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AIエージェントとは何か｜従来の自動化との違いと任せてよい仕事

生成AIの活用で注目されるAIエージェントを冷静に解説します。チャットボットやRPAとの違い、自律性がもたらす利点とリスク、実務でエージェントに任せてよい仕事と任せるべきでない仕事の線引きをまとめます。

2026年7月5日

生成AIに入力してよい情報と入力してはいけない情報の線引きを解説します。情報区分ごとの判断基準、サービスの設定と規約で確認すべき点、線引きを形骸化させない社内運用の工夫をまとめます。

2026年7月5日

コード生成AIを業務開発で使うための実務的な指針を解説します。生成コードをレビュー前提で扱う理由、任せてよいタスクの選び方、依頼の粒度とテストの組み合わせ、チームでの運用ルールをまとめます。

2026年7月5日

LLMがもっともらしい誤情報を生成するハルシネーションへの実務的な対策を解説します。発生をゼロにできない前提での検証フローの設計、用途別のチェックの深さ、プロンプトと仕組みでの抑制策をまとめます。

2026年7月5日

議事録作成に生成AIを組み込む実務手順を解説します。録音・文字起こし・要約・確認・共有の各工程での使いどころ、精度を上げるプロンプトの型、録音や情報管理で守るべき注意点をまとめます。

2026年7月5日

LLMのAPI利用で避けて通れないトークン課金の仕組みと、コスト管理の実務を解説します。料金の構造、見積もりの立て方、モデルの使い分けやキャッシュ活用といった削減の定石、監視の仕組みづくりをまとめます。

2026年7月5日

ChatGPT・Claude・GeminiなどのLLMをどう選ぶかを、特定モデルの優劣ではなく用途と制約から考えます。評価軸の立て方、自社ユースケースでの試し方、乗り換え前提の運用設計をまとめます。

2026年7月5日

業務でLLMの出力を安定させるためのプロンプト設計を解説します。役割・制約・出力形式・例示という4要素の組み立て方、書き直しの手順、テンプレート化して共有するまでの実務をまとめます。

2026年7月5日

社内文書をAIに答えさせる代表的な手法であるRAG(検索拡張生成)を解説します。検索と生成を組み合わせる仕組み、向いている用途と向かない用途、導入前に確認したい判断ポイントをまとめます。

2026年7月5日

生成AIを業務で使い始める前に決めておきたい社内ルールを整理しました。対象範囲・入力してよい情報・確認フロー・責任の所在という4つの論点と、小さく始めて育てる運用の考え方をまとめます。

2026年7月5日