【生成AI入門】RLHF(人間のフィードバックによる学習)とは？仕組みを図解でやさしく解説
2026年7月10日
対話型AIの応答が「感じよく、ちょうどよく」なったのは、人間の評価をモデルの学習に組み込む仕組みが生まれたからです。その代表がRLHF(人間のフィードバックからの強化学習)です。このページでは、親記事でざっくり紹介した4ステップの中身を一段深く解き明かし、この手法の強みと限界まで整理します。
【生成AI入門】アラインメントとは？AIを人間の価値観に沿わせる仕組みと難しさを解説
2026年7月10日
高性能なAIほど「賢いかどうか」と同じくらい、「人間の望む方向を向いているかどうか」が重要になります。この「方向をそろえる」問題がアラインメントです。このページでは、なぜアラインメントが必要なのか、何を目指すのか、そしてなぜ完璧には実現できないのかまで、一段深く掘り下げます。
【E資格】ResNet・WideResNetを徹底解説｜残差接続とボトルネック構造
2026年7月9日
ResNetは残差接続によって非常に深いネットワークの学習を可能にし、画像認識を飛躍させたモデルです。その構成要素であるResidual Blockとボトルネック構造、派生形のWideResNetを解説します。
【G検定】AIに対する監査とは？独立した立場でAIをチェックする仕組みをわかりやすく解説
2026年7月9日
「AIはちゃんとルールどおりに作られ、運用されているのか?」——それを開発チーム自身の自己申告ではなく、独立した立場から体系的に検証するのが「AIに対する監査」です。会計監査がお金の流れをチェックするように、AI監査はAIシステムとその開発・運用プロセスをチェックします。G検定ではAIガバナンスを支える仕組みの1つとして登場するキーワードです。
【G検定】ダイバーシティとは？AI開発に多様な視点を取り入れる意義をわかりやすく解説
2026年7月9日
「AIの偏りを減らしたければ、まず作り手の顔ぶれを多様にせよ」——ダイバーシティは、AIガバナンスの文脈では単なる職場の話ではなく、AIの品質と公平性を左右する実践的な仕組みとして登場します。G検定では「なぜ開発チームの多様性がAIの公平性につながるのか」という因果関係が問われるキーワードです。