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LLM選びで失敗しない！業務別・場面別モデル比較ガイド【2025年最新版】
ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Qwenなど主要LLMを業務別・場面別に徹底比較。性能・コスト・セキュリティの4軸評価で、自社に最適なモデル選定の方法を解説します。
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Claude 3.5・4.5で個人開発が5倍速くなる理由：エンタープライズLLMの実装活用術
Claude 3.5 SonnetおよびSonnet 4.5をエンタープライズ向けLLMとして個人開発に活用する方法。SWE-bench77.2%の性能を活かしたコード生成・デバッグ・リファクタリングの実践的なテクニックを解説。
M5Stack × ローカルLLMで作る会話ロボット「スタックチャン」：初心者向け実装完全ガイド【2025年最新版】
M5StackとローカルLLMを組み合わせた会話ロボット「スタックチャン」の実装方法を、初心者向けに徹底解説。必要なハードウェア、環境構築、トラブルシューティング、実装コード例まで、すぐに始められる完全ガイド。
ローカルLLM環境で Perplexity と GitHub Copilot を代替する技術スタック 2025年版
RTX 4090、NVIDIA DGX Spark、Ryzen AI Max+の3つのハードウェア構成でローカルLLM環境を構築。Perplexica、Ollama Web Search、Continueを活用したPerplexity・GitHub Copilot代替実装を、コスト分析と実装手順で詳解。
LLM出力フォーマットの選択：なぜJSONよりもCSV/TSVが実用的なのか
LLM出力におけるJSONの問題点と、より実用的な代替案としてのCSV/TSVフォーマットについて考察します。