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RAG、エージェント、プロンプト、評価、セキュリティ。公式の解説へ直接アクセス。

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記事で学ぶAIの実務マップ

いま知りたい論点は何か

活用と安全性：事業での使い方と利用時の備え

AIの構成を考える：情報を検索し、仕事を進める仕組み

指示と評価を整える：プロンプト設計と結果の確かめ方

検索・埋め込み：表現・検索・再順位付けを学ぶ

モデルの仕組みと学習：モデル構成・微調整・分散学習

推論と配信：実行環境・メモリ・運用の設計

画像・動画・3D：生成モデルとメディア処理

掲載項目の公式情報を基に、紹介内容の主な切り口を1つ選んだ編集部の分類です。複数領域を扱う企業・教材もあります。配置・色・枠の大きさは、優劣・市場シェア・対応範囲の限定・企業間の提携関係を示しません。市場全体を網羅した図ではありません。

読むときの観点：一般概念の説明か、特定製品の実装方法か

読むときの観点：執筆者・発信元・更新情報を確認できるか

読むときの観点：読んだ内容を自社の条件で検証できるか

AIエージェントの用語を整理する｜Hugging Face Blog：モデル、Harness、Scaffolding、ツール、Skills、コンテキスト管理などの関係を説明する。

AIで作るモックと要件定義の意思決定を考える｜株式会社Algomatic：早期の試作で要件を確かめる開発と、増える意思決定への対応を解説。

AIの利活用、AIによるDXの推進｜IPA（情報処理推進機構）：AIの役割や活用を、企業のデジタル変革と関連付けて整理する公的機関の解説。

AIを使うゲーム開発の構成を考える｜Hugging Face Blog：MCPやWebの開発環境を使った試行と、コンテキスト管理を通して、ゲーム制作の実装を説明する。

AI利用者のためのセキュリティ豆知識｜IPA（情報処理推進機構）：生成AIを利用する際の基本的なセキュリティ対策を学ぶための資料。

Building effective agents｜Anthropic：ワークフローとエージェントを区別し、AIシステムの構成パターンを説明する開発者向け記事。

Chrome拡張にTransformers.jsを組み込む｜Hugging Face Blog：Manifest V3の構成、推論を実行する場所、モデルのキャッシュ、メッセージの受け渡しを扱う。

Core MLでMistralを実行する｜Hugging Face Blog：モデルの変換、状態の管理、圧縮、Swiftからの実行を扱う。WWDC 2024時点の機能を前提とする解説。

CUDAカーネルの構築と配布を学ぶ｜Hugging Face Blog：プロジェクト構成、ビルド設定、PyTorch演算子への登録、共有、読み込み、テストまでを扱う。

DaskでAIによるデータ処理を分散する｜Hugging Face Blog：Pandasの処理例からDaskへ広げる流れと、複数GPUを使うモデル推論の構成を扱う。

DeepSpeedとFSDPの分散学習を整理する｜Hugging Face Blog：Accelerateを使う際の数値精度と分散学習方式の違いを扱い、設定を切り替える際の観点を説明する。

Diffusersで4ビットの拡散モデルを実行する｜Hugging Face Blog：Nunchakuの読み込み、対応ハードウェア、遅延・メモリ・画質の評価、独自モデルの量子化を扱う。

Diffusersで動画生成を学ぶ｜Hugging Face Blog：動画生成モデルの構成、メモリの要件、最適化、微調整と、公開時点の制約を扱う。

DiffusersとPEFTでLoRAを切り替える｜Hugging Face Blog：画像生成におけるLoRAのhotswappingを扱い、推論時のモデル切り替えの実装を説明する。

Diffusersの量子化方式を理解する｜Hugging Face Blog：複数の量子化バックエンドを取り上げ、画像生成モデルを量子化して実行する際の論点を扱う。

ELYZAのLLM研究と社会実装のつなぎ方｜株式会社ELYZA：研究組織がモデル開発を業務での利用へつなげる考え方を紹介。

EmbeddingGemmaの構成と利用方法｜Hugging Face Blog：埋め込みモデルの構成と評価、Sentence Transformersや複数のアプリ開発ライブラリからの利用を扱う。

Emi 3 画像生成AIモデル公開の解説｜AI Picasso：開発元がEmi 3の特徴と利用方法を説明する公開記事。

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