AI を「アプリに組み込む」側と、AI で「開発そのものを速くする」側——その両方をまとめた入り口ページです。Azure OpenAI や RAG の実装、各種 LLM API の統合、AI 駆動開発、そして機械学習まで、テーマごとに実践記事へ辿れるようにしています。
AI をアプリに組み込む（RAG / API）
自社データに基づいて回答する RAG や、LLM API の統合は、AI 機能を業務システムへ載せる王道です。
- Azure OpenAI Service 活用ガイド — まずはここから
- Azure OpenAI Service で RAG を実装する完全ガイド
- Dify で RAG を実装する実践ガイド
- Claude API 統合ガイド — 実装から最適化まで
- OpenAI Assistants API で実現する高度な自動化
AI 駆動開発（開発を速くする）
コーディングアシスタントや AI エージェントを開発フローに組み込むと、生産性が大きく変わります。ツールの選び方から並列開発の運用まで。
- AI 駆動開発のベストプラクティス
- GitHub Copilot Enterprise 導入・活用ガイド
- 並列 AI 駆動開発 — Git WorkTree を使った効率的な運用
- Google の AI 開発ツール「Gemini CLI」とは
- Gemini CLI と MCP で画像生成 AI を高速化する
- GPT-5.3 Codex：次世代 AI コーディングアシスタントの可能性
機械学習（ML.NET / LightGBM）
予測や分類を自分のプロダクトに組み込むなら、C# で扱える ML.NET や、実務で使われる LightGBM が有力です。
- C# で機械学習モデルを本番運用する完全ガイド — ML.NET と ONNX
- Python × LightGBM 入門 第1回 — 基本概念と環境構築（連載）
- Python × LightGBM 入門 第6回 — 実践的な応用例とベストプラクティス
まとめ
「アプリに組み込む」「開発を速くする」「機械学習で予測する」——AI の使いどころは大きくこの3つです。各テーマの実践記事から、目的に合ったところへ入っていってください。
エンハンスド株式会社では、最新の AI に精通したチームが、AI 機能の実装からモダンな開発の内製化までを支援しています。
- モダンWeb開発支援 & 内製化 - C# と Next.js / Blazor でモダンな開発と内製化を支援
- レガシーシステム モダナイゼーション - レガシー資産を分析し、最新 .NET への安全な移行を支援
この記事をシェア
関連記事
.NET × Azure OpenAI で作る RAG 実装ガイド
RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）は、LLM の生成能力に社内文書などの外部知識を組み合わせ、最新かつ根拠のある回答を生成する手法である。…
Microsoft Agent Framework Harness とは — LLMを自律エージェントに変える実行基盤
Microsoft は 2026 年 7 月 22 日、 Microsoft Agent Framework の新機能である Agent Harness の一般提供を発表しました。ハーネスは、…
Azure OpenAI と AI Search で作る RAG の実装ガイド
大規模言語モデルは一般的な知識には強い一方で、社内規程や製品仕様、契約書といった組織固有の情報は持ちません。この差を埋める手法が RAG（Retrieval-Augmented Generation、…