<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>AIくらべ 更新情報</title><description>法人AIの比較記事、統計データ、用語集の更新情報です。</description><link>https://aikurabe.com/</link><item><title>エージェンティックAIとは？AIエージェントとの違いをわかりやすく解説</title><link>https://aikurabe.com/glossary/agentic-ai/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/agentic-ai/</guid><description>エージェンティックAI（Agentic AI）とは、目標達成に向けてAIが自ら計画・判断し、複数ステップの作業を自律的に実行する性質や設計思想を指す言葉。「AIエージェント」との使い分けをわかりやすく解説。</description><pubDate>Thu, 23 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>APIとは？生成AIにおける意味と仕組みをわかりやすく解説</title><link>https://aikurabe.com/glossary/api/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/api/</guid><description>APIとは、あるソフトウェアの機能やデータを別のソフトウェアから呼び出すための接続の仕組み。生成AIをチャット画面ではなく自社システムに組み込む際の役割、仕組み、業務での使いどころをわかりやすく解説。</description><pubDate>Thu, 23 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Copilotとは？意味と仕組みをわかりやすく解説【AI機能・製品】</title><link>https://aikurabe.com/glossary/copilot/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/copilot/</guid><description>Copilotとは、既存のソフトウェアに組み込まれ、副操縦士のようにユーザーの作業を支援する生成AI機能・製品の総称。単体アプリ型の生成AIとの違い、仕組み、業務での使いどころをわかりやすく解説。</description><pubDate>Thu, 23 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>マルチモーダルAIとは？意味と仕組みをわかりやすく解説</title><link>https://aikurabe.com/glossary/multimodal/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/multimodal/</guid><description>マルチモーダルAIとは、文章だけでなく画像・音声・動画など複数の種類の情報をあわせて理解・生成できるAIのこと。単一データ型のAIとの違い、仕組み、業務での使いどころをわかりやすく解説。</description><pubDate>Thu, 23 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>トークンとは？生成AI・LLMにおける意味をわかりやすく解説</title><link>https://aikurabe.com/glossary/token/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/token/</guid><description>トークンとは、生成AI（LLM）が文章を処理する際の最小単位のこと。単語そのものではなく文字列の断片である理由、API利用料金・処理できる文章量との関係をわかりやすく解説。</description><pubDate>Thu, 23 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AI研修の費用相場は？公表料金の実例と助成金で実質負担を下げる方法【2026年7月確認】</title><link>https://aikurabe.com/articles/ai-training-cost/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/articles/ai-training-cost/</guid><description>AI研修の費用を公式公表料金だけで整理。公開講座は1人1日33,000円〜、伴走型は1人300,000円、eラーニングは月額350円/ID〜という実例と、12社中8社が料金非公開である実態、人材開発支援助成金（中小は経費の75%）で実質負担を下げる方法を一次情報ベースで解説【2026年7月22日確認】。</description><pubDate>Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AI-OCRとは？従来OCRとの違いと仕組みをわかりやすく解説</title><link>https://aikurabe.com/glossary/ai-ocr/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/ai-ocr/</guid><description>AI-OCRとは、AIの画像認識技術で紙の書類や帳票の文字をデータ化する技術。手書き文字やレイアウトが異なる帳票にも対応できる点が従来OCRとの違い。仕組みと業務での活用場面をわかりやすく解説。</description><pubDate>Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>チャットボットとは？種類と仕組みをわかりやすく解説【AI型・シナリオ型】</title><link>https://aikurabe.com/glossary/chatbot/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/chatbot/</guid><description>チャットボットとは、チャット形式で質問に自動応答するプログラム。ルールに沿って答えるシナリオ型と、生成AIで柔軟に答えるAI型の違い、社内ヘルプデスクや問い合わせ対応での使い分けを解説。</description><pubDate>Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>DXとは？デジタルトランスフォーメーションの意味をわかりやすく解説</title><link>https://aikurabe.com/glossary/dx/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/dx/</guid><description>DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、デジタル技術とデータを使って業務・ビジネスモデル・組織を変革し、競争力を高める取り組み。単なるIT化・デジタル化との違い、AI活用との関係を解説。</description><pubDate>Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>生成AIとは？意味と仕組みをわかりやすく解説【ジェネレーティブAI】</title><link>https://aikurabe.com/glossary/generative-ai/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/generative-ai/</guid><description>生成AI（ジェネレーティブAI）とは、文章・画像・音声・コードなどのコンテンツを新たに作り出すAIの総称。従来の判別型AIとの違い、代表的な種類、ビジネスでの活用場面をわかりやすく解説。</description><pubDate>Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>LLMとは？