【G検定】リカレントニューラルネットワーク（RNN）とは？時系列を扱う仕組みを解説
2026年6月30日
リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、時系列データや文章のような「順序のあるデータ」を扱うために作られたニューラルネットワークです。この節(回帰結合層)の中心概念であり、LSTM・GRU・双方向RNN・Attentionといった発展形の出発点でもあります。ここを固めれば周辺キーワードの理解が一気に楽になります。
【G検定】ジョルダンネットワークとは？出力層を帰還させる初期RNNをエルマン型と対比して解説
2026年6月30日
ジョルダンネットワークは、エルマンネットワークと並び称される初期RNNの代表格です。試験では単独で問われるより「エルマン型とどこが違うか」で問われることが多いキーワードなので、両者の違いを軸に理解していきましょう。
【G検定】保守契約とは？AIシステム運用後の性能維持を支える契約を解説
2026年6月29日
AIシステムは「作って納品したら終わり」ではありません。運用が始まってからの点検・修正・改善を誰がどこまで担うのかを決めておくのが保守契約です。この記事では、AIならではの保守の必要性と、契約で決めるべきポイントをわかりやすく解説します。
【G検定】時系列データとは？RNNが得意とする「順序を持つデータ」を基礎から解説
2026年6月29日
時系列データは、RNNをはじめとする系列モデルが扱う対象そのものを指す基礎用語です。「どんなデータが時系列なのか」「なぜ普通のニューラルネットワークでは扱いにくいのか」を理解すると、RNN・LSTM・GRUといったこの節のキーワード群が一本の線でつながります。
【G検定】精度保証とは？AI開発で精度を約束できない理由と契約上の工夫を解説
2026年6月29日
「このAI、精度は保証できますか？」— AI開発の契約で必ず出る問いです。精度保証とは何か、なぜAIでは事前の完全な保証が難しいのか、そして実務ではどう折り合いをつけるのかを、G検定で問われる形で整理します。