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ブラウザ操作AIエージェントとは、自然言語の指示を理解してウェブブラウザを自律的に操作する技術です。従来のRPAやスクレイピングでは難しかった非定型の操作や動的な画面にも対応でき、フォーム入力や検索、予約など幅広いタスクを自動化できます。業務...

ハルシネーションとは、大規模言語モデル（LLM）がもっともらしいが事実と異なる情報を生成してしまう現象を指します。本記事は、OpenAIが公開した論文Why Language Models Hallucinateを翻訳し、編集した内容に基づいています。 ハルシネーションは単なる...

バイブコーディングとは、実現したい機能や前提を文章で伝え、AIがコード全体を下書きし、人が動作を確かめて修正指示を重ねる開発手法です。ノーコードやローコードより設計の自由度が高く、従来の手書きより試作までの時間を短くできます。開発者は意図...

A2A（Agent2Agent）とは、異なるベンダーや技術基盤で構築されたAIエージェント同士が安全かつ効率的に連携できるように設計された共通プロトコルです。従来はエージェントが孤立して動作し、企業システム内での柔軟な連携や拡張性に制約がありました。A2A...

Model Context Protocol（MCP）とは、LLMのコンテキスト情報を、モデル内のコンテキストウィンドウに依存せず、外部で効率的に管理し、動的に提供・更新する技術です。MCPは、LLMを搭載したAIアプリケーションが外部データソースやツールとシームレスに連...

小規模言語モデルとは、大規模言語モデルと比較してコンパクトな構造を持つ自然言語処理のAIモデルです。数百万から数十億規模のパラメータで構成され、限られた計算資源でも運用できる点が特徴です。こうしたモデルは、スマートフォンやIoTデバイスなどの...

アンサンブル学習とは、複数のモデルを組み合わせて予測の精度や安定性を高める手法です。個別のモデルが持つ誤差や弱点を補い合いながら、全体としてより信頼性の高い結果を導くことができます。 機械学習において、1つのモデルだけでは対応が難しいパタ...

人工知能の技術は、ここ数年で大きく変化しています。なかでも注目を集めているのが生成AIです。文章や画像、音声などを作り出す能力を持つこの技術は、既存のAIとは異なる仕組みで動いています。 一方、従来型AIは分析や分類などの処理に特化しており、す...

2025年の崖とは、日本企業が直面するITシステムの老朽化とDXの遅れによって生じる深刻な経済的損失の可能性を示す言葉です。経済産業省が2018年に公表したDXレポートで初めて言及され、最大で年間12兆円の損失が発生すると警告されています。 現場に浸透し...

対話型AIとは、人とコンピュータが言葉を通じて自然なやりとりを行うための技術です。音声やテキストを入力として受け取り、文脈を理解しながら自動で応答することで、従来の一問一答型のシステムとは異なる柔軟な対応が可能になります。AIは会話を重ねる...

ResNetとは、2015年にMicrosoft Researchによって発表された深層学習モデルで、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の一種です。従来のCNNでは層を深くすることで性能が向上する一方で、勾配が伝わりにくくなる勾配消失という問題がありました。ResNet...

ニューラルネットワークとは、人間の脳の仕組みを再現した学習モデルであり、機械学習や人工知能の分野で広く活用されています。脳内の神経細胞であるニューロンが相互に接続しながら情報を処理するように、ニューラルネットワークも多層構造を持ち、デー...