大規模言語モデルの意味と仕組みをわかりやすく解説</title><link>https://aikurabe.com/glossary/llm/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/llm/</guid><description>LLM（大規模言語モデル）とは、大量のテキストを学習し、人間の言葉を理解・生成するAIモデル。ChatGPTなど生成AIサービスの中核技術。仕組み、得意・不得意、ビジネスでの活用をわかりやすく解説。</description><pubDate>Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>MCPとは？Model Context Protocolの意味と仕組みをわかりやすく解説</title><link>https://aikurabe.com/glossary/mcp/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/mcp/</guid><description>MCP（Model Context Protocol）とは、AIアプリケーションを社内システムや外部ツール・データに接続するためのオープンな共通規格。AIエージェント活用の土台となる仕組みと、ビジネス上の意味を解説。</description><pubDate>Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AI研修に使える助成金は？対象条件と申請の流れ【2026年度・最大75%】</title><link>https://aikurabe.com/articles/ai-training-subsidy/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/articles/ai-training-subsidy/</guid><description>AI研修・生成AI研修に使える助成金を解説。人材開発支援助成金なら中小企業は経費の75%・賃金助成1,000円/時。対象になる研修の条件（10時間以上・eラーニングの扱い・ツール費は対象外）、申請サポートのある研修会社まで一次情報ベースで整理【2026年7月更新】。</description><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>リスキリング助成金とは？助成率・上限と申請方法【2026年度が最終・最大75%】</title><link>https://aikurabe.com/articles/reskilling-subsidy/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/articles/reskilling-subsidy/</guid><description>企業のリスキリング研修に使える「人材開発支援助成金（事業展開等リスキリング支援コース）」を解説。中小企業は経費の75%・1人50万円まで助成、2026年度が最終年度です。対象条件・申請5ステップ・計算例まで一次情報ベースでまとめました。</description><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>【2026年】日本企業のAI導入率・生成AI活用の統計データ50選</title><link>https://aikurabe.com/stats/ai-adoption-japan/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/stats/ai-adoption-japan/</guid><description>日本企業のAI導入率は？生成AIの業務利用率55.2%（総務省）、活用企業34.5%（帝国データバンク）など、公的統計・大規模調査から50の最新データを出典付きで整理。国際比較・市場規模・導入効果・障壁まで、記事や資料にそのまま引用できます。</description><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AIエージェントとは？生成AIとの違いをわかりやすく解説</title><link>https://aikurabe.com/glossary/ai-agent/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/ai-agent/</guid><description>AIエージェントとは、目標を与えると自律的に計画を立て、ツールを操作しながら複数ステップの作業を完遂するAI。チャット型生成AIとの違い、業務での活用例、導入時の注意点を解説。</description><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>ファインチューニングとは？RAGとの違いをわかりやすく解説</title><link>https://aikurabe.com/glossary/fine-tuning/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/fine-tuning/</guid><description>ファインチューニングとは、既存の生成AIモデルに自社データを追加学習させて挙動を調整する手法。RAGとの使い分け、向いているケース、コスト感をわかりやすく解説。</description><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>ハルシネーションとは？生成AIが嘘をつく原因と対策を解説</title><link>https://aikurabe.com/glossary/hallucination/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/hallucination/</guid><description>ハルシネーションとは、生成AIが事実と異なる内容をもっともらしく出力する現象。発生する原因、業務利用でのリスク、RAG・出典確認などの実践的な対策をわかりやすく解説。</description><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>LLMOとは？AI検索最適化（AIO・GEO）の意味と対策をわかりやすく解説</title><link>https://aikurabe.com/glossary/llmo/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/llmo/</guid><description>LLMOとは、ChatGPTやAI Overviewsなどの生成AIの回答に自社が引用・推薦されるよう最適化する施策。AIO・GEOとの違い、SEOとの関係、基本の対策をわかりやすく解説。</description><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>プロンプトエンジニアリングとは？基本テクニックをわかりやすく解説</title><link>https://aikurabe.com/glossary/prompt-engineering/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/prompt-engineering/</guid><description>プロンプトエンジニアリングとは、生成AIから望む出力を安定して引き出すための指示（プロンプト）設計技術。役割指定・例示・制約条件など、業務ですぐ使える基本テクニックを解説。</description><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>RAGとは？意味と仕組みをわかりやすく解説【検索拡張生成】</title><link>https://aikurabe.com/glossary/rag/</link><guid isPermaLink="true">https://aikurabe.com/glossary/rag/</guid><description>RAG（検索拡張生成）とは、生成AIが回答する前に社内文書などの外部データを検索し、その内容に基づいて回答を生成する技術。ハルシネーション対策と社内ナレッジ活用の定番手法をわかりやすく解説。</description><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item></channel></rss>