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生成AIをPythonで扱う|学ぶ範囲の見極めと、ライブラリの選び方・業務で使う注意点
生成AIを業務に組み込もうとすると、Pythonという言葉が必ず出てきます。関連するライブラリの解説を読むと、名前が10個以上並び、どこから手をつければよいか分からな... -
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生成AIにGPUはなぜ必要?自社で持つかクラウドで借りるかの判断と、電力・冷却の壁
生成AIを本格的に扱おうとすると、必ずGPUの話になります。ただ、そこで出てくる情報は個人向けの製品比較か、大規模なデータセンターの話に偏りがちです。 企業が知り... -
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受託開発と客先常駐の違い|発注側から見た使い分けと、契約形態を確認すべき理由
システム開発を外部に頼むとき、「受託開発」と「客先常駐」という言葉が並んで出てきます。どちらがよいかを比べようとして、噛み合わない感覚を持った方も多いはずで... -
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生成AIに必要なPCスペック|用途別の3段階と、VRAMの決め方・調達の判断
「生成AIを使うには高性能なPCが必要ではないか」という相談をよくいただきます。実際に調べると、VRAMが24GB必要、48GB以上が望ましいといった数字が並び、全社への配... -
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生成AI向けグラボの選び方|VRAM容量別にできること、選ぶ順序と買う以外の選択肢
生成AIをローカルで動かすためにグラフィックボードを選ぼうとすると、型番と数値が並び、どれを基準に判断すればよいか分からなくなります。 判断の中心は1つです。VRA... -
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AIコミュニティとは?外部の選び方と、社内で活用を広げる仕組みのつくり方
AIの進化は速く、1人で情報を追い続けるのは困難です。同じ関心を持つ人が集まり、知見を共有する場としてAIコミュニティが注目されています。 ただし「AIコミュニティ... -
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AIストレージとは?自社に必要なのはどちらか、性能とデータ整備の切り分け
「AIストレージ」を調べると、高速な読み書き、大容量、GPUを止めない帯域といった説明が並びます。桁の大きな数字を見て、自社には縁遠い話だと感じた方もいるかもしれ... -
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ラボ型開発とは?請負型との違いと契約上の注意点、発注側に必要な体制を解説
ラボ型開発は、一定期間、自社専属の開発チームを外部に確保する形態です。仕様が固まっていなくても始められ、期間内であれば作業内容を柔軟に変えられます。 この柔軟... -
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オフショア開発の費用|単価相場と総額の内訳、損益分岐点の計算方法を解説
オフショア開発の費用を調べると、人月単価の一覧表が出てきます。国別に並んだ数字を見て、国内の半分程度なら安いと判断してしまいがちです。 しかし、単価表に載って...

