オントロジーとは、AIが自社データの“意味”を理解するための設計図です。哲学由来のこの言葉が、なぜ今AI活用の最前線で再注目されるのか。RDF・OWLといった技術の基礎から、タクソノミーやナレッジグラフとの違い、ビジネスでの活かし方、実践ステップまで解説します。
「社内の資料を全部読ませれば、AIは賢くなる」。その常識が、いま覆されています。文脈を足すほど精度が落ちる「コンテキスト・ロット」とは何か。18モデルの実証データと、経営が取るべき一手を解説します。
作った本人も忘れたAIエージェントが、権限を持ったまま社内で動き続ける──。これが「野良AIエージェント」です。「シャドーAI」との決定的な違い、3つのリスク、そして野良化させない設計を解説します。
コンテキストエンジニアリングとは、AIが応答を生成する際に参照する情報環境そのものを設計・管理する技術です。AIに「何を、どの順で、どれだけ渡すか」という設計こそが出力の質を決めます。
「地方創生2.0」を、地域の中堅企業はどう自社の一手に翻訳できるのか。2025年閣議決定の5本柱を読み解き、地域経済の「負の連鎖」を断ち切る主役としての役割と、DXが生む自律的な循環型モデルを提案します。
「AIエージェント」を名乗る製品の多くは、従来のチャットボットやRPAの看板を塗り替えただけーー。ガートナーはこれを「エージェント・ウォッシング」と名づけました。本物と偽物の境界と、経営者が投げるべき4つの問いを解説します。
