AI活用 【製造業】【簡易】ナレッジAIの最新トレンド整理
― ターボ機械設計・製造業設計システムにどう使うべきか ―2026年時点の大きな流れは、単なる社内文書検索AIから、設計判断・設計手順・CAE実行・PLMトレーサビリティまで扱う“設計支援エージェント”へ進化している、という理解が一番わかり...
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AI活用 OneNoteの後継としてNotebookLMとObsidianを検討
画像・Excel・PowerPointを含むOneNote資産はどう移行すべきか1. はじめに長年OneNoteを使っていると、単なるテキストメモだけでなく、画像、スクリーンショット、Excelファイル、PowerPoint資料、PDF、手...
AI活用 【Palantier】オントロジーとは何か？ ☆☆☆☆☆：2026/5/31
Palantirが言う「組織のデジタルツイン」の本質1. はじめに最近、Palantirの説明の中でよく出てくる言葉にOntology、オントロジーがあります。Palantirは、このOntologyを単なるデータベースではなく、組織のデジ...
AI活用 【AIファクトリー】 (4) AIファクトリーにおけるFineTuning&RAGの役割：2026/1/7
現代のAIファクトリーでは、**「FTで脳を鍛え、RAGで最新資料を持たせる」**というハイブリッド戦略が定石目的RAG (検索)ファインチューニング (FT)最新の仕様書を参照したい◎ 最適× 不向き社内の在庫状況を答えたい◎ 最適× 不...
AI活用 【AIファクトリー】 (3) AIファクトリーにおける合成学習とは：2026/1/7
本記事では、データセンター（AIファクトリー）における学習の3つの階層（①事前学習、②Fine-tuning、③RAG）から、タービン開発のような専門分野への応用、そして効率的なデータ作成術まで、その実態を網羅的に解説します。合成データ生成...
AI活用 【Leap71】AI援用機械設計サマリ：2026/1/2
Leap71 develops aerospike rocket engines using a computational engineering model (Noyron) instead of traditional CAD-bas...
AI活用 【Leap71】（2/2） Noyronプラットフォームによる熱交換器開発：2026/1/2
熱交換器は、ロケットエンジン以上に「計算工学（Computational Engineering）」の真価が問われる領域です。なぜなら、相反する物理要件（熱交換効率 vs 圧力損失）のトレードオフを、ミクロン単位の複雑な構造で解決しなければ...
AI活用 【Leap71】(1/2) Noyronプラットフォームの概要：2026/1/2
Noyron（ノイロン）：物理と製造をコード化する「計算工学」プラットフォームNoyronは、ドバイを拠点とする計算工学企業LEAP 71が開発した、エンジニアリングのパラダイムを変革するソフトウェアプラットフォームです。設計思想：従来の「...
AI活用 【Leap71】Aided by a deterministic, physics-driven computational engineering AI :2026/1/2
“a deterministic, physics-driven computational engineering AI”actually mean?What does“a deterministic, physics-driven co...
AI活用 【Leap71】Leap71’s Computational Methodology for Aerospike Engine Development ：2026/1/2
Core conceptLeap71 develops aerospike rocket engines using a computational engineering model (Noyron) instead of traditi...