https://media-llm.printemps.tokyo 生成AI・LLMの「実務で使える」に特化した情報メディア。ニュースの表層ではなく、プロンプト設計・モデルの選び方・開発・社内ルールまで、仕事にどう効くかを冷静に検証してお届けします。 ja https://media-llm.printemps.tokyo/articles/ai-agent-toha https://media-llm.printemps.tokyo/articles/ai-agent-toha Sun, 05 Jul 2026 00:00:00 +0900 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。 https://media-llm.printemps.tokyo/articles/ai-joho-kanri-guideline https://media-llm.printemps.tokyo/articles/ai-joho-kanri-guideline Sun, 05 Jul 2026 00:00:00 +0900 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。 https://media-llm.printemps.tokyo/articles/code-seisei-ai-tsukiaikata https://media-llm.printemps.tokyo/articles/code-seisei-ai-tsukiaikata Sun, 05 Jul 2026 00:00:00 +0900 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。 https://media-llm.printemps.tokyo/articles/hallucination-taisaku-jitsumu https://media-llm.printemps.tokyo/articles/hallucination-taisaku-jitsumu Sun, 05 Jul 2026 00:00:00 +0900 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。 https://media-llm.printemps.tokyo/articles/kaigi-gijiroku-ai-katsuyo https://media-llm.printemps.tokyo/articles/kaigi-gijiroku-ai-katsuyo Sun, 05 Jul 2026 00:00:00 +0900 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。 https://media-llm.printemps.tokyo/articles/llm-cost-kanri https://media-llm.printemps.tokyo/articles/llm-cost-kanri Sun, 05 Jul 2026 00:00:00 +0900 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。 https://media-llm.printemps.tokyo/articles/llm-erabikata-yotobetsu https://media-llm.printemps.tokyo/articles/llm-erabikata-yotobetsu Sun, 05 Jul 2026 00:00:00 +0900 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。 https://media-llm.printemps.tokyo/articles/prompt-sekkei-kihon https://media-llm.printemps.tokyo/articles/prompt-sekkei-kihon Sun, 05 Jul 2026 00:00:00 +0900 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。 https://media-llm.printemps.tokyo/articles/rag-toha https://media-llm.printemps.tokyo/articles/rag-toha Sun, 05 Jul 2026 00:00:00 +0900 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。 https://media-llm.printemps.tokyo/articles/seisei-ai-gyoumu-riyou-rule https://media-llm.printemps.tokyo/articles/seisei-ai-gyoumu-riyou-rule Sun, 05 Jul 2026 00:00:00 +0900 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。