生成AI導入の現状と課題 現在、多くの企業が生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）を導入していますが、以下のような課題が顕在化しています： 高い導入・運用コスト 推論の遅延（レイテンシ） プライバシー・データ管理の複雑さ こうした課題に対して、NVIDIA Researchが提案する“小規模言語モデル（SLM）”が新たな解決策として注目されています。

2022年末のChatGPTの登場は、世界に衝撃を与え、テクノロジー業界の景色を一変させました。米国のOpenAIやGoogle、Metaといった巨大IT企業が覇権を争う中、今、日本のAI開発も新たな局面を迎えています。

AIをクラウド上のサーバーではなく、自分自身のパソコン（ローカル環境）で、完全にオフラインで動かせるとしたら、どうでしょうか？ それを実現するのが、今、技術者やAI愛好家の間で急速に注目を集めている「ローカルLLM」です。この記事では、ローカルLLMの魅力と、意外と簡単なその始め方について、入門者向けに解説します。

なぜ今、中小企業がAI導入を急ぐべきなのか、そして、コストをかけずに成果を出すための具体的な秘訣を解説します。

ChatGPTなどの生成AIに何かをお願いしたとき、「なんだか期待外れの答えが返ってきた…」「もっと気の利いたことを言ってほしいのに…」と感じた経験はありませんか？ 多くの場合、それはAIの性能が低いからではありません。原因は、私たちの「質問の仕方」にあります。

Google Cloudが提供する強力なツール群を活用し、高機能なチャットボットを、驚くほど簡単かつスピーディーに構築する方法をご紹介します。プログラミングの知識がなくても、最新の生成AIを搭載したチャットボットを作成できる時代が到来しています。

かつて「足で稼ぐ」とされた法人営業の世界が、今、大きな変革の時を迎えています。顧客ニーズの多様化、競争の激化、そして情報過多の時代。従来の「勘と根性」に頼った営業スタイルだけでは、成果を出し続けることが困難になっています。この複雑な課題を解決する鍵として、今まさに注目を集めているのが、AI（人工知能）の活用です。

AI（人工知能）は、単なる業務効率化のツールから、ビジネスモデルや社会のあり方を根底から変える「イノベーションのエンジン」へと進化しています。ここでは、様々な分野でAIがどのように活用され、革新的なサービスや価値を生み出しているのか、具体的な事例をまとめてご紹介します。

ハーバード大学・MIT共同研究が示す「予測」と「説明」の本質的な違い