2025年10月
【生成AIのセキュリティ】企業が知るべきリスクと対策を徹底解説
生成AIの導入は、企業の生産性を飛躍的に向上させる一方、これまでになかった新たなセキュリティリスクをもたらします。従業員による安易な利用が、意図せぬ情報漏洩やサイバー攻撃の糸口になる可能性も少なくありません。
本記事では、企業が生成AIを安全に活用するために、知っておくべき主要なセキュリティリスクと、それらに対する具体的な対策を、「ルール・テクノロジー・人材」の観点から徹底的に解説します。
【自律型AIの原点】Auto-GPTとは？その功績と限界を解説
2023年の春、AIの世界に衝撃が走りました。ユーザーが最終的な「目標」を設定するだけで、AIが自ら計画を立て、タスクを遂行しようと試みるオープンソースプロジェクト「Auto-GPT」の登場です。この記事では、今日のAIエージェント開発ブームの火付け役となったAuto-GPTがどのような技術だったのか、その歴史的な功績と、ビジネス利用における限界、そして私たちが学ぶべき教訓について、2025年現在の視点から解説します。
【役割分担でAIがチーム化】CrewAIとは？AutoGenとの違いも解説
AIエージェントが個々のタスクをこなすだけでなく、チームとして連携し、より複雑なプロジェクトを遂行する「マルチエージェント」への注目が高まっています。この先進的なアプローチを、驚くほど直感的に実現するフレームワークが「CrewAI」です。本記事では、CrewAIが持つ「役割分担」というユニークな思想と、それがビジネスにもたらす価値、そして類似フレームワークAutoGenとの違いを分かりやすく解説します。
【社内データ活用AI】LlamaIndexとは？LangChainとの違いも解説
大規模言語モデル（LLM）がビジネスに浸透する一方、「自社の機密情報や専門知識を、どうすれば安全かつ正確にAIに利用させられるのか？」という課題が浮上しています。この課題を解決する鍵となるのが、今回解説する「LlamaIndex」です。本記事では、LlamaIndexがどのような技術で、なぜ企業にとって重要なのか、そして頻繁に比較されるLangChainとの違いまでを、分かりやすく解説します。
【マルチエージェント開発を加速】Microsoft AutoGenとは？
AIエージェントの活用が、単体のAIによる個別タスクの自動化から、複数のAIが協調して複雑なプロジェクトを遂行する「マルチエージェント」の時代へと移行しつつあります。この先進的なアプローチの実現を、技術的に大きく前進させたのが、Microsoftが開発したオープンソースのフレームワーク「AutoGen」です。本記事では、AutoGenがどのような仕組みで、ビジネスに何をもたらすのかを、分かりやすく解説します。