AIの活用に役立つ情報・ノウハウ・事例を、目的に合わせて探せます。
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コンテキストウィンドウとは、AIモデルが1回のやり取りで参照できる情報量の上限のことです。何が上限に含まれるか、上限内でも精度が変わる理由、外部記憶やチャット履歴との違いをやさしく整理します。
オープンウェイトモデルとオープンソースの違いを、何が公開され、どんな条件が付くかという観点で整理し、Llama・Qwen・DeepSeekの実例と商用利用前に確認すべきことまで解説します。
推論モデル（Reasoning Model）とは、答える前に内部で複数の中間ステップ（推論トークン）を生成してから回答を出すモデルの呼び方です。一般的な「推論(inference)」との違い、向いている作業、待ち時間・費用・正しさの関係をやさしく整理します。
ローカルLLMは、AIモデルを自分のPCの中で動かす使い方です。ChatGPTなどクラウド型との違い、メモリ量で決まる動かせるモデルの目安、Q4などの量子化表記の読み方、Ollama・LM Studio・GPT4Allの選び方と始め方を整理します。
バイブコーディングは、AIが書いたコードを読まずに、動いた結果だけを見て会話で作り進める開発の仕方です。AIを使った開発全般との違い、向く場面・向かない場面、Lovable・Replit・Cursorなどのツールの選び方と始め方を整理します。
シャドーAIは、会社が把握・許可していない生成AIを社員が業務に使うことです。国内調査でみる実態、禁止だけでは防げない理由、法人向けプランで使ってよいAIを用意するところから始める3段階の防ぎ方を整理します。
プロンプトとは、AIに対して送る指示や質問そのもののことです。書ける要素と、はじめての一つを書くための3つのポイント、うまくいかないときの直し方をやさしく整理します。
Deep Researchは、AIが調べる計画を立てて多くの資料を読み、出典つきのレポートにまとめる機能です。AI検索との違い、向く問いと向かない問い、ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityの違い、頼み方とレポートの確かめ方を整理します。
AI検索エンジンとは、キーワードに一致するページの一覧ではなく、出典つきの回答を直接返してくれる検索サービスです。通常の検索との違いや、Felo・Perplexity・Genspark・Skyworkなど代表的なツールの選び方をやさしく整理します。
PixAIのウェブ版は、サインインしなくてもモデルを探して中身を確認できます。生成にはサインインが必要です。登録前に見られる範囲と、モデルとLoRAの選び方、料金までを整理しました。
ハルシネーションとは、AIが不確かな事柄をもっともらしく誤って答えてしまう現象です。なぜ起きるのか、完全に防げない理由、実務でできる工夫と確認方法をやさしく整理します。
MCP（Model Context Protocol）は、ClaudeやChatGPTなどのAIアプリと外部のツールをつなぐ共通規格です。MCPサーバーとは何か、ローカルとリモートの違い、対応しているAIアプリとつなぎ方、サーバーの探し方、つなぐ前に確かめることを整理します。
生成AIとは、学習したデータをもとに文章・画像・音声・動画などの新しいコンテンツを作り出すAIです。これまでのAIとの違いは、データを分析・予測することが目的か、新しいものを作ることが目的かにあります。5つの種類と代表ツール、使う前に知っておく限界を整理します。
AIエージェントとは、目標を渡すと必要な手順を自分で決めて動き続けるAIです。生成AIとの違いは賢さではなく、手順を人が決めるかAIが決めるかにあります。仕組み、どこまで任せてよいかの4段階、いま日本語で試せるツールの4タイプを整理します。
令和8年8月3日の改正後に、AI研修の企画書をどう引き直すかを手順で解説。研修名の粒度、カリキュラムからの汎用パートの切り出し、実訓練時間と回数の決め方、受講者名簿の絞り込み、計画届からの逆算までを整理しました。
Claude CodeとCodexを、利用する画面、料金と利用枠、変更の確認方法から比較します。同じ小タスクで試し、個人利用とチーム導入の判断につなげるための基準です。
ChatGPTのサブスク、開発でAPI、コーディングで定額プランと、AIの契約は気づけば増えていきます。Claude・GPT・Gemini・DeepSeekなど主要モデルの料金を、公式サブスク・API直契約・ゲートウェイ・定額プランの4つの使い方で横断比較しました。
AIキャラチャットアプリzeta(ゼタ)の使い方を、Android版を実際に使った画面で解説。登録から最初の会話、アスタリスクを使った書き方、キャラの自作、無料でどこまで遊べるかまで、初めての人がつまずきやすい順に確認できます。
MIXIが全従業員約2,000名にChatGPT Enterpriseを導入した事例。3ヶ月で社員が自発的に1,800個超のカスタムGPTを作り、使う側から作る側へ回った経緯と、それを支えた教育の仕組みを解説。
パナソニックホールディングスがAzure OpenAI Serviceで社内AIアシスタントを内製した事例。既製サービスではなくAPIから組み立てた理由と、2ヶ月足らずで国内約9万人へ広げた経緯を解説。
Difyを全社展開したカカクコムの運用設計をたどる事例。部門ごとのワークスペース分割とAPIキー発行、公開範囲の制限、SSO、サンドボックス、監視ジョブ、自前ダッシュボードまでを解説。
Sansanが社員1,500人超の規模でNotionとNotion AIを全社導入した事例。チャットに質問するAI活用ではなく、情報の置き場所そのものにAIを組み込んだ設計と、定着を支えた両輪の仕組みを解説。
AnthropicがNECグループ全世界約3万人へClaudeを提供すると発表した提携の中身。ライセンス配布と同時に専任組織Center of Excellenceを設け、自社を最初の顧客として鍛える順番を解説。
国内社員約400人のショーワグローブがGoogle Workspace with Geminiを導入した事例。専任のDX部門も大きな予算もない中堅企業が、段階的な導入と部署ごとのアンバサダー制度で定着させた進め方を解説。
