コラム

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ファインチューニングとは？仕組みやメリット、注意点などを解説

近年、生成AIは企業活動において欠かせない存在となりつつあります。文章作成、要約、問い合わせ対応、画像生成など、幅広い業務をAIがサポートでき、企業の業務効率の改善や顧客満足度の向上に繋がっています。一方で、「AIをもっと自社にあわせたい」「業界特有の用語や文体を理解させたい」などの課題もあります。 その解決策として注目されている技術が「ファインチューニング」です。この記事では、ファインチューニングの仕組み、種類、メリット、注意点、活用例までをわかりやすく解説します。

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クラスタリングとは？仕組みや手法、注意点、活用シーンをわかりやすく解説

ビジネスの現場ではビッグデータの活用が必須となり、顧客行動の理解や設備の異常検知などを行う際に膨大なデータの分析が必要です。そこで有効なのが「クラスタリング」という手法です。クラスタリングは機械学習における重要なデータ分析手法として、注目を集めています。 この記事では、クラスタリングについて、その仕組みや導入するメリット、課題、活用シーンについて解説します。

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LSTM（長・短期記憶）とは？RNNとの違いや仕組み、活用事例まで解説

AI技術は進化をつづけていますが、その過程でさまざまな仕組みをもつAI技術が生まれました。LSTMもその一つであり、RNN（再帰型ニューラルネットワーク）というモデルを改善するために開発されたものです。 RNNやLSTM、GRU、そして、Transformerなど次々と新しいAI技術が登場していますが、どのような仕組みの違いがあり、どのような場面に適しているのでしょうか？それぞれの技術を正しく理解することで、AIツールをビジネスの現場に活用しやすくなるでしょう。 この記事では、LSTMとは何か、その仕組みや他の技術との違い、LSTMのメリットと注意点、活用事例などについて解説します。 RNN（再帰型ニューラルネットワーク）についてはこちらもご覧ください。 RNNとは？ LSTMやGRUとの違い、特徴、活用事例をわかりやすく解説のページへ

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深層学習における「ドロップアウト」とは？過学習対策の仕組みやメリットなどを解説

深層学習（ディープラーニング）は、AI（人工知能）のなかでも特に高い精度を誇る技術として、画像認識や自然言語処理、音声認識など多くの分野で活用されています。 深層学習を活用するうえで、訓練データの過度な適合によって起きる「過学習」の問題は避けて通れません。過学習とは、学習データに対しては高い精度で対応できるにもかかわらず、未知のデータにはうまく対応できず同様の精度を出せない問題のことです。過学習が起こることで、推論（テスト）時に期待した精度が得られないこともあるのです。 この過学習の問題を防ぐために開発されたのが「ドロップアウト」という手法です。本記事では、ドロップアウトの仕組みや効果、メリット・注意点について解説します。 ※なお、ドロップアウトは学習時と推論時で挙動が異なるため、補正を行わない実装では両者で出力の期待値がずれてしまう点に注意が必要です。ただし実務では、多くの深層学習フレームワークがインバーテッドドロップアウト（学習時にスケーリングして推論時にずれが出ない）方式を採用しており、通常は学習時と推論時で期待値がずれないように実装されています。

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近年注目されているエッジAIとは？メリットや活用事例もご紹介

AI技術はいまや企業にとって欠かせない重要な技術ですが、ビジネスに活用する際にはさまざまな問題が起こることがあります。たとえば、膨大なデータ処理を行うために処理スピードが遅い、情報漏えいのようなセキュリティの問題があるなどです。 そこで注目されているのが、エッジAIです。エッジAIとは、データが発生した場所の近く（エッジ）でAIが処理を行う技術のことです。導入することで、反応速度が上がる、通信コストを削減できるなど多くのメリットを得られます。 この記事では、エッジAIの概要、メリットや問題点、活用事例などについて解説します。

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プロジェクトの炎上とは？影響や適切な対応、予防策について解説

システム開発でできるだけ避けたいのが、プロジェクトの炎上です。プロジェクトが炎上してトラブルが多発するとメンバーが対応に追われることとなり、疲弊してしまうでしょう。そのような事態に陥らないようにするためには、どうすべきなのでしょうか？ この記事では、プロジェクトの炎上とはどういうことなのか、炎上が起きる主な原因や影響、炎上した際の立て直しの流れ、予防策などについて解説します。

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テスト仕様書の書き方～テストケース作成のポイント～

「テスト仕様書」におけるテストケースは、確実にテストを実施するうえで重要なドキュメントです。本コラムでは、テスト仕様書の一部であるテストケースの書き方やそのポイントについて解説します。

• ソフトウェアテスト・品質保証

システムテスト（総合テスト）とは？その目的・観点・種類、実務で使える手順について解説

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脆弱性診断（セキュリティ診断）とは？実施する目的や種類、ツールの選び方をわかりやすく解説

脆弱性診断（セキュリティ診断）とは、情報システムを構成するOSやミドルウェア、Webアプリケーションなどに「脆弱性」がないかを診断することです。近年、インターネットの発展とともにサイバー攻撃による個人情報の流出など、セキュリティインシデントも増加傾向にあります。サイバー攻撃の多くは「脆弱性」を悪用して行われており、情報資産を守るためにはセキュリティ対策が必要不可欠です。本記事では、「脆弱性」とは何か、脆弱性診断とペネトレーションテストとの違いなどのほか、脆弱性診断の種類や方法などについて解説します。