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AI領域の技術・事例をお届けします。
2026/8/27
法務
生成AIと著作権法：商用利用における侵害リスクと安全運用のポイント
生成AIの商用利用に伴う著作権侵害リスクと安全運用の要点を解説。日本の著作権法第30条の4の解釈や、生成・利用段階での「類似性」「依拠性」の判断基準、トラブルを未然に防ぐ社内チェック体制の構築方法を詳しく整理します。
2026/8/26
セキュリティ
社内データ漏洩を防ぐ！企業向け生成AI利用ガイドラインの作り方と必須条項
企業における生成AI活用に伴う情報漏洩を防ぐための社内ガイドライン策定手順と必須条項を解説。オプトアウト設定、入力禁止データの定義、シャドーAI対策、従業員教育、事故発生時の報告体制まで実務に即して網羅的に整理します。
2026/8/25
機械学習
データサイエンティストが直面する「PoC止まり」を防ぐビジネスKPI評価設計
機械学習プロジェクトで頻発する「PoC止まり」を防ぐための評価設計手法を解説。AUCやRMSEなどの機械学習指標を、利益やコスト削減額といった具体的な事業KPIへマッピングするコスト・ベネフィット行列の活用法と、意思決定を加速する進め方を整理しました。
2026/8/24
レコメンド
推薦システム（レコメンドエンジン）の基礎：協調フィルタリングからLLM推薦への進化
推薦システム（レコメンドエンジン）の進化を体系的に解説。協調フィルタリングや行列分解の数学的基礎から、コールドスタート問題を解消するハイブリッド設計、LLMを活用した文脈考慮型レコメンドや多層アーキテクチャの最新動向まで詳しく解説します。
2026/8/23
異常検知
異常検知AIの実践：製造業・設備保全におけるセンサーデータ活用と誤検知削減
製造業や設備保全におけるIoTセンサーデータを活用した異常検知AIの実践手法を解説。極端な不均衡データに対応する教師なし学習手法、現場のアラート疲れを防ぐ時間窓判定や動的閾値チューニング、多段階判定による誤検知削減のアプローチを紹介します。
2026/8/22
MLOps
機械学習モデルが本番で劣化する「データドリフト」の検知と再学習パイプライン（MLOps）
本番環境で稼働する機械学習モデルが直面するデータドリフト（Covariate Shift）や概念ドリフト（Concept Drift）のメカニズムを解説。PSI等の統計的検知手法から自動再学習パイプライン、安全なデプロイ戦略までMLOpsの要点をまとめました。
2026/8/21
機械学習
現場で使える需要予測モデルを構築するためのデータ前処理と特徴量エンジニアリング
現場で実用的な需要予測モデルを構築するためのデータ前処理と特徴量エンジニアリングを解説。在庫切れに伴う欠損値・外れ値の適切な処理、カレンダーやラグ特徴量の設計、時系列特有のデータリーケージ防止策まで実務ポイントを網羅してご紹介します。
2026/8/20
機械学習
「生成AI」と「予測型機械学習（従来型AI）」の使い分けとハイブリッド活用
生成AIと予測型機械学習（従来型AI）の得手不得手を客観的に整理。需要予測やスコアリング等のテーブルデータ分析とLLMを最適に組み合わせた高度なハイブリッドシステム構成例、実務における選定基準と運用設計のポイントを詳しく解説します。
2026/8/19
アーキテクチャ
LangChain / LlamaIndex / フレームワークなし：LLMアプリの構成はどう選ぶべきか
LLMアプリケーション開発におけるLangChain、LlamaIndex、公式SDK直接利用（Vanilla）の3大構成を徹底比較。フレームワークの過剰な抽象化がもたらすリスクと、プロジェクト規模や目的に適した選定指針を論理的に解説します。
2026/8/18
LLM
構造化データ（JSON）を安定して出力させるLLMプロンプト＆スキーマ定義テクニック
LLMを業務システムやAPI連携に組み込む際の必須要件である「構造化データ（JSON）出力の安定化」。プロンプト指定の限界から、JSON Mode、Tool Calling、最新の制約付きサンプリング（Structured Outputs）まで体系的に解説します。