社内AI利用ルールを現場に定着させる作り方｜生成AIガバナンスを形だけで終わらせない実務設計
生成AIの社内利用ルールを作ったものの現場に定着しない企業向けに、禁止事項だけで終わらせず、利用シーン、入力データ、承認、ログ、相談窓口まで設計する方法を解説します。
Column
Gemma 4時代のローカルLLM比較
2026年6月時点のローカルLLMを導入したいエンジニア向けに、gpt-oss、DeepSeek V4、Mistral Small 4、Llama 4、Gemma 4、Qwen系の特徴、用途別の選び方、ハードウェア目安、RAG構成を比較します。
Gemma 4 12B社内導入ガイド
Gemma 4 12Bを社内ローカルAIのPoCに使う前に、AI担当者が確認すべき端末要件、セキュリティ、業務適用範囲、クラウドAIとの分担を解説します。
オンデバイスAIの再注目｜Gemma 4とエッジAIで何が変わるか
GoogleのGemma 4を起点に、スマホ・PC・Raspberry Pi・社内端末で動くAIがなぜ再注目されているのか、AIエンジニア向けに実装観点で解説します。
企業AIエージェント基盤の選び方｜Microsoft Foundry・Gemini Enterprise・OpenAI Frontierを比較
Microsoft Foundry、Google Gemini Enterprise Agent Platform、OpenAI Frontierを軸に、企業がAIエージェント基盤を選ぶときの判断軸、導入手順、失敗しない設計を解説します。
AIコーディングエージェント実践ガイド｜補完から“タスク委任”へ変わる開発現場
Codex、Claude Code、GitHub Copilot、GeminiなどのAIコーディングエージェントを、ITエンジニアが実務でどう使い分け、設計・実装・テスト・レビューへ組み込むべきかを解説します。
AIエージェントを社内展開する前に決める「権限・停止・責任」の設計
AIエージェントを社内展開するAI推進担当者向けに、権限設計、停止条件、責任分界、人間承認、監査ログをどう決めれば安全に本番運用できるかを解説します。
生成AI時代の社内データ持ち出し監査｜AI利用ログと情報漏洩対策の実務設計
生成AIやAIエージェントの社内利用が広がる企業向けに、プロンプト、添付ファイル、外部連携、AIエージェント操作をどう監査し、情報漏洩を防ぐかを実務目線で解説します。
AI導入PoCを本番化できない理由と突破口｜現場で価値を出すための運用設計
AI導入PoCが本番化できない原因を、業務KPI、現場運用、セキュリティ、評価データ、責任分界の観点から整理し、実運用へ進めるための判断基準を解説します。