AI ファインチューニングとは？
ファインチューニングとは、学習済みのAIモデルを自分の業務に合わせて微調整する技術です。RAG・プロンプトエンジニアリングとの使い分け、G検定やデータサイエンティスト検定での出題パターンまで、比喩でやさしく解説します。
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AI 【ローカルLLM検証 文章生成編#1】 図解の構成案を比較させてみた（グローバルClaude vs ローカルQwen3.6:27B)
ローカルLLM検証。Claude vs Qwen3.6:27Bで、特定ジャンル用語の図解案、構成図、一覧をローカルLLMに考えさせてみました。Caludeにレビューさせて、感触を聞いています。
AI 【ローカルLLM検証 環境構築編#6】Open WebUIでRAGを使ってみる
ローカルLLM（Ollama+Open WebUI）でRAGを構築し、過去の用語マップ記事をナレッジベース化してみた検証ログ。Canva図解をPDF化して読み込ませる方法や、ハルシネーション対策の挙動まで実際に試した結果を紹介します。
AI 【ローカルLLM検証 画像生成編#1】 ローカルLLMのComfyUIで比較画像を作成する苦悩・・・・
ローカルLLMの画像生成編でComfyUIとQwen-Image-2512を使い対義用語を比較する画像を作れるか検証してみました。苦戦しましたが、プロンプトの指定の仕方がまさかの結果に・・・・
AI 【ローカルLLM検証 環境構築編#5】ローカルLLM：Qwen3 32Bはサクサク動くのか？
VARM32GB環境にQwen3 32Bを導入します。VARMいっぱいを使うLLMですが、果たしてサクサク動いてくれるのか？
AI 【ローカルLLM検証 環境構築編#4】ローカルLLMでDifyを構築
ローカルLLMでのDify構築手順です
AI 【ローカルLLM検証 環境構築編#3】ローカルLLMに推論が強そうなLLMを入れてみる（deepseek-r1:32b）
deepseek-r1:32bの導入方法と使った感触です
AI 【ローカルLLM検証 環境構築編#2】ローカルLLMにマルチモーダルモデルを入れる
ローカルLLMにマルチモーダルモデルを入れる手順と苦戦した点をまとめています。
AI Attentionとは？
Attention（アテンション）とは、AIが文の中で「ここが大事」と重みを付ける仕組み。長文メールから大事な一文だけ"拾う"日常の感覚で、G検定・データサイエンティスト検定の出題アングルまで初心者向けに解説します。
AI Transformerとは？
Transformerとは、文の前後関係を一度に把握する注意機構（Attention）を使うモデルアーキテクチャです。翻訳AIやチャットAIの土台で、G検定や業務でのAI理解にも役立つ、初心者が体得しやすい説明をまとめました。