IBM要約– category –
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【IBM要約】AIがAIを評価する時代へ：「LLM as a Judge」が切り拓く新しい評価手法
AIが生み出す大量のテキストをどう評価するかは大きな課題です。従来の指標や人手評価では限界がありますが、そこで注目されているのが「LLM as a Judge（AIによるAI評価）」という新しいアプローチです。本記事ではその仕組み、利点、課題をわかりやすく... -
【IBM要約】AI時代を生き抜くために知っておきたい7つのキーワード
私たちの生活に浸透するAI。その進化は想像以上に速く、専門用語も次々と登場しています。この記事では、AIに関する重要な7つのキーワードをわかりやすく解説。初学者から中級者まで、AIの最前線を効率よくキャッチアップできます。 https://www.youtube.c... -
【IBM要約】Llama Stackで実現する次世代AI開発：RAG・エージェント機能・企業導入まで徹底解説
近年、生成AIの進化は目覚ましく、RAG（検索拡張生成）やエージェント機能を活用したアプリ開発が急速に広がっています。Llama Stackは、こうしたAIアプリを効率的に構築・運用するための標準化フレームワークであり、開発から本番運用までをシームレスに... -
【IBM要約】Explainable AI（XAI）とは？AIの意思決定を「見える化」する技術と未来への影響
AI技術が急速に進化する中で、私たちは「AIがなぜその判断をしたのか」を理解する必要性に直面しています。本記事では、AIの判断を透明化するExplainable AI（XAI）の仕組みやメリット、課題、そして今後の展望についてわかりやすく解説します。 https://w... -
【IBM要約】AI時代の新しいスキル：プロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリングの違いとは？
AIを効果的に使うためには「プロンプトエンジニアリング」だけでは不十分です。今注目されているのが、より広い概念である「コンテキストエンジニアリング」。AIに最適な環境を与えることで、想像以上の成果が得られるのです。 https://www.youtube.com/em... -
【IBM要約】AIモデルを安全に運用するためのセキュリティ戦略
AIを使ったアプリは便利ですが、その安全性を守るには特有のリスクへの理解と対策が必要です。本記事では、AIモデルの脆弱性を検出し、攻撃を防ぐための方法やツールについて、実践的なアプローチを解説します。 https://www.youtube.com/embed/xOQW_qMZdl... -
【IBM要約】GPT-5登場：精度・柔軟性・安全性が進化した次世代AIの全貌
OpenAIが最新モデルGPT-5を発表しました。従来の課題であった「幻覚（誤情報）」「柔軟性不足」「安全性」を改善し、推論力と即応性を両立させた革新型AIです。本記事では、その特徴と進化ポイントをわかりやすく解説します。 https://www.youtube.com/emb... -
【IBM要約】AI活用を加速する文書処理ライブラリ「Docling」の革新力とは？
AIの性能を最大限に引き出すには、扱うデータの質がカギとなります。中でも企業内に眠る約90%の非構造化データは、活用が難しい領域とされてきました。この記事では、そうした非構造化データをAIフレンドリーに変換するためのオープンソースツール「Doclin... -
【IBM要約】AI時代のセキュリティ課題とは？IBMが発表した「2025年データ侵害コストレポート」の衝撃
AIの急速な普及が進む中、サイバー攻撃の手法も進化しています。IBMが公開した「2025年版データ侵害コストレポート」では、世界600社・3,500人以上のリーダーへのインタビューを元に、最新のセキュリティリスクとその経済的影響が明らかにされました。本記...
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