ChatGPTのデータ管理は、どう変わってきたのか――ファイル添付から、文脈と知識を扱う仕事環境へ
ChatGPTのファイル添付からProjects、Memory、Libraryまで、データ管理の変化を整理。保存・検索・記憶の違いと、仕事で参照すべき正本の選び方を解説します。
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生成AIの業務活用を、現場の視点で解説
公式資料や研究論文、導入の考え方をもとに、製造業をはじめとする中小企業が生成AIを業務に取り入れるための手順と注意点を解説します。
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AIに「仕事の知識」を渡すとは。ナレッジエンジニアリングからコンテキストエンジニアリングまで
専門家の判断を取り出す知識工学から、RAG、コンテキストエンジニアリングまで。社内の知識を整える仕事と、今回AIに渡す情報を選ぶ仕事を、身近な業務例で解説します。
14 min
プロンプト研究は増えたのか。2024〜2026年の論文数と、研究テーマの変化を辿る
2024〜2026年のプロンプト関連論文を、検索条件と集計期間を踏まえて比較。論文数の増減と研究テーマの変化を分け、評価・文脈・変更管理を含む実務の設計を考えます。
14 min
AIに渡す情報は、どう集めて、どう整えるか。OpenAIの公式資料から考えるデータ管理の基本
答えたい質問から必要な資料を選び、出所・対象・適用日・確定状態を確認し、命名と版管理で根拠へ戻れる状態を保つ。
14 min
AIを差し替えられる会社は、モデルより先に「データの置き場」を設計している
Driveやデータベースに会社の知識を正本として集約し、版管理・メタデータ・権限・検索インデックスを分離して設計すれば、回答精度とガバナンスを高めながら、利用するLLMやAIエージェントを将来差し替えやすくなる。
12 min
「一歩ずつ考えて」は、なぜ効いたのか。CoTからo1へ、AIへの頼み方を考える
CoTの基礎から2022年の研究、o1の推論訓練までをたどり、正答率を高める工夫と、個々の回答を採用する根拠を分けて考える。
24 min
生成AIとは何か。はじめて使う人が知っておきたい、できることと任せ方
生成AIが文章を作れることと、その内容をそのまま使ってよいことを分け、自分で確かめられる小さな仕事から始める。
12 min
AIを使う事の長期的な価値
AIの長期的価値は、単発の回答や作業短縮だけではなく、対話を通じて思考・判断・成長の履歴を蓄積し、継続的な改善ループの土台を作れることにある。
7 min
プロンプトとは何か。ChatGPTの登場から、AIへの頼み方はどう変わったのか
プロンプトの基本から、GPT-3の見本提示、ChatGPTの対話、役割・見本・作業分解、個人化と推論モデル、調査・エージェント機能までを、会議メモの例と利用者の視点でたどる。
14 min
AIが答えられない原因は、社員のAIリテラシー不足だけではありません｜情報・権限・判断基準の整え方
生成AIを導入しても業務が進まないとき、社員教育だけを見直していませんか。AIと社員が同じ場所で止まる原因を、情報・権限・判断基準の3点から整理し、一業務から改善する方法を解説します。
7 min
製造メーカーのアフターサービスに生成AIを活用する方法｜修理・取扱説明書・カスタマーサポートをつなぐ実務設計
製造メーカーの修理、取扱説明書、カスタマーサポートを生成AIでつなぐ実務設計を解説。ChatGPTプロジェクトで修理受付・一次回答を構築する具体例と、人が確認すべき安全上の境界を整理します。
18 min
三菱PLCのラダープログラム設計・管理に生成AIを活用する方法｜GX Works3と「AI部署」の実務
生成AIはPLC制御の実行者ではなく、GX Works3とPLC技術者を支援するAIメンバーとして、仕様整理・レビュー・テスト設計・変更管理・保全に活用する。
14 min
ChatGPTは「チャット」ではなく「プロジェクト」で使うと仕事になる｜料金プランとAI部署化の完全ガイド
ChatGPT ProjectsをAI部署の作業室として活用するため、料金プランの違い、管理境界、データ・承認・監査との役割分担を整理します。
26 min
AIが「誰の発言か」を考慮する設計：情報生成の信頼性を業務でどう点検するか
議会議事録向けRAG研究を手掛かりに、発言者の専門性、引用の追跡性、多視点の網羅性を企業のAI検索・要約で点検する方法を解説します。
音声あり・20 min
設備点検にLLMを活かす「記憶の選別」技術——製造現場の早期異常検知が変わりつつある
点検ログを全部読ませるのではなく、将来の診断に効く記録を選んで残すConMem。製鉄所の実験・現場試験の数値と、業務AIへ応用する条件を解説します。
音声あり・10 min
LLMに図や数式を「見て学ばせる」と何が変わるか——Visual Pretraining研究が示す文書AI活用の盲点
PDFを画像のまま学習するVisual Pretraining研究を解説。図・数式・表の情報を保つ仕組みと科学的推論の実験結果、文書AIを評価するときの確認点と限界を整理します。
12 min
AIをスケールさせる企業の現場から学ぶ、運用設計と技術負債の向き合い方
CyberAgent、NVIDIA、Metaなどの事例から、AIを現場でスケールさせる際の運用設計、コスト管理、技術負債対応の要点を整理します。
6 min