AIバックオフィスDX実践 Vol.5: バックオフィス全体をAIエージェントで繋ぐ - 経理・労務・契約・総務の統合自動化ロードマップ
バックオフィス4部門の業務棚卸しから自動化の優先順位付け、3フェーズのDXロードマップまで。どこから着手すべきかが分かる実践ガイドです。
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AIエージェント開発、LLM活用、業務自動化の技術情報
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AIバックオフィスDX実践 Vol.4: 税理士×生成AIの最前線 - バックオフィスDXで「人が要らない」事務所になるまで
税務カレンダーの自動生成、財務KPIレポートの自動出力、顧問先60社を1人で回す実例。税理士・会計事務所におけるAI活用の最前線をレポートします。
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AIバックオフィスDX実践 Vol.3: 電子契約×AI通知で契約業務を刷新 - 450店の契約を紙ゼロで再締結した事例から学ぶ
契約書テンプレートの自動生成から満了日アラートまで、契約業務をAIで一気通貫に効率化。紙の契約書に追われる日々から脱却する方法を紹介します。
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AIバックオフィスDX実践 Vol.2: 請求書・経費精算をAIが前さばき - 経理担当者が判断だけに集中できる仕組みづくり
領収書や経費メモをAIに渡すだけで、勘定科目の推定・仕訳データの生成・未払いリマインドまで自動化。経理の「入力作業」を大幅に減らす方法を紹介します。
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AIバックオフィスDX実践 Vol.1: AIが給与計算・勤怠管理を自動化する時代 - 小規模事務所が1人で60社を回せる理由
勤怠データをAIに渡すだけで、36協定チェック・残業集計・給与明細ドラフトを自動生成。人事労務の属人化を仕組みで解消する方法を紹介します。
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LLM（大規模言語モデル）入門ガイド【前編】― 仕組みからローカルで動かす方法まで
ChatGPTなどで話題のLLM（大規模言語モデル）とは何か、その仕組みをやさしく解説。さらに、自分のパソコンでAIを動かす「ローカルLLM」の始め方や、LM Studio・Ollama・Hugging Faceといった便利ツールも紹介します。
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LLM入門ガイド【後編】― AIカスタマイズの方法と学習の仕組み
LLMを自分の目的に合わせてカスタマイズする3つの方法（プロンプトエンジニアリング・RAG・ファインチューニング）を、初心者向けにやさしく解説。AIがどうやって学習するのか、その仕組みも紹介します。
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楽天AI 3.0とは？日本語特化の大規模AIモデルをわかりやすく解説
楽天グループが公開した日本語特化AIモデル「Rakuten AI 3.0」の特徴・性能・活用事例を解説。DeepSeek-V3ベースの技術背景や、無料で商用利用できるオープンモデルとしての意義も紹介します。
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gstack入門：Claude Codeを「AIチーム」に変えるスキルセット
Y Combinator CEOが公開したClaude Code用スキルセット「gstack」を紹介。企画・設計・レビュー・QA・リリースまで、AIに役割分担させる新しい開発スタイルを解説します。
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gstackを実際に使ってみた：Claude Codeの「AIチーム」体験レポート
Claude Code用スキルセット「gstack」を実際のプロジェクトに導入。インストールから各コマンドの実行結果、使って感じたメリット・注意点までを実例ベースでレポートします。
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日本語特化のマルチモーダルAI「Asagi」とは？画像理解からOCR的活用まで解説
東京大学が開発した日本語特化のオープンVision-Languageモデル「Asagi」の特徴、従来OCRとの違い、Pythonでの実行方法を解説します。
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Mistral OCR 3でPDF・画像を高精度テキスト化する方法【Python実装ガイド】
Mistral AI が提供する最新OCR API「Mistral OCR 3」を使い、PDF・画像からテキストやテーブルを高精度に抽出する方法をPythonコード付きで解説します。
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国立国会図書館が作った無料OCR「NDLOCR-Lite」をレビュー ― GPU不要で誰でも使える
国立国会図書館が公開したGPU不要の軽量OCRソフト「NDLOCR-Lite」を一般ユーザー目線でレビュー。インストールから基本操作、対応文字種まで、紙資料のデジタル化を始めたい方向けに解説します。
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Swallowプロジェクトとは？日本語に強いオープンLLMを大学が作る理由
東京科学大学と産総研が中心となり、日本語に強いオープンな大規模言語モデルを開発・公開しているSwallowプロジェクト。その背景・技術・意義をやさしく解説します。
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LLM（大規模言語モデル）とは？ChatGPTの中身をやさしく解説
