大規模言語モデルを実務へ導入しようとするとき、多くの組織が最初に直面するのが、「どのモデルを使うべきか」という問いです。

RAGは、検索と生成を組み合わせることで、単体の大規模言語モデルでは扱いにくい最新情報や社内知識、ドメイン固有情報を活用できる仕組みとして広く使われるようになっています。

大規模言語モデルの議論では、しばしば「モデルは大きいほど強い」という見方が前面に出ます。

AIエージェントは、単に質問に対して文章を生成する存在から、外部の仕組みと接続しながら実際の処理を遂行する存在へと大きく進化しつつあります。

AIや機械学習の話では、データ収集、モデル学習、推論処理が別々の話題として語られることが少なくありません。実際、それぞれの工程では使う技術も、担当する人も、重視すべき観点も異なります。

AIモデルは、学習が終わって本番環境へ配置した時点で役割を果たし終えるものではありません。むしろ、そこから先にある運用の期間こそが長く、しかも難しさも増しやすい領域です。