【G検定】労働力不足とは？AIによる緩和策と労働政策の課題をわかりやすく解説
2026年7月8日
少子高齢化が進む日本にとって、働き手の不足は避けて通れない課題です。AIはこの課題を緩和する切り札として期待される一方、導入に伴う新たな課題も指摘されています。G検定では「労働力不足とAI活用の関係」を労働政策の視点から問われます。
【G検定】FCNとは？全結合層を使わずピクセル単位で分類するセグメンテーションの原点を解説
2026年7月8日
画像を「猫の写真」と1枚単位で分類するのではなく、「このピクセルは猫、このピクセルは背景」と1画素ずつ塗り分ける——それがセマンティックセグメンテーションです。FCN(Fully Convolutional Network)は、このタスクをディープラーニングで実現した先駆け的モデルです。「全結合層を排して全部を畳み込み層にする」という一点を理解すれば、名前の意味も特徴もすべてつながります。
【G検定】スキルの喪失とは？AI導入で技能が陳腐化するリスクと対策をわかりやすく解説
2026年7月8日
AIが定型的な仕事を肩代わりしてくれるのは便利なことですが、その裏で「これまで磨いてきた技能の価値が下がってしまう」という問題が生じます。これが労働政策における「スキルの喪失」です。G検定では、リスクの内容と対策(再教育・スキルアップ支援)をセットで押さえるのがポイントです。
【G検定】Faster R-CNNとは？RPNで候補領域まで学習する物体検出モデルを解説
2026年7月7日
「画像のどこに・何が写っているか」を当てる物体検出の分野で、長らく標準とされてきたモデルがFaster R-CNNです。R-CNN→Fast R-CNN→Faster R-CNNという進化の系譜と、「候補領域の提案までニューラルネットワークで行う」というRPNの発想を押さえれば、試験の選択肢問題で迷わなくなります。
【G検定】Fast R-CNNとは？RoIプーリングで物体検出を高速化した仕組みを解説
2026年7月7日
「画像のどこに何があるか」を見つける物体検出。その初期の主役R-CNNには、遅すぎるという致命的な弱点がありました。CNNの適用を「1回きり」にして劇的に高速化したのが、この記事で解説するFast R-CNNです。鍵となるRoIプーリングまで丁寧に見ていきます。