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Salesforceが提供する生成AI「Einstein Copilot（現在はAgentforceの一部として統合・進…
続きを読む →電子契約レビューに生成AIを使う運用境界｜法務が許容しやすい「人が最終確認する」型の作り方
ビジネスのスピードが加速する中、法務部門に寄せられる契約審査（レビュー）の依頼件数は増加の一途を辿っています。この課題に…
続きを読む →RAG とエンタープライズ検索｜SharePoint／Google Drive／Box を跨ぐときの失敗パターンと回避策
企業のDX推進において、社内に散らばる膨大なドキュメントをLLM（大規模言語モデル）に活用させる「RAG（Retriev…
続きを読む →社内生成AIポータルを作る前に決めること｜プロンプト集より先のガバナンス・承認・ログ設計
生成AIの業務利用が一般化する中、多くの企業が「独自の社内生成AIポータル」の構築に乗り出しています。しかし、現場の熱量…
続きを読む →AWS Bedrock Guardrails と生成AIアプリ｜BtoB向け安全柵とプロンプト／応答フィルタの実装イメージ
生成AI（LLM）をビジネス、特にBtoBの商用環境や社内基盤として導入する際、避けて通れないのが「安全性の担保」です。…
続きを読む →Azure OpenAI Service の料金とクォータ設計｜レート制限とコストが効く前に押さえる項目
生成AIをビジネスに組み込む際、最大の障壁となるのは「予期せぬコスト増」と「クォータ制限によるサービス停止」です。Azu…
続きを読む →Google Workspace の Gemini（管理者視点）｜データ領域・ログ・外部共有ポリシーの整理の進め方
Google Workspace における生成 AI 「Gemini」の導入は、単なるツールの追加ではなく、組織の情報資…
続きを読む →Microsoft Copilot Studio と Power Automate｜社内チャットボットを「使われる」形にする設計の型
企業内での生成AI活用が急速に進む中、多くの情シス担当者やDX推進者が「Microsoft Copilot Studio…
続きを読む →ChatGPT Enterprise のデータ保持と学習オプトアウト｜契約時に確認したいチェックリスト（要公式確認）
企業が生成AIを導入する際、最大の障壁となるのが「機密情報の漏洩」と「入力データの学習転用」です。特に ChatGPT …
続きを読む →OpenAI Frontier 導入検討メモ｜ChatGPT Enterprise との役割分担とセキュリティレビューの観点
OpenAIが次世代の推論モデルである「o1（OpenAI 1）」シリーズをはじめとするFrontier（フロンティア）…
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