こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
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弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

​​さて、生成AIの分野で注目を集めているRAG（Retrieval Augmented Generation）をご存知でしょうか？RAGは、LLM（Large Language Model）の回答精度を向上させる技術として、AWSやAzureなどの大手クラウドベンダーも導入を進めています。RAGの仕組みを理解することで、ChatGPTを超える高品質な回答の生成が可能になるのです。

この記事では、RAGの基本的な仕組み、具体的な活用方法や事例などを詳しく解説します。

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GPTに代表されるLLM（Large Language Model）は、生成AIの中核を担う技術として注目を集めています。しかし、LLMにはデータの鮮度や正確性の面で課題があり、ビジネスでの活用に踏み切れない企業も少なくありません。

そこで登場したのがRAG（Retrieval Augmented Generation）です。RAGは外部データを参照することでLLMの弱点を補い、より信頼性の高い回答を生成することができます。AWSやMicrosoft、Oracleといった大手クラウドベンダーもRAGのサービス提供を始めており、導入のハードルは下がりつつあります。

​この記事では、RAGの概要や具体的な活用方法、LLMとの違いなどを分かりやすく解説していきます。

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​2024年3月4日にChatGPTのライバルとなるClaudeの最新バージョンであるClaude 3がリリースされました。中でも、最上位のモデルであるClaude 3 OpusはGPT4よりも複数のベンチマークで性能が勝っているとのことです。

早速私もClaude 3の有料版を登録し、Opusを試してみましたが、なるほど確かにすごい・・・！出力される文章が、体感ではありますが、GPT4よりも人間っぽいように感じます。

この記事では、いくつかの面でGPT4とClaude 3を実際に比較してみましたので、その結果をお伝えします。記事の最後では、同じプロンプトで出力を比較した10番勝負を記載していますので、ぜひそちらまで御覧ください！

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ChatGPTの利用が広がる中で、情報漏洩のリスクが大きな関心事となっています。特に企業での利用においては、機密情報が漏洩することは大きな損失につながります。では、ChatGPTを安全に利用するためにはどのような注意が必要でしょうか？

この記事では、ChatGPTにおける情報漏洩のリスクとその事例、さらにはリスクを軽減するための対策を具体的に解説します。ChatGPTが生成する情報の正確性の問題、サイバー攻撃への悪用の可能性、そしてそれらに対する予防策に焦点を当て、ChatGPTを安全に活用するための実践的なガイドを提供します。

ChatGPTとはそもそも何かを知りたい方は、「【ChatGPT入門ガイド】生成AIがもたらす新たな価値」の記事を御覧ください。

ChatGPTの業務利用に関しては、下記ホワイトペーパーをご覧ください。
→ダウンロード：『ChatGPTのビジネス活用術 〜入門から応用まで〜』無料セミナー資料

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​コーディング作業において、生成AIの活用はもはや新しい常識となりつつあります。しかし、多くの開発者やプログラマーが、どの生成AIツールが自分のプロジェクトに最適か、どのようにしてコード生成を効果的に行えるかについて、まだまだ検討中なのではないでしょうか。

生成AIによる自動コーディングツールは、コードの自動生成からバグの指摘・修正、新しいプログラミング言語の学習支援まで、開発プロセスのあらゆる段階を支援してくれます。

​この記事では、生成AIを用いたコード生成の基本原理、おすすめのツール、そしてそれらを活用することで開発作業がどのように変わるかを解説します。