LLM Frontline
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。
#実務 の記事
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
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。