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アーキテクチャ

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ファインチューニング・プロンプト・RAGの使い分け：自社データ活用の3つの選択肢

自社データをLLMに活用する3つの方法（プロンプト・RAG・ファインチューニング）を、解く問題・データ量・更新頻度・コストの4軸で比較。「ファインチューニングすれば賢くなる」という誤解と、段階的な進め方を整理します。

設計の不備が生まれる3つの典型パターンを整理し、「直すべき設計」と「放置してよい設計」の見分け方、影響度×変更頻度による優先順位マトリクス、そして設計見直しを事業判断に翻訳する方法を解説します。

データベース選定はエンジニアの技術的趣味ではなく、スケーラビリティ・コスト・採用市場に直結する事業判断です。SQL/NoSQLの本質的な違いと、投資・買収判断で問うべき視点を解説します。

モノリス・モジュラモノリス・マイクロサービス・サーバーレスの選択は技術者の趣味ではなく、組織規模・開発速度・コスト構造を決定する経営判断です。スタートアップのフェーズ別推奨と投資・買収判断で使えるアーキテクチャ評価フレームワークを解説します。

API利用・RAG・Fine-tuning・自前モデルの4形態を費用構造・スケール特性・リスクから比較し、精度要件・データ機密性・コスト・スピードの4軸で選択基準を整理します。スタートアップが直面するアーキテクチャ判断を体系化した実践フレームワーク。

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