AI活用
企業がAIを業務に取り入れるときの進め方・評価の仕方・体制づくりなど、導入と活用の判断に役立つ記事です。
記事一覧
55件（2／6ページ）AIのバイアスとは？データ・評価・利用場面に生じる偏りを確かめる
AIのバイアスを、データに含まれる偏りと評価方法の偏りに分けて解説します。全体の正解率だけでは見えない差を、群別の指標と仮例で確認する手順を紹介します。
記事を読むAIの説明可能性とは？予測の理由を読み解く方法と限界
AIの説明可能性は、出力に関する理由や根拠を利用者が理解できる形で示す考え方です。SHAPの寄与の仮例、因果関係との違い、説明を評価する観点を整理します。
記事を読むAIと数理最適化の違い｜予測と制約付きの意思決定を組み合わせる
AIによる予測と数理最適化は、数量を見積もることと、制約の下で配分を決めることとして役割を分けられます。目的関数、制約、実行可能解を小さな例で説明します。
記事を読むAIレコメンドの仕組み｜協調フィルタリング・内容ベース・評価の違い
AIレコメンドは、利用者と商品・記事などの組み合わせを評価して候補を提示する仕組みです。協調フィルタリングと内容ベースの違い、候補生成から評価までを整理します。
記事を読むAIで業務メールを作るには｜事実・相手・依頼内容を伝える手順
AIを業務メールの作成に使うときは、文面の整形と、相手へ伝える事実の決定を分けます。丁寧に見える文章でも、元の情報にない納期や約束が加わっていれば、そのまま送れません。
記事を読むAIガバナンスとは？方針・リスク評価・運用監視をつなぐ
AIガバナンスとは、AIを何のために使い、誰がリスクを判断し、問題が起きたときどう見直すかを組織として決め、続ける仕組みです。利用者向けの禁止事項だけでは、導入済みAIの一覧や判断の責任者、変更後の確認が抜けることがあります。
記事を読むAIのハルシネーション対策｜誤りの種類を分けて回答を確かめる
AIのハルシネーションは、生成AIが誤った内容を、もっともらしい回答として出す現象を指します。文章が自然で、説明や出典が付いていても、それだけで内容が正しいとは判断できません。
記事を読むAIでナレッジマネジメントを進めるには｜知識の収集・整理・再利用
AIでナレッジマネジメントを進めるには、検索できる文書を増やすだけでなく、仕事の中で得た知識を記録し、確認し、再利用後に更新する流れが必要です。AIはメモの整理や類似資料の比較、検索結果を使った回答の下書きに活用できます。
記事を読むAIでプレゼン資料を作るには｜構成・スライド・根拠を整える
AIを使ったプレゼン資料作成では、スライドの見た目を作る前に、誰に何を判断してほしいかを決めます。構成案や表現の下書きは支援できますが、根拠のない数字や、説明できない図が増えれば発表の準備は終わりません。
記事を読む業務用AIチャットボットの比較｜情報源・権限・会話設計で選ぶ
業務用AIチャットボットを比較するときは、回答の自然さに加えて、何を根拠に答え、誰の権限で情報を参照し、どこまで処理を進めるかを確認します。社内文書の質問窓口と、申請の必要事項を順番に聞く窓口では、適した設計が違います。
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