ソフトウエア

マルチエージェントとは？｜LLM協調の5類型を実務例で見分ける

マルチエージェントとは、複数のAIが役割分担しながら1つのゴールに向かう仕組み。Anthropicが単一Opus 4を90.2%上回った実測データと15倍トークンコストのトレードオフ、Orchestrator-Worker/Sequential/Parallel/Debate/Swarmの5類型、LangGraph・CrewAI・AutoGen・OpenAI Agents SDK・MetaGPT・Claude Code sub-agentの選び方まで、R&D・DX担当が明日から判断できる形で整理します。
2026.07.23 2026.07.26 冨田到 冨田到
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サービス・インフラ

エンドツーエンドリサーチとは｜7ステップをAIで通す設計

エンドツーエンドリサーチとは、リサーチの全プロセス(①課題定義〜⑦アウトプット)を1本のAIエージェントで通す設計思想。Deep Researchとの違い、7ステップ×AIツール対応表、ハルシネーション対策の4点セット、日本語で回すSnorbeまで、R&D企画・新規事業・知財向けに解説します。
2026.07.22 冨田到 冨田到
サービス・インフラソフトウエア
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Kimi K3完全ガイド｜触り方と使い分けを実務目線で

Moonshot AIが2026年7月に発表した世界初「3兆クラス」オープンモデル Kimi K3 の触り方6ルート、API価格、Claude Fable 5・GPT-5.6 Sol・DeepSeek V4との使い分けまで初学者向けに解説する日本語圏最速の実践ガイドです。
2026.07.22 2026.07.26 冨田到 冨田到
ソフトウエア
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AI漫画の作り方2026 120ページ制作で分かった実務フロー

120ページのAI漫画制作で得た実務知見を公開。4ゲートパイプライン、参照画像2枚の最適構成、Seedream/GPT-Image-2の使い分け、API単価$0.028〜0.15の実測コスト、9:1ルールの仕上げ設計まで、具体的な数字とともに解説します。
2026.07.17 2026.07.25 冨田到 冨田到
ソフトウエア広告・出版・マスコミ
ソフトウエア

特許AI成熟度モデル｜Level 1-5で自社の現在地を診断

特許・知財AIリサーチ活用をLevel 1（J-PlatPat＋Google Patents）からLevel 5（特許ナレッジグラフ×継続監視）まで5段階で整理。PatSnap・Derwent・JDream III・CAS IP Finderの使い分け、Deep Research 4ツール比較（Op
2026.07.15 冨田到 冨田到
ソフトウエアメーカー
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化学特許AIツール6選｜構造式・マーカッシュ対応の使い分け

化学のR&Dで使う特許AIツール6選を構造式画像認識・マーカッシュ検索・自然言語AI・FTOの4軸で比較。CAS SciFinder・Reaxys・Patsnap Eureka・Derwent・Patentfield AIR・IPRallyの使い分けと、三井化学1万件PDFエージェント事例、職種別早
2026.07.15 冨田到 冨田到
ソフトウエアメーカー
ソフトウエア

AI 2040とは？Plan Aと5シナリオで読む超知能の未来

AI Futures Projectが2026年7月に公開したAI 2040 Plan Aを徹底解説。2029年米中合意、2035年一時停止、2040年段階的引き継ぎの設計と5シナリオ比較、日本語圏の反応、実務者が月曜日から始める準備アクションまで、初学者にもわかりやすく。
2026.07.12 冨田到 冨田到
ソフトウエア官公庁・公社・団体
サービス・インフラ

エンタープライズ調査AI 5選｜稟議を通せる情シスの選び方

大企業で調査AI・社内ナレッジ検索AIを選ぶ判断軸は「機能」ではなく「稟議を通せるか」。セキュリティ認証・オンプレ/VPC対応・SSO統合の3軸で、Glean/M365 Copilot/Notion AI/Snorbe/Sinequaの5製品を情シス目線で徹底比較。部門別の組み合わせと2026年のトレンドまで解説。
2026.07.11 2026.07.14 冨田到 冨田到
サービス・インフラソフトウエア
ソフトウエア

自動車業界のリサーチAI｜CASE転換期に効く特許調査の3世代論

自動車業界の特許調査は、EV・自動運転・SDVの同時立ち上がりで急に難しくなりました。完成車OEM・Tier1・Tier2で変わる調査目的、AI特許調査ツール3世代の選び方、Snorbeで月曜から始める反復ループまでを整理します。
2026.07.11 2026.07.25 冨田到 冨田到
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半導体材料の技術トレンド調査手順｜4層×3ソースで叩き台を作る

半導体R&D／知財／新規事業／マーケ向けに、『前工程／後工程／装置／材料』の4層フレームワークと、論文・特許・IR資料の3ソース統合フローで、半導体材料の技術トレンド調査をAIで叩き台まで作る7ステップを解説します。TSMC N2、Samsung SF2P、SK hynix HBM4、Rapidus 2nm、ASML High-NA EUV、CoWoS 逼迫といった2026年の主戦場と、地域プレイヤー別マトリクス、実務者別テンプレ、Snorbe を使った週次反復ループまでを、初学者にもわかる形でやさしく整理します。
2026.07.11 冨田到 冨田到
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