AI TECHNOLOGY
AIの技術
LLM・RAG・AIエージェント・セキュリティなど、AIをつくって動かすための技術を解説します。
2026.10.21
AIの技術執筆：アメリア・テクノロジー 編集部
RAGの精度を上げるには：文書の分け方・検索・評価・権限
社内文書を検索して答えるRAGの精度は、文書の整え方と分け方、検索の方式、AIへの渡し方、評価の仕組み、権限の設計で決まります。それぞれの工夫と、精度を測りながら直す進め方を説明します。
2026.10.21
AIの技術執筆：アメリア・テクノロジー 編集部
生成AIのセキュリティ：情報漏えいとプロンプトインジェクション
生成AIを業務で使うときの主なリスクである情報の漏えいとプロンプトインジェクションについて、OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 と公的機関の注意喚起をもとに、仕組みと対策を整理します。
2025.08.22
AIの技術執筆：石田 誠
小さな言語モデル（SLM）とは？業務での使いどころ
小さな言語モデル（SLM）とは、パラメータの数を抑えた言語モデルです。大きなモデルとの違い、向いている業務、導入の手順を、費用・応答の速さ・データの扱いの観点で説明します。
2025.08.21
AIの技術執筆：石田 誠
ローカルLLMとは？社内で動かすメリットと注意点
ローカルLLMとは、自社のPCやサーバーの中で動かす大規模言語モデルです。データを社外に出さずに使える利点と、PCの性能・運用・ライセンスの注意点を、導入を考える方向けに整理します。
2025.08.20
AIの技術執筆：石田 誠
AIエージェントとは？業務での使いどころと注意点
AIエージェントとは、目的を受けて手順を考え、ツールを使って作業を進めるAIです。チャットボットとの違い、業務での使いどころ、権限の絞り方や人の確認の入れ方などの注意点を説明します。
2025.08.18
AIの技術執筆：石田 誠
Google Cloud でつくるチャットボット：構成の考え方
Google Cloud で生成AIのチャットボットをつくるときの構成を、データ・検索・生成・つなぎ込み・運用の5つに分けて説明します。2026年10月時点のサービス名で、どこに何を使うかの考え方を整理します。