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AI 可視性と GEO 実務
4 エンジン計測の方法論、5 つのリング、6 ヶ月で AI 言及率 0→25% の実測ケース。
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私たちの考えと、それがあなたの構築対象を変える理由。
意思決定を助けるための文章であり、ソートリーダーシップではありません。それぞれが存在する理由は、実際の対話で同じ問いが繰り返し出てくるからです——これは結局どのカテゴリなのか、なぜ自社のRAG PoCは止まったのか、ライセンスすべきか自社開発すべきか、AIが生成した動画の破綻を納品前にどう見極めるか。同意できる立場ではなく、行動に移せる答えを置いています。
4
本の意思決定ピラー
6
つのエンジンの知見が源泉
5
つのプロダクトラインの現場
3
言語で同時発信
ホワイトペーパー
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安いモデルが一番高い：LLM 選定とコスト
同一設問で 53 倍の差、max_tokens の罠、キャッシュの静かな失敗——すべて実運用の実測値。
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実践的視点
AI動画生成：難易度は生成ではなく「検収」にある
AI動画をビジネスとして展開する際、ボトルネックはモデルの良し悪しではなく、納品前にその動画が破…
カテゴリ定義
AIナレッジインフラ企業とは何か。
AIナレッジインフラ企業とは、組織が実運用で検証してきた知識を、再利用可能なテクノロジープラット…
企業RAG
ハルシネーションを起こさず、運用し続けられる企業RAG。
企業RAGのPoCが失敗するのは、検索の段階ではありません。三か月後です——参照元のドキュメント…
意思決定ガイド
ライセンス、自社開発、それともコンサル？
企業向けAIプラットフォームを手に入れる道は三つあり、どれを選ぶかは他の何よりも一つの問いで決ま…
エンジニアリングの現場から
エンタープライズAIアーキテクチャ、ナレッジ運用、信頼性を支えるシステムに関する実務ノート。実際に動かしたものを、数字を残したまま書いています。
PVL.AI テックノート · AI Radar
107チームが同じ穴を塞いでいる：AI はあなたを忘れる
コミュニティ目録の 2,282 件のうち 120 件が同じことをしている——前回話したことを AI に覚えさせる。出所は互いに面識のない 107 チーム。公式目録の該当は一件だけで、しかも別の問題を解いている。
PVL.AI テックノート · AI Radar
二千のプラグイン、誰が検査しているのか
公式 291、コミュニティ 2,282、上流は 1,764 の独立アカウント。前回は「検証している目録は存在しない」と書いた。今回、同じ組織の目録を調べたら逆のものが出てきた。ただし既定では止めない。
PVL.AI テックノート · AI Radar
「許可」を押したその瞬間、AIは何を手に入れたのか
2026年、MCPとA2Aは一つのスタックに収束した。だが仕様上、本人確認は任意のまま。世界10.8万のサービスが1日519件ずつ増え続けている。統一がもたらしたのは安全ではなく速度だった。
PVL.AI テックノート
数か月のLLM実験から得た四つの反直感的な教訓——安いモデルこそ最も高くつく
本番環境から得た四つの教訓。タスクごとに異なるモデルへ振り分けること、安いモデルはしばしば総コストが高くつくこと、高価なモデルで一度で仕上げるほうが再試行を繰り返すより得であること、Max Tokensを小さく設定すると支出そのものがゼロ回収になること。
PVL.AI テックノート · Tech Blog
二つのAIが正反対の答えを出し、同じ誤りを犯した——なぜ現地語意基準こそがAI時代の堀なのか
実測：同一モデル・同一パイプラインでも、用語ベースの整備前後で誤り率は一桁違った。基準を欠いた状態では、異なるモデルファミリーが同種の誤りを犯す。AIの生産性の上限はモデル性能ではなく、基準のカバレッジである。
PVL.AI テックノート · Tech Blog
企業RAGで本当に難しいのはモデルではない：マルチテナント・アーキテクチャの設計
PostgreSQL RLS、コネクションプール、pgvector、ハイブリッド検索、Embedding移行、運用統制を解説する企業RAGマルチテナント設計ガイド。
ここで答えられていない問いがありますか？
ここでは、私たちが最も多く受ける問いを扱っています。あなたの問いが違うのであれば、何を決めようとしているのかを教えてください。答えはたいてい、1ページより短くなります。