生成AI・基盤モデル– category –
生成AIの基礎技術と基盤モデルを扱うカテゴリです。LLM、Transformer、Reasoning AI、Multimodal AI、Embedding、Context Window、Fine-tuningなど、生成AIの仕組み・能力・技術動向を体系的に整理します。
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Open-weight・Local AI・Edge AIとは何か｜量子化・GPUメモリ・実行環境から考えるAIモデルの配置設計
生成AIを利用する方法は、クラウド上のAIサービスへ質問を送信することだけではありません。 AIモデルの重みを取得し、自分のPCや社内サーバー、産業用コンピュータ、組込み機器などで推論を実行する方法もあります。 こうした技術を理解するための重要な... -
Context・RAG・Memoryとは何か｜AIの知識検索と長期記憶を設計する技術
生成AIを実務へ導入すると、モデルの推論能力とは別の問題に直面します。 それは、AIが必要な情報を、必要なときに、正しい状態で利用できるかという問題です。 例えば、AIへ次のように依頼したとします。 「社内の設計資料を確認し、油圧シリンダの選定条... -
MCP・A2Aとは何か｜API・Function Callingとの違いとAI Agent接続の仕組み
AI Agentが実際に仕事をするには、外部システムとの接続が必要です。 AIがどれほど高度な推論能力を持っていても、それだけではデータベースを検索したり、ファイルを更新したり、別のAI Agentへ仕事を依頼したりできません。 必要なのは、AIの判断を外部... -
AI Agentとは何か｜Workflowとの違いと自律実行の仕組みを理解する
「AI Agent」という言葉は、2026年のAI分野で最も頻繁に使われる一方、最も意味が広がっている用語の一つです。 チャットボットにToolを一つ追加したものをAgentと呼ぶ場合もあれば、複数時間にわたりPC上で作業を続けるシステムをAgentと呼ぶ場合もありま... -
AI Codingとは何か｜コード補完からCoding Agentへ進化した開発の仕組み
2026年のAI Codingは、単に「AIにコードを書かせること」ではありません。 数年前まで中心だったのは、IDEで次の数行を予測するautocompleteでした。その後、Chat形式でコードを質問・生成するassistantが普及し、さらにrepository全体を参照するrepo-awar... -
Multimodal AIとは何か｜画像・音声・動画を統合して理解するAIの仕組み
Multimodal AIという言葉を聞くと、「画像も見られるChat AI」を思い浮かべるかもしれません。 しかし、それだけではMultimodal AIの本質を捉えられません。 **modality（モダリティ）**とは、Text、Image、Audio、Videoなど、情報の形式・感覚チャネルの... -
Reasoning AIとは何か｜「考えるAI」と推論時計算の仕組みを理解する
今日の到達点 この記事では、Reasoning AIを単に「よく考えるAI」としてではなく、推論時に計算資源を追加投入して問題解決能力を高めるAIシステムとして理解します。 読み終えると、次のことを説明できる状態を目指します。 Reasoning modelも基本的にはt... -
2026年のAIモデル勢力図｜OpenAI・Claude・Gemini・Grok・open-weightをどう選ぶか
2026年のAIモデル市場は、「どのモデルが一番賢いか」だけでは整理できなくなっています。 同じproviderの中にも、最高性能を狙うモデル、高速・低コストモデル、Coding向け、Agent向け、音声向けなど複数の系列が存在します。 さらに、クラウドAPIでのみ... -
生成AIはどう進化したのか｜TransformerからAI Agentまでの技術史
生成AIの歴史を理解するとき、「GPT-3が登場した」「ChatGPTが流行した」「AI Agentが登場した」という製品年表だけを覚えても、技術の本質は見えてきません。 重要なのは、各段階で何ができるようになり、AIシステムの構造がどう変化したのかです。 2026...
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