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長い会話のコンテキストエンジニアリング：圧縮・要約・分割で AI の焦点とコストを守る
会話が長くなるほど AI はなぜ高く、そして散漫になるのでしょうか。本稿は Chroma や Anthropic などの最新研究データをもとに、スライディングウィンドウ、要約圧縮（compaction）、分割による外部退避、重要情報のピン留めという四つの戦略と、その組み合わせ方を解き明かします。
この考え方を、ご自身のシステムに当てはめてみませんか？ 保守サービスを見る
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曖昧な指示への対応：意図認識と要件確認のためのプロンプト設計
ユーザーの指示が曖昧なとき、AI システムが推測で実行すると誤った出力が大量に生じます。本記事では意図分類・スロットフィリング・確認ループ・確信度しきい値・プロンプトの型を通じて、不確かなときに推測せず能動的に確認させる工学的手法を解説します。
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単一 Agent 障害診断マニュアル：ハルシネーション・API・デッドロック早見表
本番稼働中の単一 AI Agent が時折とんでもない回答を返す、途中で固まる、外部サービスの呼び出しに失敗する——しかも明確なエラーメッセージが残らないことがほとんどです。本記事は頻出障害をハルシネーション・API 依存・デッドロックの 3 つの「症状→原因→対処」早見表に整理し、Vectara・τ-bench・AgentBench の実測データとともに、現場で素早く切り分けて止血する方法を示します。
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実際の業務例による Few-shot：AI 出力品質の安定化
同じ Prompt でも出力が安定せず、下流工程が AI への自動化を任せられない——研究は、例の選択と並び順だけで精度がほぼランダムから最高水準近くまで振れることを実証しています。本記事は GPT-3 論文、ICML・ACL の実測データ、Anthropic 公式ガイドラインをもとに、ゴールデンサンプルの選定、数と並び順、動的検索、回帰検収まで、実業務例による Few-shot の実践方法を解説します。
AI研究
GPT-4からローカルモデルまで：企業に適したAIモデルの規模をどう評価するか
大きければ大きいほど良いわけではありません。本記事では企業がAIモデルの規模を評価するための実用的なフレームワークを提供し、性能ニーズ、コストの考慮、プライバシー規範を網羅した包括的な分析を行います。
AI研究
AI導入の第一歩：正しいモデル戦略を選択することで、三年の無駄な道を避けることができます
この記事は、企業の決定者向けに4つの一般的なLLM調整戦略を解析し、適切なカスタマイズ方法を選択することを支援します。高コストと低リターンを伴う誤った投資を避けるために。
AI研究
AI技術の新しい世代：大型言語モデルの初歩的な紹介
AI技術の新しい世代：大型言語モデルの初歩的な紹介。ChatGPTやスマートフォンの音声アシスタント（Siri、Google）と会話したことがありますか？これらの「人間のように賢い」技術の背後には、大規模言語モデル（LLM）と呼ばれるAIが存在します...