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。
2026-08-09 / 最終更新日時 : 2026-09-06 musashi 技術コラム カスタムAI-OCRの精度を継続的に高める仕組み｜帳票のパターン別に、AIが自動でモデルを振り分ける 取引先ごとに様式の異なる注文書やFAXを、AIが様式を判定して専用モデルへ自動で振り分ける「分類→抽出（classify then extract）」の仕組みを、Azure AI Document Intelligenceの公式情報をもとに解説。汎用で即日始め、データが貯まるほど様式ごとに精度を高める育て方を紹介します。
2026-07-29 / 最終更新日時 : 2026-09-12 musashi 技術コラム Azure AI Voice Live APIで「電話対応の自動化」を実現する｜統合音声AIエージェントの活用例 Azure AI Voice Live APIとは何かを、Microsoft公式情報と実装経験から解説。音声認識・生成AI・音声合成を1つのAPIに統合し、電話対応の自動化や音声AIエージェントを低遅延で実現します。モデルと料金（Pro/Basic/Lite）、活用例、データ主権を保った国内での使い方の勘所まで整理します。
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。
2026-07-20 / 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。
2026-05-27 / 最終更新日時 : 2026-08-31 musashi 技術コラム ソブリンクラウドとは｜データ主権の基本と、Microsoftソブリンクラウドの3つのモデル ソブリンクラウド（データ主権）とは何かを公式情報で解説。データの保管場所（レジデンシー）との違い、Microsoftソブリンクラウドの3つのモデル、日本企業が主権を保ったままクラウド・AIを活用する現実的な進め方まで整理します。
2026-05-25 / 最終更新日時 : 2026-09-13 musashi 技術コラム AI-OCRの費用・料金｜Document Intelligenceの単価と総額の考え方 AI-OCRの費用・料金は、読み取り単価だけでは決まりません。Azure AI Document Intelligenceの公式単価と無料枠・学習の料金、共有SaaSとお客様専用構築の費用の出方、確認・修正の人件費まで含めた総額の見積もり方を解説します。
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。
2026-03-17 / 最終更新日時 : 2026-09-14 musashi 技術コラム Azure AI Document Intelligenceとは｜帳票をAIが読み取る仕組み・精度・導入 Azure AI Document Intelligenceとは、帳票や文書の画像・PDFからAIが記載内容を読み取り、構造化データとして抽出するMicrosoftのクラウドサービスです。仕組み・読み取れる帳票・精度と限界・他OCRとの違い・導入手順を、弊社の構築実績をもとに解説します。
2025-08-19 / 最終更新日時 : 2026-09-13 musashi 技術コラム Azureのインフラ払い出しをセルフサービス化する｜IaCとDeployment Stacksで申請から変更管理まで統制する Azureのインフラ払い出しを、決められたテンプレートと承認・記録を通したセルフサービスに変える方法を解説します。Bicep・Azure Pipelines・Deployment Stacksによる申請から変更管理までの仕組みと、Azure Deployment Environmentsの使いどころ、弊社の検証で分かった注意点をまとめました。
