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AIエージェントとは｜2026年の現在地と、業務で使えるところ・使えないところ
2025年から急速に注目を集める「AIエージェント」。チャットボットや RAG とは何が違い、業務でどこまで任せられるのか。エージェントの基本構造、代表的な実装パターン、企業活用の現実、残された課題を、現場目線で整理しました。
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2026年のAI業界トレンドまとめ｜LLM・エージェント・マルチモーダル・規制の現在地
2026 年に入った AI 業界の主要トレンドを総まとめ。LLM の性能向上、AI エージェントの実用化、マルチモーダル AI、AI 規制、オープンモデル、業界別の浸透——技術・産業・規制の 3 軸で全体像を整理しました。
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業務で生成AIを使う前に｜LLMの強みと限界、導入の第一歩
生成AI（LLM）を業務に取り入れる動きが本格化する中、「何ができて、何ができないか」を整理せずに導入を急ぐと、現場で使われない仕組みになりがちです。LLMの基本、得意・不得意、業務活用の進め方、ハルシネーションへの向き合い方を、現場目線でまとめました。
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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。