AIリサーチ

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建設・不動産業界のAIリサーチ|取得判断を証拠で進める手順

建設・不動産の物件調査で、取引、地理、建築、BIMの資料をAIへ渡し、支持証拠、反証、未確認事項から取得、追加調査、見送りを決める手順を解説します。
サービス・インフラ

Statistaとは?AI調査で統計データを使う確認手順

StatistaのStatisticsとMarket Insightsを見分け、国内B2B市場への参入仮説を支持・反証する証拠に整理します。人が原典と利用許諾を確認し、調査継続を判断する手順を説明します。
ソフトウエア

Snorbeとは?ナレッジグラフ型エージェント

Snorbeの公開資料を基に、RAG、ナレッジグラフ、GraphRAG、AIエージェントの役割と使い分けを解説します。
ソフトウエア

GEOとは?|AI回答の引用を測る実務ループ

GEO(Generative Engine Optimization)を、SEOの置き換えではなくAI回答内の引用を測る運用層として解説。Google公式の確認事項と実務仮説を分け、質問セット、引用元、不足、修正、再測定のループをマーケティング、R&D、知財、新規事業向けに紹介します。
ソフトウエア

プロンプトエンジニアリングとは?|AI調査で幻覚を減らす書き方

プロンプトエンジニアリングとは、AIへの指示を設計して結果を安定させる仕事です。AnthropicとOpenAIの公式ドキュメントは、技法より先に成功基準と測り方を求めています。調査の仕事で使う合格ライン5項目、幻覚を減らす7つの手法とコピーして使えるプロンプト断片、プロンプトでは直らない症状の切り分け表までまとめました。
ソフトウエア

LLMとは|AIリサーチで使う3層理解と選び方

LLM(大規模言語モデル)を Transformer / RAG / Reasoning の3層で整理し、AIリサーチ実務での使いこなし方まで初学者向けに解説。2026年の主要モデル選びと今後のトレンドもわかる用語集記事です。