生成AIのセキュリティリスクと対策：プロンプトインジェクションから情報漏えいまで
生成AIのリスクを入力・参照データ・ツール・出力・基盤・費用の通り道で整理。間接インジェクションの手口、画像URL経由の漏えい、公開ポートの確認、着手の順番まで具体的にまとめまし…
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LoRAとは？ファインチューニングとRAGの使い分けを判断する
LoRA（低ランク適応）の仕組みを実際のモデルのパラメータ数で確認し、プロンプト改善・RAG・追加学習のどれで何が直るかを判断表と手順で整理。画像生成のLoRAや通信のLoRaと…
プロンプトエンジニアリング実践：業務で使えるプロンプトの書き方と検証方法
業務用プロンプトを5つの部品で組み立てる方法と、正解付きの評価セットで版を比べる検証手順を実例で解説。丁寧に書いた版が小型モデルでは負けた実測結果と、その読み解き方も載せています。
LLMとは？仕組み・得意なこと・苦手なことを情シス向けに整理
LLM（大規模言語モデル）の仕組みを、実際のトークン分割と次トークンの確率の値で説明。作られ方、コンテキストウィンドウ、ハルシネーションの原因、業務に使えるかの判断基準をまとめま…
Microsoft 365 Copilot導入前の準備：権限の棚卸しと情報漏えいを防ぐ設定
Microsoft 365 Copilotは利用者が見られる情報をすべて参照します。EEEU・組織リンク・公開チームの棚卸し、SharePoint管理シェルでのレポート、封じ込め…
生成AIの社内利用ガイドラインの作り方：情シスが決めるべき10項目とテンプレート
情報漏えい・著作権・誤情報のリスクの仕組みから、ガイドラインに入れる10項目、コピーして使える文例、DLPや法人プランなどの技術的補完策、段階的な導入手順までを整理しました。
RAGとは？仕組みと社内導入で失敗しない設計原則をわかりやすく解説
RAG（検索拡張生成）の仕組みを検索→文脈注入→生成の3段階で解説し、ファインチューニングとの使い分け、権限・鮮度・チャンク・評価の失敗パターン、PoCから本番への進め方をまとめ…
Claude Codeとは？ターミナルで動くAIコーディングエージェントの使い方・料金・導入の注意点
Anthropicのターミナル型AIエージェントClaude Codeの仕組み、npmでの導入、CLAUDE.mdと権限設定、VS Code/JetBrains連携、料金の考え方…
