AI・機械学習 LangGraphとは？AIを「賢いチャット」から「止まっても再開できる業務システム」へ変える仕組み
LangGraphは、AIの処理を状態・ノード・分岐で管理し、失敗後の再開や人の承認を実現する実行基盤です。仕組み、向いている用途、最小コード、本番で事故を防ぐ設計ルールまで分かりやすく解説します。
AI・機械学習
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AI・機械学習 Gemini Sparkとは？24時間働くAIに「任せていい仕事・危険な仕事」を実用目線で解説
日本でも提供が始まったGoogleの24時間型AIエージェント「Gemini Spark」を解説。できること、利用条件、料金に加え、任せてよい仕事を見極める3Rルール、実用プロンプト、費用対効果、安全な使い方まで紹介します。
AI・機械学習 Microsoft Scoutとは？Copilotを超えて「仕事を進める」常駐AIエージェントを解説
Microsoft Scoutは、メールや予定表だけでなく、PC内のファイル、ブラウザ、コマンドまで操作して仕事を進める常駐型AIエージェントです。Copilotとの違い、できること、導入条件、安全性、実践的な使い方を分かりやすく解説します。
AI・機械学習 MCPとA2Aは競合ではない――役割の違いと正しい使い分け
MCPとA2Aは競合する規格ではありません。AIとツールをつなぐMCP、エージェント同士をつなぐA2Aの役割、実務での判断基準、併用構成、導入時の注意点を分かりやすく解説します。
AI・機械学習 OpenClawとは？自分のPCで動かすオープンソースAIエージェントを分かりやすく解説
OpenClawは、自分のPCやVPS上で動かし、TelegramやSlackなどから利用できるオープンソースのAIエージェント基盤です。特徴、ChatGPTとの違い、導入方法、活用例、セキュリティ上の注意点を2026年7月時点の公式情報を基に解説します。
AI・機械学習 Magentic-OneとMagentic-UIとは？Microsoftの「AIチーム」をやさしく解説
MicrosoftのMagentic-OneとMagentic-UIの違いを、AIチームと管制室にたとえて解説。仕組み、できること、安全性、MagenticLiteへの発展まで分かりやすく整理します。
AI・機械学習 AIエージェントでは「プロンプト」よりエージェントハーネスが重要になった――賢さを仕事に変える設計
AIエージェントの品質は、プロンプトの言い回しだけでは決まらない。ツール、記憶、権限、再試行、完了検証、評価を担う「エージェントハーネス」が重要になった理由と、実務での改善方法を解説する。
AI・機械学習 MCPがAIエージェント連携の「事実上の標準」になった理由｜A2Aとの違いと導入時の注意点
MCPはなぜAIエージェント連携の事実上の標準になったのか。A2Aとの違い、導入効果、向いているケース、認証・権限・監査など実務上の注意点まで分かりやすく解説します。
AI・機械学習 大規模言語モデル（LLM）の内部構造をざっくり解説
LLM（大規模言語モデル）って最近よく耳にしますよね。ChatGPTなどで注目されていますが、「中で何が行われているの？」と思ったことはありませんか？本記事では、難しい数式やアルゴリズムの厳密な話は抜きにして、LLMの内部構造をざっくりと解...
AI・機械学習 深層学習のCNN、VGG、ResNetの内部構造と仕組み
こんにちは。この記事では、深層学習の代表格であるCNN（Convolutional Neural Networks）と、その中でも特に注目すべきモデル―VGG、ResNet、Inception、DenseNet、MobileNet、Effi...