AI Tools Radar ブログ
実際の仕事や創作に役立つAIツールのガイド、方法、見解をお届けします。
情報アーキテクチャとは？AIが見つけられるよう知識を構造化する方法
AIナレッジベースの情報アーキテクチャは、メモの検索と関連付けの質を左右します。分類体系、フォークソノミー、信頼できる検索を支える構造を解説します。
AIの知識蒸留とは？小さなモデルを大規模モデルのように学習させる方法
AIの知識蒸留は、大規模モデルから小規模モデルへ性能を移します。2026年の効率的なオンデバイスAIを支える手法を解説します。
MoEとは？専門家のルーティングと計算・メモリの違い
MoE は各トークンを少数のエキスパートに振り分けます。Mixtral はその実例ですが、運用時にはモデル全体の重みの保存も考慮が必要です。
Model Context Protocol（MCP）とは？実践ガイド
Model Context Protocol（MCP）はAIアプリがツールやデータに接続するための共通インターフェースです。ホストがクライアントとサーバーの接続を管理し、サーバーはツール、リソース、再利用可能なプロンプトを提供します。プライバシーや操作の安全性はプロトコルだけでは保証されず、ホスト、サーバー、配置に依存します。
マルチモーダルAIとは？仕組みと変わることを解説
マルチモーダルAIは、単一のモデル内でテキスト、画像、音声、動画を含む複数種類の入力を処理し、推論するAIシステムです。一度に一つの形式を扱うのではなく、グラフを見て、付随するレポートを読み、その両方の理解を必要とする質問に答えられます。
マルチモーダルAIとは？テキスト・画像・音声・動画を統合処理する仕組み
日常のタスクの多くが複数のデータ形式を必要とするため、マルチモーダルAIモデルは重要です。一度の会議からスライド、発言、メモが生まれることがあります。医療記録には、スキャン画像、報告書、音声による口述が含まれる場合があります。複数の入力を受け入れるモデルなら、別々のツール間を切り替える必要を減らせます。
プログレッシブ・サマライゼーションとは？ノートを賢く要約する実践ガイド
プログレッシブ・サマライゼーションは、ティアゴ・フォルテが考案したノート術で、複数回の見直しを通じて情報を圧縮します。見直すたびに資料を強調したり書き換えたりし、最も有用な部分だけを残します。フォルテによる基礎的な解説は https://fortelabs.com/blog/progressive-summarization/ を参照してください。
プロンプトキャッシュとは？AIアプリのコストと遅延を減らす実践ガイド
プロンプトキャッシュは、AIプロンプト内で繰り返される部分を保存し、呼び出すたびに同じトークンを再計算することを防ぎます。この技術はAnthropicやOpenAIなどのプロバイダーが提供するAPIに採用されています。似た文脈を繰り返し送るアプリケーションに有効です。複数のリクエストで同じ背景文が使われると、開発者は料金の低下と応答の高速化を実感できます。
プロンプトエンジニアリングとは？やさしく学ぶ実践ガイド
プロンプトエンジニアリングは、特定の有用な結果を生むようAIへの指示を意図的に構成するプロセスです。AIツールとの気軽な会話とは異なり、適切に設計されたプロンプトは、各入力を設計課題として捉えます。モデルが知るべき情報は何か、出力をどの形式にするか、どの制約を課すかを考えます。
RAGとは？ 検索拡張生成の仕組みを実践的に解説
検索拡張生成（RAG）は、回答を生成する前に知識ベースから関連文書を取り出し、モデルの記憶だけでなく実際の資料に基づいて答えるAI技術です。学習時に見ていない文書についても回答でき、参照元を示せる点が特徴です。
人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）とは？実践ガイド
RLHFはChatGPTを支える訓練手法です。人の評価から報酬モデルを構築し、強化学習によってモデルの応答を改善する仕組みを解説します。
セマンティック検索とは？AIがキーワードではなく意味を理解する仕組み
セマンティック検索は、単語の完全一致ではなく意味を照合する検索方法です。ベクトル埋め込みによって質問と文書の両方を共通の空間で表現するため、表現が異なっても、似た概念は互いに近く配置されます。