自分の資料をAIに読ませて回答させたい
RAG(資料を検索してから答える仕組み)
社内文書やPDFから関係する部分を探し、その内容をもとにAIが回答します。
詳しく見る→AI FEATURE LIBRARY
用語を覚える前に、まず「何をしたいか」を選んでみよう。必要なAI機能・技術、使い方、注意点を初心者向けにまとめています。
RAG(資料を検索してから答える仕組み)
社内文書やPDFから関係する部分を探し、その内容をもとにAIが回答します。
詳しく見る→要約・生成AI
AI要約の指示と会議メモの原文、要約例を掲載。日付・人数・担当者や未決定事項を照合する表で、初心者にも確認方法を説明します。
詳しく見る→音声認識(Speech to Text)
会話や録音の音を、編集できる文字データに変えます。
詳しく見る→画像認識・マルチモーダルAI
写真や画面を見て、写っている物や状況を文章で説明します。
詳しく見る→Embedding(文章を数値にする技術)
言葉が完全に同じでなくても、意味の近さで文章を見つけます。
詳しく見る→ベクトル検索
文章を表す数値を保存し、意味が近い順に高速で探します。
詳しく見る→Function Calling・MCP
AIの判断を、検索・メール・予定表・業務システムなどの操作につなげます。
詳しく見る→ローカルLLM
PC内でAIを動かす条件を、クラウド機能や外部連携との違いから説明。架空のメモで試す手順と出力例、Ollama・LM Studioの公式資料を掲載しています。
詳しく見る→ハルシネーション対策
AIが事実でない内容をもっともらしく答える問題を減らします。
詳しく見る→構造化出力
AIの答えをJSONや表など、プログラムで使いやすい形にそろえます。
詳しく見る→ファインチューニング
見本となる入出力を学習させ、回答のくせや分類のしかたを調整します。
詳しく見る→生成AI・LLM(大規模言語モデル)
指示と材料をもとに、新しい文章を作ります。
詳しく見る→プロンプト設計
AIへの依頼文を改善前後で比較。架空の備品メモを表にするプロンプトと回答例で、目的・材料・条件・出力形式の書き方、不明な情報と誤回答の確認方法を説明します。
詳しく見る→文章校正・言い換え
意味を保ちながら、読み手や場面に合う文章へ直します。
詳しく見る→AI翻訳・LLM
文脈に合わせて言葉を別の言語へ変換します。
詳しく見る→情報抽出・構造化出力
自由な文章から氏名、日付、金額、分類などを抜き出します。
詳しく見る→画像生成AI
文章で伝えた内容をもとに、新しい画像を作ります。
詳しく見る→OCR(画像内の文字を読む技術)
スキャンした書類や写真から文字と数値を取り出します。
詳しく見る→画像分類
画像全体を見て、決めた種類のどれに当たるか判定します。
詳しく見る→物体検出
画像の中に何があり、どの位置にあるかを四角で示します。
詳しく見る→動画解析・マルチモーダルAI
映像、音声、字幕をまとめて見て、場面や話題を探します。
詳しく見る→音声合成(Text to Speech)
文字を人が話しているような音声に変えます。
詳しく見る→音声認識+要約
録音を文字にし、決定事項や次に行う作業をまとめます。
詳しく見る→音声AI・会話AI
相手の声を文字にし、AIが答えを作り、音声で返します。
詳しく見る→Function Calling
AIが依頼内容を読み、用意した機能と入力値を選びます。
詳しく見る→MCP(AIとツールをつなぐ共通ルール)
AIアプリが外部のデータや機能を共通の形で利用できるようにします。
詳しく見る→AIエージェント
目標に向けて、考える・ツールを使う・結果を確認する流れをくり返します。
詳しく見る→AI Builder・生成AIアクション
自動化フローの途中で、文書読取・分類・文章生成などを使います。
詳しく見る→生成AI API連携
VBAからWeb APIへ文章を送り、AIの回答をExcelで使います。
詳しく見る→マルチモーダルAI
種類の違う情報を同じAIがまとめて理解・生成します。
詳しく見る→AI評価・ベンチマーク
AI・RAGの回答をどう評価するか、3問の採点例で説明します。検索・根拠・回答不足を分けて確認し、同じ条件で設定変更の前後を比べます。
詳しく見る→ガードレール・安全対策
入力・出力・ツール操作を確認し、危険な内容や許可外の処理を止めます。
詳しく見る→条件に合う項目がありません。