技術DD デューデリジェンス AI活用
AIを使って技術DDを自分たちで進める実践ガイド：資料・手順・質問例・限界・依頼の判断基準
投資担当者や事業会社が、AIを使って技術デューデリジェンスの相当部分を自分たちで進めるための実践ガイド。対象、必要資料、5つの手順、質問例、証拠の管理、レッドフラッグ、秘密情報とコードの扱い、AIの限界、専門家に依頼すべき条件を整理します。
Tied株式会社
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AI活用
「AI活用」が付いた記事 10 件
技術リテラシー LLM AI
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。
Tied株式会社
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ハルシネーション LLM AI
ハルシネーションとは何か：発生メカニズムと業務利用での抑え方
生成AIが事実と異なる内容をもっともらしく出力するハルシネーションの定義、発生メカニズム、業務上リスクの高い場面、根拠提示・RAG・検証工程による抑え方を経営者・推進担当者向けに整理します。
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中小企業 AI人材 AI活用
社内の「AI推進担当」をどう育てるか：一人目のAI人材の選び方と伴走の設計
AI推進担当の「一人目」に必要なのは技術力ではなく業務理解と越境力です。候補者の見つけ方、外部伴走と組み合わせた育成設計、担当者を潰す典型パターンまでを解説します。
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技術リテラシー LLM AI
RAG（検索拡張生成）とは何か：社内データをAIに使わせる仕組みと限界
RAGは社内文書を検索し、その結果をもとにLLMに回答させる仕組みです。ファインチューニングとの違い、文書分割から生成までの4ステップ、精度を左右する要因、社内Botが期待どおり動かない典型原因を整理します。
Tied株式会社
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中小企業 AI活用 データ整備
社内問い合わせBot・マニュアル検索AIの現実：RAG導入が期待どおりに動かない理由と整備手順
社内Botが「使われない・答えが間違う」状態に陥る原因は、モデルではなく文書と検索の整備不足にあります。原因の切り分け方と整備手順、段階的な進め方を解説します。
Tied株式会社
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中小企業 AI活用 DX
中小企業の生成AI利用ルールの作り方：個人情報・機密情報・著作権の最低ライン
生成AIの利用ルールは禁止事項の羅列ではなく、入力可否・確認・記録・教育を1枚にまとめれば十分機能します。個人情報・機密情報・著作権の最低ラインと定着の方法を整理します。
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vibe coding 中小企業 AI活用
バイブコーディングのプロトタイプを製品化するには：「動くデモ」と「使える製品」を隔てる3つの壁
バイブコーディングで作ったプロトタイプの製品化には、仕様・品質・運用という3つの壁があります。「育てるか作り直すか」の5つの判断軸と、製品化前に確認すべき10項目のチェックリストを解説します。
Tied株式会社
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中小企業 AI人材 AI活用
「社内にAIがわかる人がいない」問題の構造と3つの解決パターン：採用・育成・伴走支援
「AIがわかる人がいない」を採用で解こうとする前に、必要な能力を3層に分解し、採用・育成・外部伴走の3パターンを費用・速度・定着・リスクで比較する判断フレームを示します。
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中小企業 AI活用 DX
中小企業のAI活用はどこから始めるか：経営者のための全体像と進め方
中小企業のAI活用はツール導入からではなく業務の棚卸しから始めます。進まない典型3課題の構造、5ステップの進め方、着手業務の選び方（頻度×定型度）までを経営者向けに体系化します。
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