コンテキストエンジニアリング実装ガイド｜RAG・MCP・メモリをどう組み合わせるか
AIエージェントの精度を上げるために、RAG、MCP、会話メモリ、ツール結果をどう設計し、必要な文脈だけを渡すかを実務視点で解説します。
Column
MCPサーバーとは？AIエンジニアが今知るべき連携の仕組み
MCPサーバーの役割を、Host・Client・Serverの構造、Resources・Tools・Promptsの違い、REST API連携との比較、社内ツール連携の設計ポイントからわかりやすく解説します。
EU AI Act 2026対応｜日本企業が見落としやすいAI透明性と高リスク分類
EU AI Actの2026年8月2日適用に向けて、日本企業が確認すべき透明性義務、高リスクAI分類、GPAIモデル対応、社内AI利用台帳の整備ポイントを実務目線で解説します。
AI推論コストの見える化｜クラウドAIとローカルAIの使い分け
生成AIの利用拡大で見落とされがちな推論コストを、ログ、モデル選定、クラウドAIとローカルAIの使い分け、業務KPIの観点から可視化する方法を解説します。
社内問い合わせを生成AIで自動化する設計ガイド｜ヘルプデスクを安全に効率化する方法
社内問い合わせやヘルプデスク対応を生成AIで自動化するために、対象業務の選び方、RAG・権限設計、人間確認、KPI設計、導入手順を情シス・DX推進担当者向けに解説します。
AI利用を前提にしたサイバーセキュリティ点検リスト｜生成AI時代の情シス防衛実務
生成AI、AIエージェント、RAG、AIコーディングの利用拡大を前提に、情シス・DX推進担当者が見直すべきサイバーセキュリティの点検項目を実務目線で整理します。
最強のローカルコーディングAIモデル比較｜2026年6月現在
2026年6月現在、ローカル・オンプレで検討したいコーディングAIモデルを比較。MiniMax M3、GLM-5.1、Qwen3-Coder-Next、Nemotron 3 Ultraの特徴、用途、ハードウェア要件、導入時の注意点を解説します。
生成AIのログを経営改善に活かすダッシュボード設計｜利用状況を成果につなげるAI運用
生成AIの利用ログをコスト管理だけで終わらせず、業務改善テーマの発見、部門別の定着度把握、品質改善、ガバナンス強化につなげるダッシュボード設計を解説します。
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。