ChatGPTやGeminiの中核技術であるLLM（大規模言語モデル）の仕組み・できること・限界をやさしく解説。専門用語を使わず、身近な例えで理解できます。
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AIの調整方法は3段階：プロンプト・RAG・ファインチューニングの違い
LLMを自分の用途に合わせる方法は3つ。プロンプト設計・RAG・ファインチューニングの仕組み・難易度・コストをやさしく比較し、どれを選べばよいか解説します。
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SEOの次は「AIO」？AI時代の新しい集客戦略をやさしく解説
AI検索が主流になりつつある今、注目を集める「AIO（AI最適化）」について解説。従来のSEOとの違いや、AIに自社コンテンツを引用・推奨してもらうための考え方を初心者向けに紹介します。
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「小さな巨人」Kimi-VLとは？3BクラスでGPT-4oに迫るAIモデルの衝撃
中国のスタートアップMoonshot AIが公開したKimi-VLは、わずか約28億のアクティブパラメータでGPT-4oに匹敵する性能を発揮。「大きいほど強い」という常識を覆す新世代ビジョン言語モデルをやさしく解説します。
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Kimi-VLの中身を覗く：MoonViTとMoEがつくる高効率VLMの設計
Kimi-VLのアーキテクチャを詳しく解説。ネイティブ解像度で画像を読むMoonViT、省エネな脳としてのMoE言語モデル、そして「考えさせるほど賢くなる」Thinking版の仕組みまで、技術面から掘り下げます。
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中国発の最新AIモデル「Qwen3.5」とは？GPT-5.2に匹敵する性能をやさしく解説
Alibaba Cloudが発表した次世代AIモデル「Qwen3.5」について解説。総パラメータ3970億でありながら推論時は170億に抑える仕組みや、GPT-5.2・Gemini 3 Proに匹敵する性能、OCR活用の可能性まで初心者向けに紹介します。
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「AIで仕事が奪われる」の誤解と、これから必要なスキル
「AIに仕事を奪われる」という不安に対する正しい理解と、AI時代に求められるスキルを解説。AIと共存して働くためのマインドセットと具体的なスキルアップ方法を紹介します。
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Vertex AIとは？Googleが提供する企業向けAIプラットフォームをやさしく解説
Vertex AIはGoogleが提供する企業向けAIプラットフォームです。機械学習モデルの開発から運用まで一貫して行える特徴や、中小企業でも活用できるポイントを初心者向けに解説します。
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楽天AIとは？日本発の生成AIサービスをやさしく解説
楽天グループが開発した日本語特化の生成AI「楽天AI」について解説。ChatGPTとの違いや、日本のビジネスシーンでの活用メリットを初心者向けにわかりやすく紹介します。
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AIエージェントとは？業務を自動化する次世代AIの仕組みと活用法
AIエージェントは、自律的にタスクを実行できる次世代のAI技術です。従来のチャットAIとの違いや、営業・事務・開発など様々な業務での活用例をわかりやすく解説します。
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部署別AI活用マップ：営業・総務・人事・開発で今すぐ使えるAI活用術
営業、総務、人事、開発の各部署で生成AIをどう活用できるか、具体的な業務例とおすすめツールをマップ形式で紹介します。自社での導入検討の参考にしてください。
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「とりあえずChatGPT」から「業務設計としてのAI」へ：5段階の成長ステップ
ChatGPTを個人で使う段階から、組織全体でAIを業務設計に組み込む段階まで、5つの成長ステップを解説。自社のAI活用レベルを診断し、次のステップに進むためのヒントを紹介します。
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Claude Skills とは？― AI に「得意技」を覚えさせる新しい方法
Claude Code の Skills 機能の概要をわかりやすく解説。SKILL.md ファイルを使って Claude にスキルを追加する仕組みと活用例を紹介します。
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Claude Skills で「OCR 専用アシスタント」を作る方法
Claude Code の Skills 機能を使って、画像や PDF を高精度に読み取る OCR 専用スキルを作成する手順を解説します。
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自分のPDFやメモをAIに読ませる方法 ― RAGを知らなくてもできる実践入門
NotebookLMやChatGPTのファイルアップロード機能など、手軽に「自分専用AI」を作る方法を紹介。RAGの概念もやさしく解説します。
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「AIエージェント」って結局何？ ― 2026年の注目トレンドをやさしく解説
自律型AIの概念を日常の具体例（旅行予約、調べものなど）で説明。AIエージェントが従来のチャットAIと何が違うのかをわかりやすく解説します。
