【完全版】AIエージェントとは？仕組み、メリット、活用事例、種類、作り方を徹底・生成AIとの比較

AI技術の進化が進む中、特に注目を集めているのが「AIエージェント」です。AIエージェントは、ユーザーの指示を受けてタスクを実行するだけでなく、自律的に判断し行動する能力を持つシステムです。その応用範囲は広がり続け、私たちの日常やビジネスに大きな変化をもたらしています。実際、ガートナーの予測によれば、2028年までに日常業務における意思決定の少なくとも15％がAIエージェントによって自律的に行われるようになると言われています。この数値は、2024年時点の0％から大幅に増加する見込みです。この予測は、AIエージェントが私たちの生活やビジネスの在り方にいかに大きな影響を与える可能性を秘めてい...

2025年の AIトレンド ：未来を変える技術

人工知能（AI）は、2025年に最も注目される技術になることは間違いありません。企業の会議室から教室、病院、家庭まで、AIはますます私たちの生活に深く関わっていきます。AIの影響が広がる中で、その倫理的な問題にも対応する必要があります。例えば、AIが仕事に与える影響や、人間の創造性を奪うのか、データ収集がプライバシーにどう影響するのか、などの疑問が残っています。2025年には、これらの疑問に対する答えが少しずつ明らかになるかもしれません。また、これまで考えられなかった革新的な技術も登場するでしょう。本記事では、今後12ヶ月間に注目すべき AIトレンド を紹介します。世界のAI市場規模と導...

2025年から2030年までのITテクノロジートレンドトップ10を徹底的に解説

現在の社会的および経済的な混乱やトレンドの中で成功を収めるためには、CIOや他のITリーダーが未来を見据えることが求められます。本記事で挙げられるの2025年トップ戦略的技術トレンドは、組織や企業が安全に未来へと進んでいくための道標となるでしょう。本記事はそれぞれの強力な新しいトレンド技術のビジネス上の利点、セキュリティ、どのようにイノベーションの障害を克服するか、企業における活用事例、日本での導入状況などを詳しく解説していきます。2025年から2030年までのIT技術・テクノロジートレンドトップ10カテゴリー①： AIの必須要素とリスクが組織に自己防衛を促すトレンド１：エージェント型A...

【最新版】ChatGPTのライバルであるNvidiaのNVLM 1.0を完全に解説、機能、できること、技術、GPT-4oと他の生成AIとの比較

ChatGPTのような生成AIソフトウェアについて語る際、Nvidiaを思い浮かべずにはいられません。Nvidiaは、生成AI革命の初期段階における大きな勝者の一つです。しかし、これまでNvidiaは、OpenAIのような企業が複雑な生成AI機能を処理するために必要なチップを提供していることで最もよく知られていました。本記事では、NvidiaのNVLMはなんでしょうか。NvidiaのNVLM 1.0のできること、技術、ChatGPTのGPT-4oとの比較などを徹底的に解説していきます。NvidiaのNVLM 1.0とは？GPT-4oと他の生成AIとの比較NVLM 1.0についての定性的研...

【完全版】Claude 3.5 Sonnetとは？機能、活用事例、Artifacts機能、ChatGPT4oとGeminiの違い

Anthropicは、独自のAI技術「Claude 3.5 Sonnet」を発表しました。これは、OpenAIのGPT-4oと比較して強力な性能を誇ります。Claude.aiの最新リリースは多くの関心を集め、急速に採用されています。Claude 3.5モデルファミリー に新たに加わったClaude 3.5 Sonnetは、優れた知能、速度、コスト効率を持ち、業界の水準を引き上げました。 このモデルは、同業他社や前世代のClaude 3 Opusを様々な評価で上回り、AIの世界においてゲームチェンジャーとなっています。Claude 3.5 Sonnetは、いくつかのベンチマークでGPT-4...

【最新版】Google Gemini（ジェミニ）の完全ガイド ChatGPTとの比較 世界で最強のAIトップ

これまで、OpenAIは人工知能（AI）とチャットボットの世界で圧倒的な力を持っており、そのGPT-4大規模言語モデル（LLM）はChatGPT（MicrosoftのCopilotも含む）を支え、世界中で大きな話題を呼んでいました。OpenAIは早くからリードを取り、他の企業はそれを追いかける形となっていました。 しかし、OpenAIには新たな挑戦者が現れました。それがGoogle Geminiです。この新しいAIは2023年末に発表され、2024年2月に登場すると、瞬く間にAIの世界で大きな波を起こしました。Geminiは40以上の言語（日本語も含む）に対応し、リアルタイムで正確かつ理...

RAG とは？導入の利点や課題、活用事例を徹底解説！

RAG （検索拡張生成）は外部の知識ソースを統合することで、大規模言語モデル（LLM）を強化する画期的な技術です。汎用言語モデルをファインチューニングすることで、感情分析や固有表現認識などの一般的なタスクを実行できます。これらのタスクには通常、追加の背景知識は必要ありません。さらに複雑で知識集約的なタスクに取り組む場合、外部の知識ソースにアクセスしてタスクを遂行する言語モデルベースのシステムを構築することが可能です。このアプローチにより、生成される応答の精度が向上し、事実との整合性が高まります。また、「ハルシネーション」と呼ばれる情報の不一致問題を軽減する助けにもなります。メタAI研究者...