の採用で重視すべきは研究スコアではなく、問い合わせ対応・画面確認・帳票処理など現場再現力。本稿は評価シート骨子、実技テンプレ、3週間PoCの進め方と見送り条件を示します。
AI活用 現場が選ぶべきAIベンダー比較とPoC設計
情シス向けに、デモや公表値に頼らず自社代表データで再現性を検証するPoC設計、運用監視・誤応答の検出とエスカレーション、承認会議で使えるチェックリストを実務視点で整理します。
AI活用 AI出力を現場で受け渡すための実務テンプレ集
AIの出力は「完成品」ではなく提案。プロンプトやモデル情報、ログを必須添付とするテンプレと、説明責任・運用負担・ビジネス影響の3軸で数値化する判断フローを現場向けに整理します。