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国内AIリサーチと海外AIリサーチの違いは？一次情報の探し方を比較

国内AIリサーチと海外AIリサーチを、一次資料への入口、統計定義、法人識別子、比較条件、現地確認へ移る条件で比較します。
2026.08.24 2026.08.26 冨田到 冨田到
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物流・運輸業界のリサーチAI｜遅延仮説を反証する判断手順

物流・運輸の運行記録と外部データをAIで照合し、遅延仮説を支持・反証・未確認へ分け、共同輸送の試行可否を判断する手順を解説します。
2026.08.24 2026.08.26 冨田到 冨田到
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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。
2026.08.24 2026.08.26 冨田到 冨田到
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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。
2026.08.23 2026.08.26 冨田到 冨田到
サービス・インフラソフトウエア
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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。
2026.08.16 2026.08.26 冨田到 冨田到
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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。
2026.08.06 冨田到 冨田到
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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。
2026.08.03 冨田到 冨田到
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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。
2026.07.11 冨田到 冨田到
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