プロンプトをいくら工夫しても結果が良くならない。AIエージェントを触っている人なら、一度は突き当たる壁です。言い回しを変え、役割を与え、手順を細かく指定しても頭打ちになる。その壁の正体は、指示文の外側にあります。 3行まとめ プロンプトエンジニ…

「社内のマニュアルをAIに読ませたい」。この相談は本当によく聞きます。ところが実際に組んでみると、期待したほど答えが返ってこない。原因はモデルの性能ではなく、たいていRAGの設計側にあります。 3行まとめ RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、…

生成AIの資格は、一度取れば一生使えるものだと思われがちです。ですが生成AIパスポートは、毎年シラバスを改訂し、合格済みの人向けに更新テストまで用意する方向へ舵を切りました。2026年2月試験から適用された新シラバスをもとに、「資格が古くならない仕…

3行まとめ SLM（Small Language Model）は、パラメータ数を抑えた軽量な言語モデルで、定型処理・分類・要約などのタスクでLLMと遜色ない精度を出せる。 コスト・速度・オンプレミス運用の面でLLMより有利なため、すべてを最上位モデルに頼る運用はコスト最…

3行まとめ 業務で使う専門用語・社内略語の定義リストをコンテキストに含める「Dictionary Injection」という手法で、AIの回答精度が大きく改善する。 RAGを組まなくても効果が出る軽量テクニックで、用語集をテキストで渡すだけで始められる。 「AIが見当違…

3行まとめ ハルシネーションは「AIが嘘をつく」のではなく「確率的に最もらしい語を繋ぐ仕組みの副作用」であり、ゼロにはならない。 発生しやすい状況（知識境界・曖昧な質問・長い出力）を把握し、検証ステップを設計に組み込めば実務リスクは抑えられる。…