【G検定】Multi-Head Attentionとは？複数の視点で注意を計算する仕組みを解説
2026年6月30日
Multi-Head Attentionは、Attention(注意機構)を複数並列に走らせることで、データを「複数の視点」から同時に捉える手法です。Transformerの構成要素として必ず登場するキーワードで、試験では「なぜ1つではなく複数のヘッドを使うのか」という意味を理解しているかが問われます。Attentionの基本原理は別記事で扱っているので、この記事は「複数にする意味」に絞って解説します。
【G検定】AI倫理とは？国内外のガイドラインと基本の考え方をやさしく解説
2026年6月30日
AIは便利な一方で、差別的な判断やプライバシー侵害など、人に害を及ぼすリスクも抱えています。そうしたリスクに向き合い、AIを人間の尊厳や権利と両立させるための指針がAI倫理です。この記事では、AI倫理の基本と国内外のガイドラインの動きをわかりやすく解説します。
【G検定】データ利用権とは？AI契約でデータの使い方を定める仕組みを解説
2026年6月30日
AIの開発にも運用にもデータは欠かせません。では、そのデータを「誰が」「何のために」「どこまで」使ってよいのでしょうか。これを契約で明確に取り決めるのがデータ利用権の考え方です。この記事では、なぜ契約で決める必要があるのかから丁寧に解説します。
【G検定】Attention（注意機構）とは？Query・Key・Valueの仕組みをわかりやすく解説
2026年6月30日
Attention(注意機構)は、「入力のどこに注目すべきか」をモデル自身に判断させる仕組みです。Transformerの心臓部であり、現在の生成AIブームの土台となった技術でもあります。この記事ではAttentionそのものの原理——なぜ必要で、どう計算されるのか——を扱います。
【G検定】SaaSとは？クラウド経由でAI機能を利用できる提供形態を解説
2026年6月30日
画像認識や文章生成などのAI機能を、自社でサーバーを持たずにブラウザからすぐ使える——それを可能にしているのがSaaSという提供形態です。この記事では、SaaSの仕組みとメリット、AIサービス提供契約の文脈でなぜ重要かをわかりやすく解説します。