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名刺OCRの精度を上げるプロンプト設計術【ペルソナ・Few-shot・出力制御】
名刺OCRにおけるプロンプト設計のコツを解説。ペルソナ設定、Few-shot例の追加、出力形式の制御で精度がどう変わるか、実際の名刺で比較検証しました。
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名刺OCRツール比較：Gemini vs Dots-OCR vs EasyOCR【同じ名刺10枚で検証】
Gemini 2.0 Flash・Dots-OCR・EasyOCRの3ツールで、同じ名刺10枚を読み取って精度・速度・コストを比較検証しました。用途別のおすすめも解説します。
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名刺OCRで人脈データベースを自動作成する方法【Gemini API × Python】
もらった名刺の画像をGemini APIで読み取り、JSONで構造化してExcel・スプレッドシートに取り込める人脈テーブルを自動生成する方法を解説します。
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古文書・旧字体OCRで気をつけるべき10のポイント
古文書、戸籍謄本、古い公文書をOCRで読み取る際の注意点を解説。変体仮名、旧字体変換、縦書き処理など、実務で役立つ10のポイントをまとめました。
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マルチモーダルAI入門：テキストだけじゃない、画像・音声・動画をまとめて扱う時代
テキスト、画像、音声、動画を同時に理解・生成できるマルチモーダルAIについて、具体例と活用方法をわかりやすく解説します。
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手書き文字OCRの精度を劇的に上げるプロンプト設計術
手書き文字OCRの精度向上に悩んでいませんか？崩し字・癖字への対応からFew-shot学習の活用まで、AI-OCRの読み取り精度を高めるプロンプトエンジニアリングの実践テクニックを解説します。
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OCR精度が変わる！プロンプト「ペルソナ設定」の効果と注意点
プロンプトに「経理の専門家として」と指示するだけでOCR精度が向上する？ペルソナ設定がAIの読み取り品質に与える影響と、過剰設定の逆効果について実例を交えて解説します。
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「AIって結局何ができるの？」を5分で理解する
AIができること・できないことを、専門用語なしでわかりやすく解説。「AIって結局よくわからない」という方向けの入門記事です。
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職種別AI活用アイデア集：バックオフィス・営業・マーケ・開発での"現実的な"使い方
各職種ですぐに試せるAI活用アイデアを紹介。机上の空論ではなく、今日から使える現実的な活用方法をまとめました。
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ChatGPTの始め方 ― 登録から最初の質問まで10分で完了
ChatGPTを使ってみたいけど始め方がわからない方へ。アカウント登録から最初の質問まで、画像付きで丁寧に解説します。
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プロンプトエンジニアリング実践ガイド：AIの回答精度を劇的に上げる技術
ChatGPTやGeminiの回答精度を向上させるプロンプトの書き方を解説。役割設定、Few-shot、Chain-of-Thoughtなど、実務で使えるテクニックを紹介します。
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上司に「AI使っていい？」と聞かれたときの答え方
上司から「AIって使っていいの？」「うちでも使える？」と聞かれたとき、どう答えればいい？立場別の回答例とポイントを解説します。
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無料で使えるAIツール5選 ― 用途別おすすめガイド（2026年最新版）
「AIを試してみたいけどお金はかけたくない」という方へ。2026年時点で無料で使える主要AIツールを用途別にわかりやすく紹介します。
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社内の「なんとなく不便」を洗い出してAIで解決するフレームワーク
業務の中の「なんとなく不便」を見つけ出し、AIで解決できるかを判断するためのフレームワークを、テンプレート付きで紹介します。
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Hugging Face入門：プログラミング不要でAIを試せる無料プラットフォーム
Hugging Faceの基本的な使い方を解説。プログラミング不要でAIモデルを試す方法から、Gradioを使った簡易デモアプリの公開方法まで、実践的に紹介します。
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PaddleOCR・Tesseractで印刷文字はどこまで読める？
無料OCRツールのPaddleOCRとTesseractで、きれいな印刷文字がどこまで正確に読み取れるか検証。セットアップから精度検証まで、実務で使えるベースラインを解説します。
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HuggingFace Dots-OCRの精度検証レポート
HuggingFaceで公開されているDots-OCRの日本語OCR精度を検証。ブラウザから無料で試せる方法と、実際の読み取り結果を解説します。