2026-05

AIエージェント

AIエージェントを本番運用するための設計パターン|サーキットブレーカー・ヘルスチェック・段階的劣化の使い方

AIエージェントの本番運用は、モデル精度より障害封じ込めの設計で決まります。サーキットブレーカーで連続失敗を遮断し、ヘルスチェックで死活と品質を監視し、段階的劣化でコア機能を守る3層構成を、Google SRE Book や公式ドキュメントを参照しつつ整理しました。
LLM開発・技術

ローカルRAGとは?Ollama・ChromaDB・Gemma 3で作る自分専用AI【初心者向け】

ローカルRAGとは、自分のマシン内で外部知識を検索してLLMに回答させる仕組み。 結論から言えば、個人の知識管理をAIに任せたいなら、現時点ではOllama・ChromaDB・Gemma 3の3点セットが最も現実的な構成。クラウド型のチャッ...
AI×画像生成

Microsoft MAIとは?Transcribe-1 / Voice-1 / Image-2 の特徴とローカル活用ガイド

Microsoft MAIは音声認識・音声生成・画像生成の3つの基盤モデルを擁する社内AI部門である。本記事では各モデルの特徴、OpenAIとの関係、競合との比較、業務活用の判断軸、そしてローカル環境でのオープンソース代替手段までを整理して解説する。
AIエージェント

Gemma 4とは?スマホで動く無料エージェントAIの使い方と4モデルの選び方

Gemma 4はGoogleのオープンソース軽量AIで、E2B/E4B/26B/31Bの4構成からなる。Apache 2.0で商用利用可、テキスト・画像・音声を端末内だけで処理できるオンデバイスAIである。
AI×自動化

AI 自動化、 どのジャンルから始めるか ─ 完成形 × 非属人性で選ぶ入口設計

AI 自動化を始める時に最初に当たるのは「どの領域から手をつけるか」 という問題。 参入障壁・完成形に達せるか・属人性の 3 軸で領域を整理し、 最もタイパが良い入口設計を組む。 ストックフォト動画系 / 非属人性 YouTube / 業務 SaaS 補助 bot から、 同じカテゴリ内の難易度差まで踏み込んで判断材料を提供する。
AIツール活用

マルチモーダル検品とは何か ─ 単一視点では見抜けない欠陥を、複数モダリティで重ね合わせる

AI 生成物を単一モデルで検品しても、自然に見えるが意味が通らないものや、文法は正しいが画像と矛盾するものは取りこぼされる。視覚・言語・数値の三層で重ね合わせるマルチモーダル検品の考え方を、RTX 5080 + RTX 5060 Ti のデュアル GPU 並列でストックフォト動画系を回している運用例から整理する。
ノーコード・ローコード

Airtable代替ツール5選|NocoDB・Zapier Tables など OSS とデータ所有権で選ぶ 2026 年版

{"@context": "", "@type": "FAQPage", "mainEntity": } Airtable代替とは、Airtableに代わって使えるノーコードDB/表計算系ツールの総称である。 結論から言えば、Airtabl...
AIエージェント

Nemotron-Personas-Koreaの使い方|韓国人口統計に根ざしたAIエージェント構築ガイド

Nemotron-Personas-Koreaは、NVIDIAが2026年4月に公開した韓国向けの合成人格データセット。KOSISなど4つの公式統計を土台に600万件の人格を生成し、PIPA準拠でAIエージェントのローカライズ検証に使える設計を解説する。