AI駆動開発の幻想と現実｜「開発コスト削減」の裏で増える本当の負担とは
生成AIを活用したAI駆動開発の導入で気をつけるべきコストや課題を詳しく解説。どの開発フェーズで活用すべきか、見落としがちなコスト増大要因まで、中小企業の経営層・AI担当者向けにわかりやすくまとめています。
Column
AIコスト高騰時代の生き残り策：ローカルLLM導入のメリットとポイント
AIサービスの寡占化やメモリ価格高騰を受け、利用料高騰リスクを回避してセキュリティと運用自由度を確保するため、ローカルLLM導入のメリットと注意点をわかりやすく解説します。
クラウドGPUで“買う前提”を見直す：Runpod がもたらす柔軟＆高コスパなAI開発環境
AI学習・推論環境として、なぜクラウドGPUが今あらためて注目されるのか。Runpod の特徴、料金、ユースケース、そして“実機購入 vs レンタル”の損益分岐を詳しく解説。初期投資を抑えつつ高性能を確保したい企業・開発者向けの完全ガイド。
AIエージェントと既存システムをつなぐには？MCP連携で失敗しない本番導入ガイド
PoC で成果が出た AI エージェントを、本番環境の既存システムとどう安全に連携させるか。MCP（Model Context Protocol）を活用した中間システム設計のポイントを、非エンジニアの管理者・経営者にもわかりやすく解説します。
企業の生成AIを加速する！社内利用に最適なパーソナルAIスパコン5選【2025年版】
生成AIの社内利用を高速化するパーソナルAIスパコンを厳選紹介。最新GPU/AIチップ搭載ワークステーション5種の性能や導入メリットを比較し、選定ポイントと最適戦略を解説します。
Cloudflare障害に学ぶローカルLLM導入のススメ｜クラウド依存リスクへの備え
先日起きたCloudflare大規模障害が浮き彫りにした、クラウドサービスへの過度な依存のリスク。本記事では、その教訓を踏まえ、ローカルLLM（大規模言語モデル）の導入によってインターネット不通時でも使えるAI環境を構築する方法とメリットを解説します。中小企業の情シス担当者をはじめ、障害に強いAI活用を目指すエンジニア必見のコラムです。
AIエージェントがWindowsを操作する！｜MCP on Windowsのスゴさとは
Microsoftが発表した「MCP on Windows」により、AIエージェントがWindows PC上の操作やアプリ連携を自動化可能に。どんな仕組みで何ができるのか？業務効率化につながる具体例やセキュリティ対策も交えて、ビジネス視点でわかりやすく解説します。
【2025年11月最新版】企業がすぐ使えるローカルLLM 5選：セキュリティ／運用性／コストで比較
クラウドに頼らず社内で動かせるローカルLLMの最新5モデルをピックアップ。セキュリティ・運用性・コストの観点から比較し、企業がすぐ導入できるAIのポイントを解説します。
クラウド依存から解放されるAX：ローカルLLMで守るデータ＆変える業務
クラウドに頼らないAI活用「AX（AIトランスフォーメーション）」への注目が急上昇中。ローカル環境で動くLLM（大規模言語モデル）がもたらすデータセキュリティと業務革新について、最新動向とともにわかりやすく紹介します。非エンジニアの経営層にも親しみやすい解説コラムです。
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