LLM開発・技術

LLM開発・技術

クラウドAI APIが使えない時の代替策｜OllamaでローカルLLMへ切り替える手順

Ollamaとは、ローカル環境でLLMを管理・実行するツール。クラウドAIの本人確認強化でAPIが停止した際の解決策として、Ollamaを使ったローカル環境への移行手順を解説。llama3.1やphi3などモデル選定のコツも紹介します。
2026.05.22 AIツール図鑑
LLM開発・技術
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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。
2026.05.20 AIツール図鑑
LLM開発・技術
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。
2026.05.20 AIツール図鑑
AI×コーディングAIエージェントLLM開発・技術
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。
2026.05.17 AIツール図鑑
AI×コーディングLLM開発・技術
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。
2026.05.08 AIツール図鑑
LLM開発・技術
AIセキュリティ

リバースエンジニアリングとは何か｜成果物の分解と再構築が AI でどう変わったか

リバースエンジニアリングは成果物を分解・観察して内部の仕組みを推測する技術。AI の登場で再現コストが激減し、マルチモーダル検品やプロンプトインジェクション対策など現代的課題の共通基盤になっている。手法分類・攻撃パターン・防御層・法的境界まで整理する。
2026.05.08 AIツール図鑑
AIセキュリティLLM開発・技術
LLM開発・技術

ローカルRAGとは？Ollama・ChromaDB・Gemma 4で作る自分専用AI【初心者向け・2026年6月】

Ollama・ChromaDB・Gemma 4でローカル完結のRAG（検索拡張生成）を作る考え方を初心者向けに解説。社外秘資料もクラウドに送らず、自分のマシン内で知識検索とLLM回答を実現。ツールの役割と選び方、5段階の仕組み、実装手順への入口まで（2026年6月時点）。
2026.05.02 AIツール図鑑
LLM開発・技術
AIエージェント

Qwen3.6-27B の必要スペックと Q8 量子化｜Alibaba 密モデルが 397B MoE を超えるコーディング性能

Alibaba Qwenチームが公開したQwen3.6-27Bは、わずか270億パラメータの密モデルで、前世代フラッグシップである3,970億パラメータのMoEモデル（Qwen3.5-397B-A17B）をコーディングベンチマークで上回ったと主張している。
2026.04.29 AIツール図鑑
AIエージェントAIモデルLLM開発・技術
AIツール活用

GPT-5.5 プロンプトガイド｜OpenAI が「旧プロンプトをそのまま使うな」 と指示した理由と移行手順

GPT-5.5とは、OpenAIが新たにAPI公開した最新世代の汎用言語モデル。 OpenAIがGPT-5.5をAPIで公開しました。同時に出てきたのが、新モデル向けのプロンプティングガイドと移行ガイド。注目すべきはモデル性能の数字ではありません。
2026.04.29 AIツール図鑑
AIツール活用LLM開発・技術
LLMモニタリング

LLMワークフローのオブザーバビリティ設計｜ログだけでは足りない本番運用の観測戦略

LLMオブザーバビリティとは、単なる会話ログではなく、リトリーバルやツール呼び出しを含むワークフロー全体の挙動を計測・追跡する設計思想です。本番運用で問題の原因を特定するために、トレース・ログ・メトリクスを組み合わせた観測戦略の具体的な実装指針を解説します。
2026.04.25 AIツール図鑑
LLMモニタリングLLM開発・技術
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