LLM開発・技術

AIエージェント

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ツール図鑑編集部
AIエージェントLLM開発・技術
LLM開発・技術

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ツール図鑑編集部
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ツール図鑑編集部
LLM開発・技術
AIエージェント

rtrvr.ai vs Taprun 徹底比較！どっちがおすすめ？実行時LLMと記述時LLMの分岐点

rtrvr.aiとTaprunを徹底比較。rtrvr.aiは実行時型を軸にAI Subroutinesでゼロトークン再実行も持つマネージドSaaS、Taprunはリプレイ特化のローカル無料OSS。モード・料金・使い分けを整理（2026年6月時点）。
2026.05.06 AIツール図鑑編集部
AIエージェントLLM開発・技術ツール比較
AI×自動化

AI自動化の週末構築に関するよくある疑問6選｜Make×ChatGPT×Notionで全部まとめて答えます

Make・ChatGPT・Notionで週末にAI自動化を組む際のよくある疑問を6つに整理しました。料金体系、構築手順、PoC止まり回避策、Zapier・n8nなど代替候補、GPT/Claude/Gemini API比較まで一次ソース付きで解説します。
2026.05.04 AIツール図鑑編集部
AI×自動化LLM開発・技術ノーコード・ローコード
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ツール図鑑編集部
LLM開発・技術
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5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。
2026.05.02 AIツール図鑑編集部
AIエージェントLLM開発・技術
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。
2026.05.01 AIツール図鑑編集部
AIエージェント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ツール図鑑編集部
AIエージェントLLM開発・技術
AIエージェント

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ツール図鑑編集部
AIエージェントLLM開発・技術
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