【G検定】クエリ(Query)とは？Attentionの「検索リクエスト」の役割をわかりやすく解説
2026年7月2日
Attention機構を動かす3つのベクトル、クエリ(Query)・キー(Key)・バリュー(Value)。本記事はその起点となる「クエリ」を解説します。クエリは、検索でいえばあなたが検索窓に打ち込む検索ワード——「探しに行く側」のリクエストです。ここが分かるとAttentionの計算全体が見通せます。
【G検定】キー(Key)とは？Attentionで照合される「見出しラベル」の役割を解説
2026年7月2日
Attention機構の計算には、クエリ(Query)・キー(Key)・バリュー(Value)という3つのベクトルが登場します。本記事はそのうち「キー」に焦点を当てます。キーは、検索でいえば本に付けられた見出しラベル——「探されるのを待つ側」の目印です。3つの役割分担が分かれば、Attentionの計算式は一気に読めるようになります。
【G検定】カメラ画像利活用ガイドブックとは？プライバシー配慮の指針を解説
2026年7月2日
店舗のカメラで客層を分析したり、街中のカメラで人の流れを解析したり——カメラ画像のビジネス活用は便利な半面、写る人のプライバシーと隣り合わせです。その活用と保護を両立させるための指針が「カメラ画像利活用ガイドブック」です。この記事では、その内容と位置づけをわかりやすく解説します。
【G検定】リスクベースアプローチとは？EU AI法の4分類をわかりやすく解説
2026年7月1日
チャットボットの誤答と、採用選考AIの誤判定では、社会に与える影響の重さがまったく違います。だからこそ「すべてのAIを同じ厳しさで縛る」のではなく、リスクの大きさに応じて対策の強さを変える——これがリスクベースアプローチです。この記事では、その考え方とEU・日本での採用例を解説します。
【G検定】位置エンコーディングとは？Transformerが語順を知るための仕組みを解説
2026年7月1日
「犬が猫を追う」と「猫が犬を追う」——使われている単語は同じでも、語順が変われば意味は正反対です。ところがTransformerの心臓部であるSelf-Attentionは、そのままでは語順を認識できません。この弱点を補うのが位置エンコーディングです。