「生成AIを活用して業務効率化を」という掛け声のもと、多くの経営者が予算を投じています。しかし、その投資は確実に利益を生んでいるでしょうか。 大手コンサルティングファームやITベンダーが提案する「全社横断的なAI基盤構築」に数百万、数千万を支払った結果、現場に残ったのは「たまに気の利いたことを言うが、肝心な自社業務の質問には嘘をつくチャットボット」だけ、という例が後を絶ちません。 「また追加費用が...
「ChatGPTのようなAIを導入すれば、明日から社内の問い合わせ対応が自動化される」 「膨大なマニュアルをAIに読ませれば、ベテラン社員のような回答ができるようになる」 2023年以降、生成AI（Generative AI）の爆発的な普及に伴い、多くの経営層がこのような夢を抱きました。そして、トップダウンの指示を受けた総務や情報システム部門の担当者たちは、急ピッチでPoC（概念実証）や導入プロジ...
「AIに社内規定を聞いたら、存在しないルールを自信満々に回答された」 「顧客への回答案を作らせたら、架空のサービス機能を捏造していた」 AI導入を検討されている管理職の方々から、このようなご相談を頻繁に受けます。業務効率化の切り札として期待される生成AIですが、この「もっともらしいウソ（ハルシネーション）」こそが、企業が導入に二の足を踏む最大の障壁となっています。 誤った情報を顧客に伝えれば、それ...
社内向けLLM導入で迷う方へ。「RAG」と「ファインチューニング」の根本的な違いを、コスト・鮮度・柔軟性の観点で徹底比較。アクセンチュア等でのAI・DX支援経験から、中小企業が今選ぶべき現実的な解（RAG）とその導入ステップを解説します。
Mastra（マストラ）は、Gatsbyチーム開発のTypeScript製AIエージェントフレームワーク。エージェント、ワークフロー、RAG機能を統合し、Web開発者に最適な開発体験を提供。Python製LangChainに代わる選択肢として注目されている理由と導入メリットを解説します。
大規模言語モデル(LLM)の弱点（ハルシネーション、知識の更新頻度）を克服するRetrieval-Augmented Generation (RAG)技術を解説。RAGの仕組み、メリット・デメリット、従来LLMとの違い、将来展望を網羅し、AIの精度と信頼性向上への貢献を示します。
