Tech-Inside

テックインサイド

一つの技術の本質と、それが仕事にどう着地するかを掘り下げます。アーリーアダプター向けではなく、自分の専門領域を持つ実務者のためのテックコラム。

記事の一部は現在、韓国語のみ公開されています。日本語訳は順次公開予定で、翻訳が整ったものから自動的に日本語で表示されます。日本語訳が未整備の記事は、暫定的に英訳または韓国語原文で表示しています。

申致勳

英陽郡AI協会

#テックインサイド#MCP

AIエージェントが直接読む新聞 — フロンティアは小さなパブリッシャーの手に真っ先に開いた

グローバル大型パブリッシャーがまだ試みていない領域、MCP・llms.txt・フルコンテンツフィード。失うものが最も少ない者が引用形式のデフォルトを決める。

2026年5月4日·閲覧数 77

申致勳

英陽郡AI協会

#テックインサイド#プロンプティング

ゼロプロンプティング時代の本当のプロンプティング — AIはなぜいつも平凡な答えを出すのか

AIは私たちの語彙に合わせてトレーニングデータの集団を選ぶ。平凡な入力は平凡な答えを呼ぶ。答えはペルソナではなく入力の標準化だ — メタプロンプティングとVerbalizedSamplingという2つのツールで平均クラスターから抜け出す。

2026年4月29日·閲覧数 77

申致訓

英陽郡AI協会

#テックインサイド#RAG

レナードとChatGPT――AIが賢くなった本当の瞬間はモデルの外で起こった

『メメント』のレナードがポラロイドとメモで生活するように、LLMも外部メモ――RAG――上で動作します。2025年、企業の30～60%がRAGを採用していますが、スタンフォード大学は法律RAGが17～33%のハルシネーション率を報告しています。本当の変化はモデルの中ではなく、モデルの隣に置いたメモ帳で起こったのです。

2026年4月29日·閲覧数 77

申致勳

戦略企画代表

#テックインサイド#ペルソナ

「あなたは医者です」では足りない — 専門家プロンプトの正体

専門家ペルソナは正確性を低下させる（MMLU 68.0% vs 71.6%、arXiv 2512.05858）。本物の専門家の作業パターンは肩書きを真似することではなく、事実の構造をモデルの隣に埋め込むことだ — オントロジー+RAGの組み合わせが事実抽出率 +55%、正確性 +40%（OG-RAG、arXiv 2412.15235）を実現する。

2026年4月28日·閲覧数 77