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秘匿AI構築、RAG、AIエージェント、LLMチューニングのノウハウを発信しています。

技術的に深い内容を発信。秘匿環境でのLLM構築、安全性チューニング、RAG設計など。

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非エンジニア向けにわかりやすく発信。AI導入のポイント、業界別の活用事例など。

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記事一覧

ChatGPT・Claude・Gemini、実際に測ったら「ほぼ互角」だった

AIモデル選定実測

AI事業者ガイドライン別添7ワークシートの構造と書き方

AIガバナンスコンプライアンスセキュリティ

AI事業者ガイドライン1.2版の「人間の判断の介在」を実装する。自律性4レベル・承認ゲート・監査ログの設計

LLMAIエージェントガバナンス

AI事業者ガイドライン第1.2版（本編42p＋別添185p）を6軸18問の診断ルーブリックに落とした方法論

AIガバナンス生成AIAIエージェント

AI推進法をe-Gov APIで全28条取得する。エンジニアがまず読む第7条・第13条・第16条

AIガバナンス法律eGov

SKILL.mdは本当に効くのか。日本語業務スキルをローカルLLMで実測したら、効果と副作用が両方出た

LLMlocalllm評価

日本語OCRモデルSarashina2.2-OCRをMLXへ移植する。モデルカードだけでは分からない実装を追った記録

ローカルLLMの長文処理4方式を実測したら、最大の敵は「1文字のJSON破損で全損」だった

localllmmlxcontextengineering

LLMの監督モデルはどこまで小さくできるか。9B・35B・自己検査で実測したら三様の結果になった

localllmllmops評価

業務データをAIに入れていい? 答えは「3段階のどこにいるか」で決まる

AIセキュリティデータ保護

「とりあえずChatGPT」が、実は一番コストが見えない

AIコストAI導入

「データを外に出せない」会社が、AIで成果を出した6つの実例

秘匿AI導入事例AI活用

「うちにはどのAIが正解?」への、正直な答え方

AI導入モデル選定実測

gpt-ossを4bit量子化したら流暢に壊れた話。量子化方式で忠実度が2倍変わった実測記録

mlxgptoss量子化

LLM-as-a-Judgeはどこまで信用できるか。人手177件と突き合わせたらκ=0.25だった

LLM評価llmops

AIに広告を審査させるとき、「送信」ボタンは誰が押すのか

AI広告審査ガバナンス

AIを入れた会社の次の悩みは「品質を誰が見るのか」。運用を支える役割の話

AI品質管理組織

国の公式AIチェックリストに「全部埋めなくていい」と書いてある。別添7ワークシートの使い方

AIガバナンスチェックリスト別添7

「AI利用ポリシーを見せてください」と言われたら、出せますか？無料の自己診断をつくった話

AIガバナンス自己診断AI利用ポリシー

ChatGPTを業務で使う会社も「活用事業者」。AI推進法28条から、企業がまず読むべき3条

AI推進法AIガバナンス法律

取引先からのセキュリティチェックシート、AIに答えさせたら「答えてはいけない9項目」を見抜けるか実測しました

AIセキュリティ実測

データを外に出せない会社のAI選び。日本語の実務タスクでオープンモデル13種を実測しました

秘匿AILLM実測

秘匿環境でAIエージェントを構築する — MCPと安全制御を含めた設計と実装

LLMagentMCPsecurity

ソブリンAIとは何か — データをクラウドに渡せない企業が知っておくべきこと

ソブリンAIDXデータ主権

秘匿環境のAI議事録をどう設計するか — 2つの構成をMacで検証した

whisperollama議事録AI

月80件の面談記録を手作業ゼロにした方法 — 士業にも製造業にも使えるAI議事録のリアル

AI業務効率化議事録

npm/pip installを透過プロキシで守る — guard-proxyの設計と12段スキャンパイプライン

securitypythonOSS

npm installしただけで情報漏洩。サプライチェーン攻撃から身を守るOSSを作った話

セキュリティAIOSS