AI・機械学習 LIMEとSHAPによる機械学習モデル解釈の深掘り：予測の透明性を高める手法
LIMEとSHAPによる機械学習モデル解釈の深掘り：予測の透明性を高める手法要点（3行）LIMEとSHAPは、複雑な機械学習モデルの予測根拠を説明し、モデルの透明性・信頼性を向上させます。LIMEは局所的な近似モデル、SHAPはゲーム理論に...
AI・機械学習 ネットワーク・RFC SIP (RFC 3261) におけるセキュリティ課題とその対策
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。SIP (RFC 3261) におけるセキュリティ課題とその対策背景Session Initiation Protocol (SIP) は、IPネットワーク上で...
PowerShell PowerShellスクリプトの性能計測とログ
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。PowerShellスクリプトの性能計測とログエンタープライズ環境におけるPowerShellスクリプトは、日々の運用業務において不可欠な自動化ツールです。しか...
VBA・Office VBAにおけるCOMオブジェクト連携の基礎と実践
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。VBAにおけるCOMオブジェクト連携の基礎と実践背景と要件VBA（Visual Basic for Applications）は、Microsoft Offic...
ITニュース 最新GPUにおけるHBM3eメモリ技術とAI性能への影響
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。最新GPUにおけるHBM3eメモリ技術とAI性能への影響ニュース要点高帯域幅メモリ（HBM）の最新規格であるHBM3eが、NVIDIAの最新AI向けGPUに採用...
情報処理技術者試験 IPA 午前Ⅱ：ソフトウェア開発費見積もり（ファンクションポイント法）
B{未調整ファンクションポイント(UFP)算出};\n B --> C{機能種別点数化};\n C --> D;\n D --> E{汎用システム特性(14項目)評価};\n E --> F;\n F --> G;\n D & G --> ...
Linux・CLI・DevOps wp-cliでWordPressサイトをコマンドライン管理
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。wp-cliでWordPressサイトをコマンドライン管理1. 要件と前提WordPressサイトの管理は、GUIベースのダッシュボードを通じて行うのが一般的で...
ネットワーク・RFC TLS 1.3の安全な設定と運用
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。TLS 1.3の安全な設定と運用脅威モデルTLS 1.3は、その設計自体が以前のバージョンに比べて強固ですが、実装や運用上の不備が依然としてセキュリティリスクを...
Microsoft 365・Azure Azure Policyによるガバナンスとコンプライアンス
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。Azure Policyによるガバナンスとコンプライアンスクラウド環境の利用が拡大するにつれて、セキュリティ、コスト、運用の一貫性を確保するためのガバナンスとコ...
プロンプト・LLM活用 RAGによるLLMの知識拡張と精度向上
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。RAGによるLLMの知識拡張と精度向上大規模言語モデル（LLM）は広範な知識を持つ一方で、最新情報や特定のドメイン知識に弱く、幻覚（Hallucination）...
