AI・テクノロジーの記事一覧

生成AI、デジタル技術、AI動画制作、業務自動化など、これからのクリエイティブとビジネスに関わる技術記事をまとめています。

Ollama入門と落とし穴——「ローカルだから安全」を過信してはいけない理由

Ollama入門と落とし穴——「ローカルだから安全」を過信してはいけない理由

ローカルでLLMを動かす標準基盤Ollamaの仕組みと導入・運用の勘どころを整理。VRAMと量子化の設計から、「ローカルだから安全」という思い込みを揺るがした脆弱性Bleeding Llamaへの備えまで解説します。

Ollama入門と落とし穴——「ローカルだから安全」を過信してはいけない理由

ローカルでLLMを動かす標準基盤Ollamaの仕組みと導入・運用の勘どころを整理。VRAMと量子化の設計から、「ローカルだから安全」という思い込みを揺るがした脆弱性Bleeding Llamaへの備えまで解説します。

チャット一言で、生成から印刷監視まで——PrintPalとMCPがつなぐ3Dプリントの新しい入口

チャット一言で、生成から印刷監視まで——PrintPalとMCPがつなぐ3Dプリントの新しい入口

テキストや写真から60秒で3Dモデルを作れるPrintPalを入口に、MCPとOpenClawがどのように「チャットから生成・印刷・監視まで」を一本につなぐのかを、具体例とともに追いました。

チャット一言で、生成から印刷監視まで——PrintPalとMCPがつなぐ3Dプリントの新しい入口

テキストや写真から60秒で3Dモデルを作れるPrintPalを入口に、MCPとOpenClawがどのように「チャットから生成・印刷・監視まで」を一本につなぐのかを、具体例とともに追いました。

2026年の3Dプリンティング、品質はどこまで来たか——精度から「プロセス全体」へ

2026年の3Dプリンティング、品質はどこまで来たか——精度から「プロセス全体」へ

2026年の3Dプリンティングは、試作の道具から量産を担う製造基盤へと成熟しました。デスクトップFDMから金属、建設まで、精度だけでなくプロセス全体の再現性と自動化へ広がった「品質」の到達点を、具体例とともに整理します。

2026年の3Dプリンティング、品質はどこまで来たか——精度から「プロセス全体」へ

2026年の3Dプリンティングは、試作の道具から量産を担う製造基盤へと成熟しました。デスクトップFDMから金属、建設まで、精度だけでなくプロセス全体の再現性と自動化へ広がった「品質」の到達点を、具体例とともに整理します。

中小企業のAIは「効率化」から「稼ぐ力」へ——利益と人の配置はこう変わる

AI for Small Businesses: From Efficiency to Ear...

For SMEs struggling with labor shortages, AI is no longer merely an efficiency tool. Recent surveys and practical cases reveal how profits and staff allocation change, viewed through cost reduction,...

AI for Small Businesses: From Efficiency to Ear...

For SMEs struggling with labor shortages, AI is no longer merely an efficiency tool. Recent surveys and practical cases reveal how profits and staff allocation change, viewed through cost reduction,...

iPad Proは仕事で使えるか——M5とiPadOS 26で「壁」はどこまで崩れたか

iPad Proは仕事で使えるか——M5とiPadOS 26で「壁」はどこまで崩れたか

M5世代でiPad ProとMacBook Proの演算能力はほぼ並びました。さらにiPadOS 26は、ウインドウの窮屈さとバックグラウンド処理の中断という二つの制約を取り除いています。それでも残る壁はどこか。2026年時点の到達点と限界を整理します。

iPad Proは仕事で使えるか——M5とiPadOS 26で「壁」はどこまで崩れたか

M5世代でiPad ProとMacBook Proの演算能力はほぼ並びました。さらにiPadOS 26は、ウインドウの窮屈さとバックグラウンド処理の中断という二つの制約を取り除いています。それでも残る壁はどこか。2026年時点の到達点と限界を整理します。

MCPが変えた企業AIの地図と、日本が動けない三つの理由

MCPが変えた企業AIの地図と、日本が動けない三つの理由

AIエージェント導入の最大の壁は、モデルの知能ではなく「配管工事」でした。MCPがそれを解いた一方で、日本企業はSIer依存・レガシーシステム・見えない攻撃面という三重の障壁に直面しています。BloombergとトヨタのO-Beyaを手がかりに、現在地を整理します。

MCPが変えた企業AIの地図と、日本が動けない三つの理由

AIエージェント導入の最大の壁は、モデルの知能ではなく「配管工事」でした。MCPがそれを解いた一方で、日本企業はSIer依存・レガシーシステム・見えない攻撃面という三重の障壁に直面しています。BloombergとトヨタのO-Beyaを手がかりに、現在地を整理します。