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「LLM」が付いた記事 13 件

AI駆動開発 AI LLM

AIネイティブなエンジニア組織の設計：人数・役割・レビュー体制はどう変わるか

AI駆動開発では生成コストが下がり、理解・検証コストが相対的に上がります。人数・スキル構成・レビュー体制・採用基準・健全性指標がどう変わるかを、設計の判断軸として整理します。

2026年10月8日 Tied株式会社

AI LLM スタートアップ評価

AIエージェント型スタートアップの評価軸：ワークフロー自動化の防御力はどこにあるか

AIエージェント型スタートアップの防御力を、業務データ・統合の深さ・評価基盤・運用実績の4軸で分解します。基盤モデルの進化で消える価値と残る価値、タスク完了率や人間介入率などDDで確認すべき指標を整理します。

2026年10月4日 Tied株式会社

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。

2026年10月1日 Tied株式会社

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。

2026年9月29日 Tied株式会社

LLM AI 技術DD

AIプロダクトの品質はどう担保されているか：評価（evals）体制を技術DDの評価軸にする

LLMプロダクトの品質は従来のテストでは保証できません。評価（evals）の3種類、評価データなし→定期評価→リリースゲートという成熟度モデル、DDで確認すべき質問と証跡を解説します。

2026年9月27日 Tied株式会社

LLM AI 投資判断

LLMプロダクトの粗利構造：推論コストと価格設計から事業の持続性を読む

LLMプロダクトの原価はトークン量・モデル選択・呼び出し回数で決まり、価格設計との相性を誤ると利用が増えるほど赤字になります。粗利を改善する技術手段と投資判断での確認指標を整理します。

2026年9月26日 Tied株式会社

技術リテラシー LLM AI

AIエージェント・MCPとは何か：LLMが「道具を使う」仕組みの基礎

AIエージェントとは、LLMが外部ツールを呼び出しながら自律的にタスクを遂行する仕組みです。チャット・ワークフロー・エージェントの違い、function callingとMCPの役割、業務導入時のリスクを整理します。

2026年9月22日 Tied株式会社

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。

2026年9月16日 Tied株式会社

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。

2026年9月15日 Tied株式会社

AI LLM 投資判断

AIは雇用を奪い始めたのか：Anthropic「Labor market impacts of AI」の読み方

Anthropicの2026年3月の研究は、AIが理論上代替できるタスク（コンピュータ系で94%）と実際に利用されているタスク（33%）の大きなギャップを示しました。observed exposure（観測ベースの曝露度）の概念と、投資判断・技術DDへの含意を整理します。

2026年7月12日 Tied株式会社

LLM AI アーキテクチャ

LLM/AIをプロダクトに組み込む際のアーキテクチャ判断軸

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。

2026年6月10日 Tied株式会社

AI LLM スタートアップ評価

AIスタートアップの競合優位性はどこで生まれるか

「ChatGPTのラッパーにすぎない」という批判をどう読み解くか。データ・ドメイン統合・UX・ドメイン知識・流通の5軸で優位性の源泉を分解し、持続性のある競争力と一時的な差別化を見分けるための評価フレームワークを提示します。VC・M&A担当者向けの投資判断チェックポイントも収録。

2026年6月9日 Tied株式会社

AI LLM 技術DD

AI時代の技術DDは何が変わるか：LLMをプロダクトに活用するスタートアップへのアプローチ

LLMをプロダクトに活用するスタートアップの技術DDは、従来の7軸に加えて「LLM利用形態の分類」「プロンプト管理とIP」「評価系とコスト構造」「安全機構の設計」という4つの追加論点が必要です。類型別の評価アプローチとチェックポイントを解説します。

2026年5月20日 Tied株式会社

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