【G検定】AIのビジネス活用とは？本質は経営課題の解決と全体最適
2026年6月9日
第7章「AIの社会実装に向けて」の入口となるキーワードです。技術の話から一転して、「AIを使って企業がどう利益を生むか」という経営視点が問われます。キーワードは「AIは手段であって目的ではない」「部分最適ではなく全体最適」。この2つの考え方を軸に整理していきましょう。
【G検定】正解率（Accuracy）とは？計算式とクラス不均衡の落とし穴をわかりやすく解説
2026年6月9日
「このAI、どれくらい当たるの？」という素朴な問いに最初に答えてくれるのが正解率です。最も直感的で分かりやすい指標ですが、データの偏りによっては「99%なのに役立たず」という現象が起こります。強みと落とし穴をセットで理解しましょう。
【G検定】量子化とは？32ビットを8ビットに変換するモデル軽量化を解説
2026年6月8日
「量子化」と聞くと量子コンピュータを連想するかもしれませんが、ディープラーニングの量子化はまったく別物です。モデルの中の数値を「細かい表現」から「粗い表現」へ変換して軽量化する技術で、モデル圧縮の3手法のひとつとしてG検定でも問われます。この記事で仕組みと種類を押さえましょう。
【G検定】モデル圧縮とは？プルーニング・量子化・蒸留の3手法を総整理
2026年6月8日
高精度なディープラーニングモデルほど巨大で、そのままではスマートフォンや工場のセンサー機器では動かせません。モデル圧縮は、この「大きすぎて使えない」問題を解決する技術群の総称です。G検定では配下の3手法(プルーニング・量子化・蒸留)の区別が頻出テーマなので、まず全体像をこの記事でつかみましょう。
【G検定】混同行列とは？TP・FP・FN・TNの4区分と評価指標の土台をわかりやすく解説
2026年6月8日
分類モデルの成績表は、「当たった/外れた」の2択では書けません。どんなふうに当たり、どんなふうに外れたのかを4つのマスに整理する——それが混同行列です。正解率・適合率・再現率・F値はすべて、この表から生まれます。