日経トレンディ 2026年4月号に Bestllam の広告を掲載しました

日経トレンディ 2026年4月号に Bestllam の広告を掲載しました

こんにちは!

このたび、日経トレンディ 2026年4月号(2026年3月4日発売、雑誌)に、当社のエンタープライズ向け統合型AIプラットフォーム「Bestllam」を掲載しました。

日経トレンディ(雑誌)は全国の書店・コンビニエンスストアにてお買い求めいただけますので、お手に取った際はぜひご覧くださいませ。

Bestllam とは?

Bestllam は、「チャットで指示するだけ。仕事が終わっている。」をコンセプトに開発した、エンタープライズ向けの統合型AIプラットフォームです。

MCP連携・Ubuntuサンドボックス・スキル定義

主な特長

20種類以上のLLMを、契約一本で OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini をはじめ、DeepSeek、Qwen、Llama など商用・オープンソース合わせて20種類以上のLLMを1つの契約で利用できます。各プロバイダと個別に契約を結ぶ手間が不要になります。

6つのLLMに同時質問して、最適な答えを選択 同じ質問を複数のLLMに一括投げかけ、回答を比較・検討できます。各モデルの得意・不得意を活かすことで、重要な意思決定や精度が求められる業務の信頼性を高めます。

AIエージェントが業務を自律遂行 「先月の売り上げを顧客属性ごとにまとめて、営業部のPowerPointフォーマットでメールしておいて」——そんな指示一つで、データ抽出から資料作成・メール送信まで、AIが自律的に完結します。従来のRPAのような固定ルールではなく、状況を判断しながら最適な手順で動きます。

MCP連携で社内システムとシームレスに統合 CRM、ERP、データベース、グループウェアなど既存の業務システムをMCPコネクタで接続。AIエージェントがリアルタイムにデータを取得・更新し、複数システムをまたぐ業務もBestllamへの一言で完結します。

エンタープライズグレードのセキュリティ データは国内データセンターに保存。個人情報(PII)や機密情報の漏洩を検出・防止するPII監査機能、オンプレミス対応、SAML SSO など、企業・官公庁が安心して使えるセキュリティ機能を標準装備しています。


日経トレンディへの掲載にあたって

日経トレンディは、ビジネスパーソンや新しいテクノロジーに関心を持つ読者に幅広く読まれているメディアです。

企業のAI活用がいよいよ本格化するなか、「複数のLLMをどう使い分けるか」「セキュリティを確保しながら業務効率を上げるにはどうすればいいか」——そうした課題を持つ多くの方に Bestllam を知っていただければと思います。

日経トレンディ2026年4月号は、全国の書店・コンビニエンスストアにてお買い求めいただけます。お手に取った際はぜひご覧ください📖


Bestllam に興味をお持ちの方へ

Bestllam の詳細・無料デモのお申し込みは下記サイトからどうぞ。

👉 https://bestllam.com

導入に関するご相談やご不明点は、お気軽にお問い合わせください。引き続き、皆さまのAI活用をサポートしてまいります!

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AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第2回 従来型DLPを超えて、AI-DLPが解決すべき本質的課題

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こんにちは! 前回の記事では、AI時代のデータ漏洩防止における技術的な基礎として、HTTPSインターセプトの仕組みと限界について詳しく解説しました。プロキシサーバーによるSSL/TLS通信の復号化、中間CA証明書の運用、そして証明書ピンニングという技術的制約まで、企業がWeb通信を監視する際の技術的な現実を明らかにしました。 しかし、これらのプロキシ技術は、実は既存のDLP製品でも広く採用されている一般的な手法です。メール監視、ファイル転送の制御、Webアクセスの監査など、従来型のデータ漏洩防止においても、HTTPSインターセプトは中核的な役割を果たしてきました。 では、なぜAI時代において新たにDLPを考え直す必要があるのでしょうか。 前回にひきつづき、従来型DLPでは対応できないAI固有の課題と、AI-DLPとして新たに考慮すべき要素に焦点を当て、より本質的な議論を展開していきます。 1. AI時代が要求する新たなDLP要件 従来のDLP製品は、クレジットカード番号や社会保障番号といった定型的なパターンの検出において優れた実績を持っています。これらの技術は今後も重要な

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg コンサルティング
Claude Fable 5はこれからどうなる? 経緯・コスト・今後の見通しをファクトベースで整理する

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こんにちは! 2026年7月2日(日本時間)、日本からもClaude Fable 5が再び利用できるようになりました。 2026年6月に大きな注目を集めて登場し、わずか3日で米政府の指令により停止、そして7月1日(米国時間)に復活したAnthropicの最上位モデル「Claude Fable 5」。 復活と同時に 「サブスクで使えるのは7月7日まで」 という条件が付いたことで、利用者の間ではコストへの懸念の声も見られます。 本記事では、憶測と事実を切り分けながら、 (1)これまでの経緯、 (2)確定している料金体系、 (3)実際のコスト試算、 (4)今後の見通し、 の4点を整理します。確定情報(ファクト)と筆者の推測は明確に区別して書きます。 ※本記事の日付は、特記のない限りAnthropicの発表に基づく米国時間を基準としています。 なお当ブログでは、Fable 5 / Mythos 5についてリリース直後の技術解説、米政府指令による停止が示した可用性リスクの考察、Fable 5の安全分類器がClaude Code上で実際にどう振る舞ったかの体験記を公開してきました。

By Qualiteg コンサルティング
モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

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こんにちは、Qualiteg研究部です。 今日は「すでに完成している強いモデルを、壊さずに広げる」という、地味だけど実務でとても大事なテーマを取り上げたいと思います。 機械学習に取り組んでいると、 「一度しっかり仕上げたモデルを、新しい用途やデータに合わせてもう少し広げたい」 そんな場面はよく出てきます。 今回ご紹介するNER(固有表現抽出)のシーンに限らず、いろいろなタスクで共通する悩みではないでしょうか。 ところが、ここで素朴に追加学習をかけると、せっかくの強みがあっさり崩れてしまう。 私たちは、PII(個人特定情報や要配慮情報)を検出・マスキングするエンジン(PII-FI)を構築する際、実際にそれを経験しました。 Precision(適合率)が 0.83 から 0.17 まで転げ落ちる、なんてことも本当に起きるんです。 PII検出では、ドメイン(分野)ごとに検出したいPII型の種類や求められる精度が異なる場合があります。そこで1つのエンジンといっても、対応ドメインを広げていくたびに(そのドメインに適応させるための)追加学習が求められることがあります。 本稿は、そう

By Qualiteg 研究部
Claude Codeで出てくる「court」って何? “XML露出” 現象とツール呼び出し未実行事故の対策

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こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です。 Claude Code を使っていると、ツール呼び出しの XML(<invoke> や <parameter>)が画面にそのまま表示されたり、実際にはコマンドや PR 作成が実行されていないのに「完了しました」と報告されたりして、動作がおかしくなることがあります。 そして、その呼び水となる文字列 court や course や count が出現します 本稿では、 この現象(本稿では「XML露出」と呼びます)を実ログから解説し、検知と対策をまとめました。 ● ● ●  claude-code — bash➜ ~/qualiteg-project claude> プロジェクト配下のストレージ使用量を調査します。court<invoke name="Bash">

By Qualiteg プロダクト開発部