Gemini APIの使い方ガイド|初心者向けにAPIキー取得から実装まで解説
Gemini APIの基本から実装方法まで初心者向けに解説。APIキーの取得手順、Pythonでのサンプルコード、料金体系、よくあるエラーの対処法まで、GoogleのAIをシステムに組み込むための完全ガイドです。
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Anthropic社の最新AIモデル「Claude Sonnet 4.5」の特徴をわかりやすく解説。コーディング性能世界一、30時間連続稼働など驚異の性能を、中小企業の業務効率化にどう活かせるかを紹介します。
「Claude 3.5は20万トークン」「Gemini 1.5は100万トークン」——AIのスペックでよく見るこの数字、何を意味するか知っていますか?この記事を読めば、AIの「記憶力」の仕組みがわかります。
チャットボット導入の成功事例を業界別に紹介。EC・不動産・教育・自治体など、各業界でどのような課題を解決し、どんな効果を得たのかを具体的に解説します。
新年度からAI導入を計画している企業向けに、準備から実装までの具体的なロードマップを解説。成功企業の事例と導入時のチェックリストも紹介します。
AIを活用した業務効率化の方法を部門別に解説。パナソニックやソニーなど大手企業の成功事例から学ぶ、失敗しない導入ステップとよくある失敗パターンの対策をまとめました。
「Let's think step by step」——この一言でAIの正答率が劇的に上がる。Chain of Thought(CoT)は、AIに「考える過程」を言語化させることで、複雑な問題を解けるようにするプロンプト技術です。
ChatGPTやClaudeの料金表で見かける「トークン」という単位、正確に理解していますか?1トークンが何文字なのか、なぜ日本語は高くなるのか。この記事を読めば、AI料金の仕組みがすべてわかります。
「AI時代にどんな人材を採用すべきか」「AIに代替されない人材とは」——経営者・人事担当者のこの悩みに答えます。AI時代に求められるスキル、採用基準の見直し方、育成とのバランスを徹底解説。
「予約の電話対応で忙殺される」「食材ロスが多い」「シフト作成に毎週何時間もかかる」——飲食業の経営者が抱えるこれらの悩み、AIで解決できます。予約管理、発注最適化、人員配置の最新活用事例と導入ポイントを解説。
700億パラメータのAIモデルを、性能をほぼ維持したまま半分のサイズに——それを可能にするのが「量子化」です。GPTQやAWQなど、AIモデルを軽くする技術をわかりやすく解説します。
「彼は銀行に行った」——「銀行」は金融機関?川岸?BERTは文脈から正しい意味を理解できます。Google検索を一変させた革新的モデルの仕組みを解説します。
「物件査定に時間がかかる」「お客様に合う物件を見つけられない」「契約書作成が大変」——不動産業界のこれらの課題、AIが解決します。物件査定、マッチング、契約書作成の最新AI活用事例と導入ポイントを徹底解説。
「経費精算のチェックに時間がかかる」「仕訳作業が膨大」「予算の精度が低い」——経理・財務部門の悩みをAIが解決します。経費精算、仕訳自動化、予算管理の最新AI活用事例と導入ポイントを解説。
「AIアプリのUSB-Cポート」——MCPは、LLMと外部ツール・データソースを標準化された方法で接続するオープンプロトコルです。Anthropic発、業界標準となりつつある技術を解説します。
ChatGPT、Claude、Gemini…今話題のAIはすべて「トランスフォーマー」という技術で動いています。2017年の論文から始まったこの革命的アーキテクチャ、一体何がすごいのか?この記事を読めば、AIの「心臓部」がわかります。
「犬」と「ワンちゃん」が同じ意味だと、AIはどうやって理解しているのでしょうか?その秘密が「エンベディング」です。RAGやセマンティック検索の基礎となるこの技術、わかりやすく解説します。
「売れ筋が読めない」「在庫が余る」「お客様に何を薦めればいいかわからない」——小売・EC業界の悩みをAIが解決します。需要予測、在庫最適化、パーソナライズレコメンドの最新活用事例と導入ポイントを徹底解説。
ChatGPT、翻訳AI、音声アシスタント——これらはすべて「自然言語処理」という技術で動いています。AIが人間の言葉を理解し、生成する仕組みを、タスク別にわかりやすく解説します。
「AI」「機械学習」「ディープラーニング」——よく聞くけど違いがわからない。この記事を読めば、3つの関係性と、なぜディープラーニングがAI革命を起こしたのかが完全に理解できます。
工場の機械が突然止まって数千万円の損失...そんな悪夢から解放される方法があります。製造業でAIを活用すれば、品質管理、予知保全、生産最適化のすべてが変わります。国内外の成功事例と具体的な導入ステップを解説します。
ChatGPTやClaudeのAPIで見かける「Temperature」という設定、何を意味するか知っていますか?0.0と1.0で回答がまったく違う理由、この記事を読めば完全に理解できます。
ChatGPTはなぜ「人間らしい」回答ができるのでしょうか?その秘密が「RLHF」という学習方法にあります。人間のフィードバックでAIを鍛える仕組み、わかりやすく解説します。
「今日の天気は?」と聞くと、AIが天気APIを呼び出して最新情報を返す——Function Callingは、LLMと外部システムをつなぐ架け橋です。AIが「行動」できるようになる技術を解説します。