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生成AI調査の精度はモデルよりデータ源で決まる？｜専門DB・API・MCP・クローリングの選び方

生成AI調査の情報源と取得経路を分け、母集団、証拠形式、利用条件から、単発調査・継続監視・自社DBの選び方を解説します。
2026.08.31 冨田到 冨田到
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MCP・API・JSONの違い｜AIがデータを受け取り、道具を使う仕組み

MCP・API・JSONの役割を図書検索の流れで区別し、AIへ追加する前の認証、権限、送信先、ログ、外部操作の確認方法を解説します。
2026.08.30 冨田到 冨田到
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AIから別のAIを呼び出す方法｜GPT・Claude・Gemini・GrokをAPIでつなぐ設計

普段使うAIから一工程だけ別AIへ渡す方法を解説します。接続役、MCP、共通契約、失敗時の停止条件、単一モデルと複数モデルを比較する判断基準まで整理します。
2026.08.27 冨田到 冨田到
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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
ソフトウエア
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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
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Claude Code×Codex連携の実装｜二重建て構成でPRコストを45%削るガイド

Claude CodeからCodex CLIを呼ぶ二重建て構成の実装ガイド。MCPサーバー・サブエージェント・フック・スラッシュコマンドの4パターンをコピペ可能なbash/pythonコード付きで解説し、Return on Token観点でPR 1本のコストを45%削減する試算まで示します。
2026.07.10 冨田到 冨田到
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