#Epoch AI
該当記事: 4 件
← タグ一覧へ戻る
AI 予算は「人数課金」では組めなくなる：Ramp・Epoch・GitHub の数字で考える使用量課金時代の予算設計と上限管理
AI の費用は1人あたり月額では見積もれなくなりつつあります。Ramp と Epoch AI の公開データから10人部門の月額を3シナリオで試算し、GitHub・OpenAI・Claude Code の上限設定と見える化の機能を比較します。
AI予算使用量課金Ramp AI IndexEpoch AIGitHub CopilotAI Creditsコスト管理
「最強モデル」は用途で変わる：Epoch AI の分野別 ECI とベンダー公表値を並べて、分析・コード・文章の用途別に選ぶ
Epoch AI の分野別 ECI と Anthropic の公表ベンチマーク、各社の API 単価を並べ、信頼区間の重なりから『差があると言える組』を数えました。社内の標準モデルを根拠付きで選びたい方向けの用途別の選び方です。
Epoch AIECIモデル選定ベンチマークClaude Fable 5.1GPT-6 AstraChartography
「AIでサイバー被害が急増」は数字で裏付けられるか：能力は上がり、被害経験率は横ばい
AIの攻撃関連能力の指標は上がる一方、米国の被害経験率は46.2%から44.6%で横ばいでした。標本約1,000人の調査で見分けられる変化の幅を計算し、IPAと総務省の論点と合わせて、あおらず緩めない社内説明の組み立て方を示します。
サイバーセキュリティEpoch AIIPA 情報セキュリティ白書総務省フロンティアAIリスク評価統計の読み方
データを外に出せない業務の LLM 選び：国産・オープンウェイト・ゼロデータ保持を2軸マップで整理する
Gemini API の既定保存の変更、Claude のゼロデータ保持、LLM-jp-4.1 と Mistral Large 4 の自社運用を、データ所在の要件と必要性能の2軸で整理します。法務や情報システム部門に説明できる選び方が分かります。
国産LLMLLM-jpオープンウェイトMistral Large 4ゼロデータ保持Gemini API データ保存Epoch AI