資料の紹介

　人が書いたような自然なテキストやリアルな画像、複雑なプログラムコードを生成できる生成AIの企業導入が本格的化している。最近では、自律的に処理を行うエージェント機能が充実しつつあり、高度な自動化によるさらなる業務効率の向上も期待される。しかし、導入に当たっては注意すべき点も多々ある。

　例えば、生成AIはモデルごとに得意な処理が異なるため、想定するユースケースに応じ最適なAIモデルを評価・選択すべきである。また、ファインチューニングや検索拡張生成（RAG）など、精度や関連性を高めるための手法を使う場合は、独自データの整備が必要になる。導入を始めてしまってから慌てることがないよう、手順を整理しておきたいところだ。

　本資料では、生成AIの導入を成功させるための基本的な知識と手順を整理して解説する。予測AIと生成AIの違い、生成AI導入の準備などのほか、生成AIの導入手順を8つのステップで示している。併せて、生成AIの導入と活用を助けるオープンソースのソリューション群も紹介。生成AI導入に着手した企業のほか、ビジネスへの影響を理解したい企業のCIO（最高情報責任者）やIT担当者はぜひ読んでおきたい。

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