LLM Frontline
開発・エージェント
LLMのTool Use(関数呼び出し)とは｜仕組みと精度を上げるツール設計
LLMが外部のツールやAPIを呼び出す「Tool Use(関数呼び出し/function calling)」の仕組みを、実務目線で解説します。tool_useとtool_resultの往復、クライアントツールとサーバーツールの違い、いつ呼ぶかの制御、そして呼び出し精度を上げるためのツール定義のコツまでを整理します。
記事一覧（9ページ目）
ニュース・動向
Metaの画像生成「Muse Image」を業務目線で読む｜描く前に考えるAIと肖像の線引き
Metaが2026年7月7日に公開した画像生成モデル「Muse Image」を、業務利用の観点から冷静に整理します。プロンプトを推論してから描く仕組み、広告クリエイティブへの統合、そして他人の公開写真を素材にできる機能の権利・肖像リスクまで、事実ベースで読み解きます。
ニュース・動向
NVIDIAとHugging Faceが「LeRobot」を強化｜オープンなロボット基盤モデルGR00T N1.7
NVIDIAとHugging Faceが2026年7月に発表した、オープンソースのロボット学習基盤「LeRobot」への大型統合を整理します。オープンで商用利用可能なVLAモデル「Isaac GR00T N1.7」、データ収集フレームIsaac Teleop、そしてソフトウェア中心のLLMエンジニアがフィジカルAIをどう捉えるべきかを、事実ベースで読み解きます。
モデル比較・選び方
オープンウェイトLLMの新勢力｜GLM-5.2・Kimi K2.7・MiniMax M3を業務目線で
2026年6月に相次いで公開されたオープンウェイトの大規模言語モデル(GLM-5.2・Kimi K2.7・MiniMax M3)を、業務利用の観点から整理します。ベンチマーク順位に飛びつかず、ライセンス・自ホスト・データの扱い・自社検証という評価軸で、オープンモデルをどう選ぶかを冷静に読み解きます。
開発・エージェント
Claudeのadvisorツールとは｜速い実行役に賢い相談役を組み合わせる
Claude APIのadvisorツール(ベータ)を実務目線で整理します。安価で速いexecutorモデルが、生成の途中で高性能なadvisorモデルに設計方針を相談する仕組み、向く用途・向かない用途、コストの見え方、出力量の制御やキャッシュといった運用上の勘所をまとめます。
ニュース・動向
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。
ルール・リスク管理
AI利用時の情報管理｜入力してよいデータの線引きと社内での運用
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。
開発・エージェント
コード生成AIとの付き合い方｜レビュー前提で品質を保つ使い方
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。
ルール・リスク管理
ハルシネーション対策の実務｜検証フローの作り方と運用のコツ
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。
業務活用
会議・議事録業務でのAI活用｜文字起こしから要約・共有までの実務手順
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。
業務活用
LLMのコスト管理｜トークン課金の考え方と削減の定石
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。
モデル比較・選び方
主要LLMの選び方｜用途別の考え方と「使い分け」の基準
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。