注目のトピック
特集：AI Development
69件の記事
AI Development【無料ウェビナー開催】 生成AIを自社プロダクトに組み込むリアルな裏側を公開。 事例から学ぶ、導入時の注意点と本番運用の課題
生成AIを自社プロダクトにどう組み込むべきか。実際のプロダクト事例をもとに、AIを活用する課題の見極め、AIに任せる範囲、出力精度・速度・コストへの対応、PoCでは見えにくい本番運用の課題まで紹介します。プロダクト開発・運営・企画に携わる方を対象とした、2026年10月28日開催の無料ウェビナーです。
AI DevelopmentCyc――常識を手で書こうとした40年
Cycは、人間の常識を機械に一つずつ教え込もうとした1984年開始のAIプロジェクトです。本記事では、Douglas LenatとEuriskoから始まる背景、CycLやマイクロセオリー、OpenCyc、LLMとの違い、そしてニューロシンボリックAIへつながる現在的な意味まで、40年以上の歩みをたどります。
AI DevelopmentAIは「教わる」から「試す」へ、なぜ学習方法を切り替えられるのか
AIは、人間のお手本を真似する模倣学習から、自分で試行錯誤する強化学習へ移行できます。本記事では、両者が同じモデルの行動確率を調整する学習としてつながる理由、なぜ模倣学習を先に行うと有効なのか、切り替え時に起こる失敗や対策、ロボットや対話AIでの応用まで整理します。
AI DevelopmentIsaac Simは激重なUnityではない - ML-Agentsから移行すべき決定的な4つの理由
Isaac SimとUnity ML-Agentsは、どちらも強化学習環境を構築できますが、設計思想と得意領域は大きく異なります。本記事では、GPU並列化、接触力学、Domain Randomization、センサー生成、ROS 2・URDF・USD連携の4領域を中心に比較し、Sim-to-Realを前提としたロボット開発でIsaac Simが強い理由と、Unityが適するケースを整理します。
AI Development強化学習とは何か - あの「超次元格闘」の裏で何が起きていたのか？
強化学習は、正解データを真似するのではなく、試行錯誤を通じて報酬を最大化する行動を学ぶ機械学習手法です。本記事では、NVIDIA Isaac Simのロボット相撲実験を例に、State・Action・Environment・Rewardの基本構造、教師あり学習との違い、AIがラリアットや空中戦といった予想外の戦略を獲得した理由を解説します。
AI DevelopmentFirebase AI LogicでAI機能をより速く本番リリースする
Firebase AI Logicを使って、モバイル・WebアプリからGeminiを安全かつシンプルに利用する方法を解説。App Check、レート制限、Server Prompt Templates、Template-only Modeを使った構成から、RAGや複雑なAIワークフローでバックエンドが必要になるケースまで整理します。
AI Development三面図から立体を起こす AI ― SDF で「形のアタリ」をつかむ
上面図・正面図・側面図の三面図から3Dモデルを起こすAIを試作。SDF（符号付き距離関数）で形状の「アタリ」を推定し、図面から取得した正確な座標と組み合わせてポリゴン化します。テスト500件でIoU 97.1%、直方体形状では72.5%が完全一致した結果と、検算方法・課題・今後の展望を紹介します。
AI Developmentロボットに相撲を教えてみたら、ラリアット・コサックダンス・空中戦を極めた件
NVIDIA Isaac Sim上で2台のロボットに相撲を学習させた強化学習実験を紹介します。Epoch 1から100までの進化を追いながら、Isaac Simを使う理由、Sim to Real、Domain Randomizationの考え方、そしてAIがラリアット・足技・空中戦といった予想外の戦略を獲得していく過程を解説します。
AI Development曖昧な要件を見積もり可能にするAgent Skillを開発しました。
Requirement Blueprintは、短く曖昧な顧客要件を、見積もり可能なプロジェクト計画へ整理するAgent Skillです。CONFIRMED・ASSUMED・NEED CLARIFICATIONを区別し、タスク分解や見積もりリスクを可視化。CursorとCodexを用いた40回のベンチマーク結果や導入方法も紹介します。
AI Development世界初のAIマネジメント規格「ISO/IEC 42001」企業が求めるAIガバナンスと認証の仕組み
ISO/IEC 42001は、AIを安全かつ責任ある形で開発・導入・運用するためのAIマネジメントシステム（AIMS）の国際規格です。本記事では、PDCA、AIリスク・インパクト評価、附属書Aの38の管理策、第三者AIの管理、認証、EU AI Actとの関係まで体系的に解説します。
AI DevelopmentAI開発の「共通言語」ISO/IEC 22989とは？エンジニアとPMが知っておくべきAI用語・ライフサイクルの世界標準
ISO/IEC 22989は、AI分野の概念と用語を定義する国際標準です。本記事では、AI・機械学習・ディープラーニングの関係、AIシステムのライフサイクル、Trustworthiness、Provider・Customer・User・Subjectの役割まで、エンジニアやPMが実務で使える形で整理します。
AI DevelopmentLLMワークフロー設計の考え方 | AIに考えさせなくていい業務のほうが実は多い
AIを使った多段処理は、すべてをエージェント化する必要はありません。本記事では、処理順序を固定するLLMワークフローとAIエージェントの違いを整理し、工程分割、再試行、待機、冪等性、コスト・所要時間の見積もり、両者を組み合わせる実務的な設計方法を解説します。
