【G検定】ストライドとは？フィルタの移動幅と出力サイズの関係をわかりやすく解説
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の設定項目の中でも、ストライドは最も基本的でありながら、出力サイズの計算問題として試験に直結する重要キーワードです。「フィルタをどれだけずらして動かすか」というシンプルな概念を、計算式まで含めてしっかり理解しましょう。
【G検定】利用目的とは？個人情報保護法における特定・通知公表のルールを解説
個人情報保護法のルールの多くは、「何のためにその情報を使うのか」という利用目的を軸に組み立てられています。AIの学習データ利用や生成AIへの入力が適法かどうかも、まず利用目的から判断されます。この記事では、その基本ルールと落とし穴を整理します。
【G検定】Dilated Convolutionとは？隙間をあけて受容野を広げる畳み込みを解説
フィルタの要素の間にあえて「隙間」をあけて畳み込む——それだけで、計算量を増やさずに広い範囲を見渡せるようになります。今回はセマンティックセグメンテーションなどで活躍するDilated Convolution（拡張畳み込み）を、仕組みから丁寧に解説します。
【G検定】要配慮個人情報とは？取得に本人同意が必要な情報とAI活用の注意点
個人情報の中には、漏れたり悪用されたりすると差別や偏見に直結しかねない、特にデリケートなものがあります。個人情報保護法はこれを「要配慮個人情報」と呼び、通常より厳しいルールを課しています。医療AIや採用AIを考えるうえでも避けて通れないキーワードです。
【生成AIニュースメモ】富士通、LLMのコストを大幅削減する新アーキテクチャ「PHOTON」を開発(2026/6/24)
富士通は2026年6月24日、大規模言語モデルの大幅なコスト削減を実現する新アーキテクチャ「PHOTON(Parallel Hierarchical Operation for TOp-down Networks)」を開発したと発表しました。文章をトークン単位ではなく意味のまとまりとして階層的に処理することで計算量を削減し、現在主流のTransformerと比較してGPU当たり最大475倍のマルチクエリー性能を発揮するとしています。成果は7月開催のACL 2026のオーラルセッションで発表される予定です。