【生成AI入門】プライバシーとは？生成AIに潜む2方向の情報リスクをわかりやすく解説
2026年7月16日
「AIに相談した内容、誰かに見られていないかな?」と不安になったことはありませんか。生成AIとプライバシーの問題は、漠然と怖がるのでも無視するのでもなく、「どこにどんなリスクがあるか」を構造的に知ることが大切です。この記事では、生成AIのプライバシーリスクを「入口」と「出口」の2方向に整理して解説します。
【E資格】デバイスによる高速化｜GPU・TPUとSIMD・SIMT・MIMDの違い
2026年7月16日
深層学習の計算を支えるハードウェアを学ぶ項目です。並列計算の分類(SIMD・SIMT・MIMD)という概念的な枠組みと、GPU・TPUという実際のアクセラレータの特徴を対応づけて理解します。
【生成AI入門】バイアスとは？AIに偏りが生まれる仕組みと種類を初心者向けに解説
2026年7月16日
「AIの答えが偏っている」と聞いても、どこでどうやって偏りが入り込むのか、具体的に説明できる人は多くありません。この記事では、バイアス(偏り)が生成AIに混入する経路を、データ・学習・利用の3つの入口に分けて解説します。偏りの「仕組み」が分かれば、出力をどう疑えばよいかも見えてきます。
【生成AI入門】公平性とは？AIが不公平になる理由と対策を初心者向けにわかりやすく解説
2026年7月16日
AIの答えが「特定の人たちにだけ不利」になっていたら、あなたは気づけるでしょうか。公平性は、生成AIを社会で安心して使うために欠かせない価値のひとつです。この記事では、なぜAIで公平性が問題になるのか、そして「公平」と一口に言っても実は複数の考え方があることを、初心者向けにじっくり解説します。
【生成AI入門】透明性とは？AIのブラックボックス問題を初心者向けにわかりやすく解説
2026年7月15日
AIに「なぜその答えになったの?」と聞いても、本当の意味での答えは返ってきません。もっともらしい説明文は生成できても、それが実際の内部の計算過程を映している保証はないのです。この「中身が見えない」問題を扱うのが「透明性」というキーワードです。このページでは、AIがブラックボックスと呼ばれる理由から、透明性を高める取り組み、説明責任との関係までを深掘りします。