2026-09-12 / 最終更新日時 : 2026-09-13 musashi 技術コラム Azure Content Understanding とは｜生成AIで文書・音声・動画を構造的に整理する仕組み Azure Content Understanding とは何か。Document Intelligenceとの違いと使い分け、文書・画像・音声・動画を項目に沿って構造化する仕組み、料金と処理場所の考え方を、Microsoft公式情報をもとに解説します。既存のDocument Intelligenceは移行不要です。
2026-08-25 / 最終更新日時 : 2026-09-13 musashi 技術コラム 増える社内『シャドーAI』を統制する｜Purview・Defenderで見える化し、安全な受け皿に集める 増える社内シャドーAIを、Microsoft純正セキュリティ（Purview・Defender・Entra）で見える化・保護・遮断し、承認した企業版AIへ安全に集める進め方を、公式情報にもとづき解説します。
2026-08-19 / 最終更新日時 : 2026-08-31 musashi 技術コラム 画像PDFの図面を高精度に読み、検図まで自動化する｜製造業のAI-OCR実装ノウハウ 複合機などでスキャンした画像PDFの図面を高精度に読み、検図まで自動化するための実装ノウハウを解説。超解像アップスケールとタイル分割による読取り精度の向上や、ビジョンAIとの突合せによる二重読取りチェックに加え、信頼度ゲートとHITL＋決定論判定の観点まで、実務目線で解説します。
2026-08-14 / 最終更新日時 : 2026-09-13 musashi 技術コラム Azure AI Vision とは｜写真を業務データに変える画像解析AI Azure AI Vision（旧Computer Vision）とは何か、いま起きている「Azure Vision in Foundry Tools」への再編と生成AIへの世代交代、そして写真を業務データに変える弊社の設計（Visionで一次仕分け→生成AIで命名・分類）までを、Microsoft公式情報をもとに解説します。
2026-08-14 / 最終更新日時 : 2026-09-13 musashi 技術コラム Microsoft Foundry で Claude を使う｜Azure で最上位モデルを動かす実践ポイント AnthropicのClaudeがMicrosoft Foundry（旧Azure AI Foundry）でGA。事業者の属性ブロック、カスタムサブドメイン、呼び出しのAnthropicネイティブ形式、Entra ID認証、Cognitive Services Userロールなど、実際に動かして分かったデプロイ・呼び出しのつまずき所と回避策を、弊社の手書きOCR検証と併せて実務目線で解説します。
2026-07-26 / 最終更新日時 : 2026-08-12 株式会社ロクシアシステムズ お知らせ 【機能強化】AIプライベートに「AI判断・生成レイヤー」を追加 ― 読み取り・聞き取りの先の判断・生成まで自動化 定型的な処理は自動化済みでも残る“例外パターン”の対応を効率化。AI-OCR／AI-Voiceプライベートに「AI判断・生成レイヤー」を実装し、AIが例外の一次判断と選択肢の提示まで行い、人は方向性を選ぶだけに。
2026-07-26 / 最終更新日時 : 2026-08-28 株式会社ロクシアシステムズ お知らせ 業務ノウハウ×AIで計画づくりを支援する「AI-Enhanceプライベート」の提供を開始しました 株式会社ロクシアシステムズは、お客様専用のセキュアなAI基盤『AIプライベート』シリーズの新サービスとして、お客様の業務ノウハウ（業務資産）とAIを掛け合わせて計画づくりを支援する「AI-Enhanceプライベート」の提 […]
2026-07-20 / 最終更新日時 : 2026-09-06 musashi 技術コラム Azure内で利用可能なAIモデルの進化｜弊社が活用するプライベートなAI実装 Azure内で使えるAIモデルは、2023年のGPTから2026年のマルチモデル（Claudeの追加）へと進化してきました。弊社がこれを「AIプライベート」としてどう活用・実装し、AIの誤り（ハルシネーション）をどう抑えているかを、実務目線で解説します。
2026-06-27 / 最終更新日時 : 2026-09-13 musashi 技術コラム 社内文書をAIエージェントで活かす｜RAGの肝は権限と出典 社内文書をAIエージェントで活かす仕組み「RAG」を実務目線で解説。取り込みから出典付き回答までの仕組み、Microsoft 365 Copilot・Copilotコネクタ・Copilot Studio・Azure AI Searchの使い分け、業務で使うための肝である権限トリミングと出典・「分からない」と答えさせる設計、よくある失敗をまとめます。
2026-06-20 / 最終更新日時 : 2026-09-13 musashi 技術コラム 企業におけるAIエージェント活用の始め方 AIエージェントを企業で活用する「始め方」を、弊社が実際にご提案している内容から抜粋して解説します。何から始めるか、ツールの選び方、社外に出してよい情報の線引き、企業向けプランと閉域の安全策、データ準備（RAG）、小さく始める導入ステップまで。
2026-05-17 / 最終更新日時 : 2026-09-13 musashi 技術コラム 手書き帳票のAI-OCR｜読める範囲と確認の設計 手書き帳票のAI-OCRは、どこまで読めて、どこを人が確かめるべきか。手書き文字をテキスト化・データ化するときの公式仕様、誤読が起きやすい箇所、手書きを判定の軸にしない考え方、二重読み・検算・信頼度ゲートによる確認の設計を解説します。
2026-04-28 / 最終更新日時 : 2026-09-13 musashi 技術コラム AI駆動開発を安全に始める｜GitHub Copilot × Azure で作る開発基盤 AI駆動開発を安全に始めるには。GitHub Copilot のAIエージェント（Copilot cloud agent）の仕組みと組み込みの安全策、GitHub Actions から Azure へOIDCでシークレットを保存せずにデプロイする方法、ランナーの選び方と統制のポイントを、GitHubとMicrosoftの公式情報をもとに解説します。
