SLM（Small Language Models）をエッジ環境に展開する実装ガイド
クラウド不要で動作する軽量LLMをオンプレ・エッジデバイスに展開する手順を解説。ネット環境が不安定な現場やコスト削減を目指す企業向けの実装ガイド。
AI・LLM
RAG、AIエージェント、モデルセキュリティ、企業AI導入など、ASEAN・ラオス事業に役立つAI・LLM記事一覧です。
AIハイブリッドBPOのROI測定方法：導入効果を数値化する評価フレームワーク
AIハイブリッドBPOの投資対効果を定量化する評価フレームワークを解説。コスト削減率・処理速度・品質指標の測定方法から、経営層への報告テンプレートまで実務担当者向けに網羅。
コンテキスト・エンジニアリング入門｜プロンプト設計の次のステップ
プロンプト最適化の限界を超え、AIへの情報構造化・供給順序を設計する「コンテキスト・エンジニアリング」の基本概念と実践アプローチを解説します。
LLM社内ガイドライン策定ガイド：シャドーAIリスクを防ぐ運用ポリシーの作り方
社内でのLLM・生成AI利用を安全に管理するためのガイドライン策定手順を解説。シャドーAIによる情報漏えいリスクの防止から、承認フロー・教育体制の整備まで現場担当者向けに網羅する。
LLMガードレール比較：NeMo Guardrails・Prompt Shieldsなど多層防御の選定基準
NeMo Guardrails、Azure Prompt Shields、LlamaGuardなど主要LLMガードレールを比較。選定基準・導入コスト・対応脅威を整理し、自社に最適な多層防御構成を選べるようにする実務ガイド。
LLM-as-a-Judge で RAG 評価を自動化する実装ガイド
人手レビューに頼らず AI 自身が回答精度を多角評価する LLM-as-a-Judge パイプラインの設計手順と、RAG 品質指標（RAGAS）への適用方法を解説します。
AIエージェントのガバナンスとガードレール設計｜自律実行リスクを防ぐフレームワーク
自律エージェントが企業システムで連鎖障害を起こさないよう、行動監査・権限スコープ・エスカレーション設計の実践フレームワークを紹介します。
RAGとファインチューニングの選び方：自社データ活用の判断基準と導入ステップ
RAGとファインチューニングの違いを比較軸で整理し、コスト・精度・運用負荷から自社に最適な手法を選ぶ判断基準と導入ステップをわかりやすく解説します。
オンプレLLM導入ガイド：モデル蒸留で社内データを安全活用
クラウドAPIを使わずに小型モデルを自社データで洗練させるモデル蒸留の仕組みと、セキュリティ要件が厳しい企業でのオンプレ実装ステップを解説します。
LLMの知識を再学習なしで修正する「モデル編集」入門
モデル全体の再学習なしに誤情報・古い情報をピンポイントで削除・修正するModel Editing／Machine Unlearning技術を、PDPA「忘れられる権利」対応の観点も含めて解説します。
RAGの精度を上げる方法：ハルシネーション削減とハイブリッド検索の実装ステップ
RAGの精度向上とは、グラフRAGやハイブリッド検索（BM25＋ベクトル）を組み合わせてハルシネーションを削減する手法である。本番運用に向けた評価指標の設計から実装パターンまでを解説する。
