【G検定】仮名加工情報とは？匿名加工情報との違いと社内データ活用のルールを解説
2026年6月22日
仮名加工情報は、個人情報保護法が用意した「データ活用と保護のバランス」のための仕組みです。似た名前の匿名加工情報との違いは、G検定の法律分野で最も狙われやすい対比のひとつ。「どこまで加工するか」「何に使えるか」の2軸で整理すれば、確実に区別できるようになります。
【G検定】バッチ学習とは？訓練データ全体で重みを更新する仕組みと長所・短所をわかりやすく解説
2026年6月22日
ニューラルネットワークの重みを更新するとき、「1回の更新にどれだけのデータを使うか」にはいくつかの流儀があります。その中で最も基本となるのが、訓練データを丸ごと全部使って更新するバッチ学習です。勾配降下法の教科書的な出発点として、まずここから理解しましょう。
【G検定】ハイパーパラメータとは？パラメータとの違いと調整手法をわかりやすく解説
2026年6月22日
学習率、バッチサイズ、エポック数——ディープラーニングの解説に必ず登場するこれらの設定値をまとめて「ハイパーパラメータ」と呼びます。モデルが自動で学習する「パラメータ」との違いは、G検定の頻出ポイントです。
【G検定】GDPRとは？EU一般データ保護規則の基本とAI利用への影響をわかりやすく解説
2026年6月22日
GDPR(EU一般データ保護規則)は、世界のデータ保護ルールの事実上の基準となっているEUの法規制です。EU域外の日本企業にも適用され得ること、AIによる自動化された意思決定への規制を含むことから、G検定の法律分野でも押さえておきたいキーワードです。
【G検定】ノーフリーランチの定理とは？「万能アルゴリズムは存在しない」の意味をわかりやすく解説
2026年6月21日
「結局、どの機械学習アルゴリズムが一番強いの？」——誰もが一度は抱くこの疑問に、理論の側から「そんなものは存在しない」と答えるのがノーフリーランチの定理です。G検定でも定義と解釈がよく問われる重要キーワードです。