企業AIは“文書検索”から“関係性理解”へ：GraphRAGが変える社内ナレッジ活用
GraphRAGは、通常のRAGが苦手とする部署・顧客・契約・設備・プロジェクトなどの関係性を、ナレッジグラフで補強するRAG手法です。企業AIを文書検索から関係性理解へ進化させるKnowledge Layerとして、活用例、KPI、運用課題を解説します。
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生成AIは“使う”だけでは利益を生まない：AI FinOpsが変える企業のコスト管理とROI設計
生成AIの業務導入が進む中、LLM利用料、GPUコスト、APIトークン、推論回数、AIエージェントの実行量をどう管理するかが新しい経営課題になっています。AI FinOpsによるコスト可視化、ROI設計、トークン最適化、ガバナンスの実務論点を解説します。
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AI開発は“実データ頼み”から“合成データで安全に検証”へ：プライバシー時代のデータ活用DX
合成データは、実データの統計的特徴を保ちながら人工的に生成するデータです。個人情報、医療、金融、顧客行動、社内業務ログなどをそのままAI学習やテストに使いにくい時代に、AI開発、PoC、システムテスト、プライバシー保護を両立するデータ活用DXとして注目されています。
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AIがネットワーク運用を“実行”する時代：通信は最初の本命ユースケースになる
ソフトバンクは、通信業界向け生成AI基盤モデル「Large Telecom Model（LTM）」上で、複数のAIエージェントが連携してネットワーク運用の分析→判断→実行までを自律化する「マルチAIエージェント基盤」を構築し、基地局インテグレーション業務で検証を開始した。ソフトバンク公式発表
を起点に、ミッションクリティカル領域でAIが“実行”に踏み込む際の論点を整理する。
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