【生成AI入門】信頼性とは？生成AIに仕事を任せてよいかを見きわめる視点をやさしく解説
2026年7月15日
「昨日はうまくいったのに、今日は同じ頼み方で変な答えが返ってきた」——生成AIを使い込むと、多くの人がこの「ばらつき」に出会います。1回1回の答えが正しいかという話(正確性)とは別に、道具として繰り返し安定して使えるか・仕事を任せてよいかを問うのが「信頼性」です。このページでは、生成AIの信頼性がなぜ揺らぐのか、そして業務で任せるための考え方を深掘りします。
【E資格】連合学習（Federated Learning）｜Federated Averagingの仕組みを解説
2026年7月15日
データを1か所に集めずに、各参加者の手元にあるデータでモデルを協調学習する連合学習を学ぶ項目です。クロスデバイス/クロスサイロという2つの形態と、代表的なアルゴリズムであるFederated Averagingの流れを理解します。
【生成AI入門】生成AIにできること一覧｜ケイパビリティ(能力)をやさしく解説
2026年7月15日
「生成AIって、結局何ができるの?」——この素朴な疑問に、まとめて答えるのがこの記事です。できることの全体像(ケイパビリティ)を知ることは、生成AIを活用する上での出発点であり、生成AIテストでも問われる基本テーマです。初めての方も安心して読み進めてください。
【生成AI入門】AGI・ASI・シンギュラリティとは？｜生成AIがもたらす長期的な社会変化をやさしく解説
2026年7月15日
生成AIの進化はどこまで続き、社会をどう変えていくのでしょうか。この記事では、AGI・ASI・シンギュラリティという「人間を超える知能」をめぐる考え方と、生成AIの発展が長期的にもたらしうる社会の変化を、初心者向けにやさしく整理します。未来予測の記事ではなく、「議論の地図」を手に入れるための記事です。
【生成AI入門】正確性とは？ハルシネーションとの関係と確認のコツを初心者向けに解説
2026年7月15日
生成AIの答えが、すらすらとした自然な文章なのに、よく調べたら事実と違っていた——そんな経験談を聞いたことはありませんか? 生成AIのリスクを学ぶうえで最初に押さえるべきなのが、この「正確性」の問題です。このページでは、なぜAIは「もっともらしい誤り」を生み出すのかという仕組みの根っこから、実務での確認のコツまでを深掘りします。