LLM開発・技術

TextGenとは?旧text-generation-webuiの使い方・LM Studio/Ollamaとの違いを徹底解説

TextGenとは、インストール不要で動くオープンソースのローカルLLM実行アプリである。海外のRedditコミュニティ(r/LocalLLaMA)で、旧text-generation-webuiが「TextGen」という新名称にリブランドされ、ポータブル形式のデスクトップアプリへ進化したことが話題になっている。
AI×コーディング

AIエージェントの「自信度」が当てにならない問題の解決法|原因と対処法を徹底解説

AIエージェントの「自信度95%」が外れる問題は、検証・校正・履歴の3層からなる「信頼スコアリング」で解決できます。本記事では、AIの自己申告に頼らず実精度を定量化する具体的な実装手順、スコア算出式、そしてトレンドマイクロ社の事例も交えながら、信頼できるAI運用体制の構築法を解説します。
AI×コーディング

RAGハルシネーションの解決法|原因と対処法を徹底解説(Python検証パターン15行)

RAGの「正しそうな嘘」に潜むハルシネーションの原因と、Python約15行で後付けできる検証ステップ「retrieve-generate-verify」の設計を解説。同一モデル自己評価の盲点を避け、信頼性の高いAI応答を実現します。
AI×コーディング

展示会後のリードフォローアップをAIで自動化する設計手順|マルチタッチ・ケイデンス構築ガイド

展示会後のフォローアップを AI×CRM で自動化する4ステップを解説。属人化の原因、マルチタッチ・ケイデンス設計、反応別の分岐、失敗パターンとKPI設計まで。
AI×コーディング

【保留中】2026年6月15日 Claude Code 課金変更解説

2026年6月15日に予定されていたClaude Codeの課金変更(Agent SDK・claude -p・GitHub Actionsなど自動実行系の別クレジット枠分離)は当日に保留され、現在は未発効です。当初発表された変更内容と影響、想定された備え方を解説します。
AIエージェント

Microsoftの「MDASH」とは?AIがWindows脆弱性16件を検知した多モデル型セキュリティを解説

Microsoftの多モデル型AIエージェント脆弱性検知システム「MDASH」を初心者向けに解説。100以上のAIによる5段階プロセスで Windows の脆弱性16件(うち4件はCritical RCE)を発見し、2026年4月・5月の更新で修正。6月のDefender統合や検証結果、対策まで整理。
AIエージェント

html-ppt-skillとは——AIエージェントにHTMLスライド生成能力を差し込むAgentSkillの設計と実利用感

html-ppt-skillはAIエージェントにHTMLスライド生成を差し込むAgentSkill。Anthropic公式Claude Skills仕様との関係、reveal.jsやSlidev比較、実利用での所要時間・成功率・失敗パターンを公式情報と検証データで整理した。
AI×自動化

AI自動化のリサーチ層 ─ 量産型で勝ち筋を作る最初の関門

量産型AI自動化で稼げるかどうかを決めるのは生成層でも配信層でもなくリサーチ層。データソース・選定ルール・更新頻度の3要素と、派生実例ハブとして10本以上の関連記事を整理した。
AI×自動化

AIエージェントのアーキテクチャ設計|プロトタイプを本番運用に耐える構造へ変える6つのパターン

AIエージェントアーキテクチャパターンは、複数のモデル呼び出しを安定動作させる制御構造の設計手法。プロンプトで直らない本番障害の4つの原因(トポロジー選択・失敗パス・コスト設計・業務再設計)を、6つの代表的トポロジーの比較表とともに整理する。
LLM開発・技術

マルチモーダル検品の実装例|動画コンテンツに対する多段品質ゲートと評価軸の組み方

マルチモーダル検品で動画ストック投稿の品質ゲートを多段に組む実装例。多段スコアリング・Vision LLM 評価・フレーム抽出設計・メタデータ自動生成・配布先別仕様適合・偽陽性 / 偽陰性のバランス・検品ログの分析まで、検品工程に焦点を絞って整理する。