【生成AI入門】AIエージェントの仕組みを徹底解説｜自律的に動くAIの構成要素と注意点をフロー図で理解
2026年7月14日
「質問に答えるAI」から「仕事を進めてくれるAI」へ——生成AI活用の最前線に立つのがAIエージェントです。親記事ではチャットとの違いを学びましたが、この記事はシリーズの看板として、エージェントが動く仕組みの内側(ループ構造と構成要素)、従来の自動化との本質的な違い、そして安全に任せるための設計までを、フロー図とともに徹底的に掘り下げます。
【E資格】メタ学習（Meta Learning）｜MAMLとメタ目的関数をわかりやすく解説
2026年7月14日
「学習のしかたを学習する」メタ学習の考え方と、その代表手法MAMLを学ぶ項目です。少数のデータしかない新しいタスクに素早く適応できる初期パラメータを、多数のタスクを通じて獲得する仕組みを理解します。
【生成AI入門】RAGの仕組みを徹底解説｜検索拡張生成の流れ・利活用・注意点をフロー図で理解
2026年7月14日
「社内の資料に詳しいAIがほしい」——企業のAI活用で最も多いこの要望に応える定番技術がRAG(検索拡張生成)です。親記事では基本の3ステップを紹介しましたが、この記事はシリーズの看板として、その内側で何が起きているのか、なぜうまくいく場合と失敗する場合があるのか、現場での利活用の姿までを、フロー図とともに徹底的に掘り下げます。
【E資格】距離学習（Metric Learning）｜Siamese NetworkとTriplet Lossを解説
2026年7月14日
「似ているものは近く、似ていないものは遠く」に配置される埋め込み空間を学習する距離学習を学ぶ項目です。2サンプルを比較するSiamese networkと、3サンプルを比較するTriplet networkという2つの代表的な枠組みを理解します。
【E資格】能動学習（Active Learning）とは｜Uncertainty Sampling・Representative Sampling
2026年7月14日
能動学習(Active Learning)は、モデルが「どのデータにラベルを付けてもらうと最も学習に役立つか」を自ら選び、人間(アノテータ)に問い合わせることで、少ないラベル付けコストで高い性能を目指す学習方法です。アノテーションが高価な実務で重要な枠組みであり、代表的な選択戦略を学びます。