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AIモデルの評価指標を選ぶときの考え方｜精度・再現率・適合率の使い分け
AI モデルの良し悪しを判断するための「評価指標」。Accuracy、Precision、Recall、F1、AUC など、用途ごとに見るべき指標が変わります。実務でよく使う指標の意味と、業務シーンに応じた選び方を、混同しやすいポイントとともに整理しました。
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異常検知の基礎｜手法・実装パターン・現場でつまずきやすいポイント
異常検知は、製造・医療・金融・セキュリティなど幅広い分野で AI 活用の中核を担う技術です。教師なし・教師あり・半教師ありの違い、代表的なアルゴリズム、実装パターン、評価方法、現場でのつまずきポイントを整理しました。
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AI 学習データセットとアノテーションの実務｜品質が AI の成果を決める
AI モデルの精度は、最先端アルゴリズムよりも「学習データの質と量」で決まることが多いものです。アノテーション設計、品質管理、ガイドライン作り、外注アノテーションの活用、合成データの可能性まで、データ作りの実務を整理しました。
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エッジAIとは｜デバイス側でAIを動かすメリットと、実装の現実
クラウドではなくデバイス側で AI 推論を実行する「エッジ AI」。レイテンシ・プライバシー・通信コストの観点で選ばれることが増えています。技術スタック、向く用途・向かない用途、実装で直面する制約を整理しました。
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OCRと文書AI｜紙の業務をデータに変える技術スタックと実装の現実
OCR・文書 AI は、紙ベースで残る業務をデジタル化する基盤技術です。OCR の進化、AI-OCR・帳票解析・契約書解析の違い、生成 AI との組み合わせ、実装で直面する精度・運用課題を、業務目線で整理しました。
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RAG（検索拡張生成）とは｜LLMに「自社の知識」を持たせる仕組みと実装の現実
生成 AI を業務に取り入れる定番手法「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」。社内マニュアル・FAQ・規定文書を LLM に参照させ、ハルシネーションを抑える仕組みです。RAG の基本構造、実装パターン、つまずきやすいポイントまで整理しました。
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時系列予測の基礎｜需要予測・故障予測・トレンド分析の手法と実装ポイント
売上、需要、故障、来店数、株価——時系列データの予測は、ビジネスの意思決定で広く必要とされる技術です。古典的な統計手法から最新の深層学習まで、主要手法と使い分け、実装で気をつけたいポイントを整理しました。
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動画解析AIの応用｜防犯・小売・スポーツ・産業まで広がる活用シーン
動画解析 AI は、防犯カメラ、小売店舗、スポーツ、製造ライン、農業、医療など、極めて幅広い領域で実装が進んでいます。代表的な技術スタック、主要応用シーン、実装の難しさを領域横断で整理しました。
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AI開発プロセスの全体像｜成功するチーム構成と実装ステップ
AI開発プロジェクトを成功させるための全プロセスを解説。目標設定、データ収集・前処理、モデル設計、評価・改善、運用維持まで。最適なチーム構成、最新トレンド、よくある落とし穴と対策を実務目線で紹介します。