【G検定】匿名加工情報とは？復元不可の要件と仮名加工情報との違いを解説
2026年6月23日
個人情報をそのままAIの学習に使うのはハードルが高い — そこで登場するのが、個人を特定できないよう加工した「匿名加工情報」です。データ利活用とプライバシー保護を両立させるための仕組みで、G検定では「仮名加工情報」との違いも含めて問われやすいキーワードです。
【G検定】線形関数とは？全結合層の計算と非線形活性化関数が必要な理由をわかりやすく解説
2026年6月23日
全結合層の中身は、実は「掛けて、足す」だけの線形関数です。ではなぜ、それだけのはずのニューラルネットワークが複雑な画像や言語を扱えるのでしょうか。鍵は「線形関数だけでは絶対に足りない」という事実にあります。G検定で問われる急所も、まさにそこです。
【G検定】第三者提供とは？本人同意の原則と例外・生成AI利用時の注意点を解説
2026年6月23日
集めた個人データを自社の外に渡すとき、個人情報保護法の「第三者提供」のルールが働きます。生成AIサービスへの入力が第三者提供に当たるのかどうかは、AI活用の現場でよく話題になる論点です。この記事で原則と例外を整理しましょう。
【G検定】重みとは？ニューラルネットワークが学習する数値パラメータをわかりやすく解説
2026年6月23日
ニューラルネットワークの「学習」とは、突き詰めれば膨大な数の「重み」を調整する作業です。ディープラーニングのあらゆる話題——誤差逆伝播法も、勾配降下法も、初期化も——は、この重みをどう決めるかという一点に集約されます。全結合層の理解の土台となる最重要キーワードです。
【G検定】個人情報とは？個人情報保護法の定義と個人データとの違いを解説
2026年6月23日
「個人情報」は日常でもよく使う言葉ですが、個人情報保護法には明確な定義があり、G検定でもその正確な理解が問われます。この記事では法律上の定義を出発点に、AI活用との関わり、「個人データ」「保有個人データ」との関係までを整理します。