AI用語・基礎の記事一覧
AIリテラシー、LLMO、RAG、プロンプト、HITL、マルチエージェントの定義。
AI用語・基礎の記事
このカテゴリには 6 本あります。
2026年7月20日武石幸之助マルチエージェントとは？単一エージェントとの違いと設計パターン【2026年版】
マルチエージェントとは、複数のAIエージェントが協調してタスクを遂行するシステム構成です。オーケストレーター型などの設計パターン、単一エージェントとの違い、マルチ化の判断基準を、OpenAI・Anthropicの公式ガイドと1,800社超の支援知見から解説します。
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2026年7月20日武石幸之助Human in the Loop（HITL）とは？ヒューマンインザループの意味と3段階【2026年版】
human in the loop（HITL）とは、AIの判断・実行プロセスに人間の確認や承認を組み込む設計です。in the loop / on the loop / in command の3段階、承認ポイントの設計基準（不可逆性×影響範囲）、形骸化を防ぐ運用まで、1,800…
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2026年7月9日武石幸之助【2026年版】AIリテラシーとは？意味と高め方を解説
AIリテラシーとは、AIを適切に理解・活用し、そのリスクを見極める知識・スキル・態度の総称です。EU AI Actや国内ガイドラインの動向、構成要素、企業が全社的にリテラシーを高める進め方を、一次情報をもとにわかりやすく解説します。
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2026年7月9日武石幸之助【2026年版】LLMOとは？生成AI検索最適化の基本を解説
LLMO（生成AI検索最適化）とは、生成AIの回答内で自社情報が引用・参照されやすくする取り組みです。GEOとの関係・SEOとの違い・有効な施策・Googleの公式見解・企業が取り組む際の注意点を、一次情報をもとに解説します。
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2026年7月9日武石幸之助RAGとは？仕組み・活用例をわかりやすく解説【2026年版】
RAG（検索拡張生成）とは、AIが外部の情報源を検索し、その内容を根拠に回答を生成する仕組みです。定義・検索→拡張→生成の流れ・メリット・ファインチューニングとの違い・活用例・企業導入の注意点をわかりやすく解説します。
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2026年7月9日武石幸之助【2026年版】プロンプトエンジニアリングとは？意味と手法を解説
プロンプトエンジニアリングとは、生成AIが要件を満たす出力を安定して生成するよう指示（プロンプト）を設計する技術です。定義・重要性・プロンプトの4要素・ゼロショット/フューショット/思考の連鎖などの主要手法・実務のコツ・企業導入の注意点を解説します。
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