人工知能（Artificial Intelligence、AI）は、人間の知能を模倣し、学習、推論、問題解決、言語理解などのタスクを実行するコンピュータシステムです。AIは機械学習、深層学習、自然言語処理など様々な技術を包含し、現代のテクノロジーやビジネスに革命をもたらしています。
現状ではディープラーニングを扱う内容が多いですが、便宜上の都合としてAIという包括した表現を使用しています。
以下は、AI技術に関する主要なトピックです。各リンクをクリックすると、詳細な解説ページに移動します。
モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol、MCP）は、AIシステムやアプリケーションにおいて、モデルとコンテキスト情報の相互作用を標準化するためのフレームワークです。MCPは、特に大規模言語モデル（LLM）やその他のAIモデルが、一貫性のある方法でコンテキスト情報を処理、保持、共有するための仕組みを提供します。
検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）は、大規模言語モデル（LLM）の生成能力を外部知識源からの情報検索と組み合わせるAIフレームワークです。RAGは、モデルが応答を生成する前に関連情報を検索して取り込むことで、より正確で最新の情報に基づいた回答を提供します。
AIを業務で利用する際に注意すべき点や、深刻なアクシデントを回避するためのガイドラインを提供します。個人情報・機密情報の取り扱い、ハルシネーション（もっともらしい嘘）への警戒など、AIを安全に活用するための重要なポイントを解説しています。
AIの利用形態は一つではありません。求めるセキュリティレベルや、自社でかけられる運用コストに応じた選択肢（SaaS型、IaaS型、オンプレミス型）について、それぞれのメリット・デメリットを解説しています。
AI技術は様々な分野で応用されています：
AI技術の発展と普及に伴い、以下のような課題や倫理的考慮事項が重要になっています：
AI技術は急速に発展し、私たちの生活やビジネスに大きな影響を与えています。基本的な概念から最新のフレームワークまで理解することで、AIの可能性と課題を把握し、適切に活用することができます。このページで紹介したトピックは、AI技術の一部に過ぎませんが、重要な基盤となる知識を提供しています。