コラム

  • Hugging FaceとGitHubの違い
    Hugging FaceとGitHubは、どちらもソフトウェア開発に関わるプラットフォームですが、いくつかの重要な違いがあります。 主な違い 項目 Hugging Face GitHub 主な用途 機械学習モデルやAIア […]
  • シミュレートと予測の違い
    シミュレートと予測は似ていますが、異なる概念です。 シミュレートは、特定の状況やシステムがどのように振る舞うかを再現することを意味します。これは、既知のデータや条件を元にして、現実世界での動作を模倣することです。シミュレ […]
  • 統計モデルと確率モデルの関係
    統計モデルと確率モデルは、密接に関係しており、しばしば混同されますが、微妙な違いがあります。 統計モデルは、データの生成過程を説明する数式的な枠組みです。具体的には、データの変数間の関係性を表す式と、誤差項と呼ばれるラン […]
  • 機械学習モデルにおける事前学習、ファインチューニング、プロンプトの違い
    事前学習、ファインチューニング、プロンプトの違いについて説明しますね。 これらの違いは、基本的にモデルがどのように学習され、どのように利用されるかに基づいています。事前学習は広範囲な知識の獲得、ファインチューニングは特定 […]
  • 生成AIを活用しないコンサルティングファームは滅びる?
    コンサルティングファームからコンサルティングしてほしいというご相談が増えています。 生成AIなどの先進技術を活用しないコンサルティングファームは淘汰されていくという懸念も高まっています。 そのような懸念を発表しているのも […]
  • 生成AIを活用するコンサルティングは成長する
    近年、機械学習と人工知能の進化に伴い、生成AI技術が多様な産業で注目を集めています。特に、ビジネスコンサルティングの分野では、この技術を活用することで、顧客に提供する価値が大幅に向上しています。 1. 生成AIとは何か? […]
  • 最もシンプルな活性化関数は?
    最もシンプルな活性化関数を選ぶのは、状況によって異なってきますが、代表的な候補としては以下の3つが挙げられます。 1. ステップ関数 最も単純な活性化関数であり、入力値が閾値を超えると1を出力し、それ以外は0を出力します […]
  • GPUとTPUの比較
    **GPU(Graphics Processing Unit)とTPU(Tensor Processing Unit)**は、どちらも機械学習の処理速度を高速化するために使用されるハードウェアですが、いくつかの重要な違い […]
  • アプリケーションの「開発」と「作成」の違いを明確にしてみた
    アプリケーションの開発と作成は、一見同じように聞こえますが、微妙な違いがあります。 開発は、より技術的な側面に焦点を当てています。具体的には、以下のようないくつかの要素が含まれます。 一方、作成は、より広い範囲の活動を含 […]
  • Google EarthとGoogle Mapsの違い
    Google Earth と Google Maps の主な違いを一覧表にまとめました: 特徴 Google Earth Google Maps 主な用途 地球の詳細な3D視覚化 地図表示とナビゲーション 表示方法 3D […]
  • Googleの全体像(2024年4月14日時点)
    Googleは、世界で最も人気のある検索エンジンを運営する多国籍テクノロジー企業です。検索エンジン事業以外にも、広告、クラウドコンピューティング、ソフトウェア、ハードウェアなど、様々な事業を展開しています。 Google […]
  • 論文は10ページ前後なのに、なぜ博士論文は100ページもあるのか?
    博士論文が一般の論文と比較して非常に長い理由は、その目的と要求される詳細度が異なるためです。以下にその主な理由を挙げます。 以上の理由から、博士論文は一般の論文よりもはるかに詳細で、包括的な内容となるため、その長さは一般 […]
  • 生成AIの新たな可能性: 一回ごとの変化を受け入れる
    私たちは今、生成AIという新しい人工知能技術の登場に直面しています。従来のAIシステムとは一線を画す、驚くべき特性を持つこのテクノロジーは、社会の至る所で私たちの常識を覆そうとしています。 その最も大きな特徴が、入力に対 […]
  • ChatGPTは文章と画像のマルチモーダル力がすごい
    文章生成と画像認識の二刀流 ChatGPTには文章生成に加え、画像から文章を生成する機能が備わっています。OpenAIがこの2つの機能を同等の中核と位置づけていたことがうかがえます。 卓越した画像認識能力 ChatGPT […]
  • REST API以外のAPIと相違点の比較
    REST API以外のAPI REST APIはWebサービスで最も広く利用されているAPIですが、他にも様々な種類のAPIが存在します。 主な種類と特徴: 1. RPC API (Remote Procedure Ca […]
  • REST APIとOpenAPIの関係は?
    REST APIとOpenAPIの関係は、 1. REST APIはWebサービスの設計思想、OpenAPIはその記述仕様 2. OpenAPIはREST APIを記述するための言語 3. OpenAPIを使うと、RES […]
  • JSONとYAMLの違い
    JSONとYAMLは、どちらも構造化データを文字列にシリアライズするためのデータ形式です。 JSON YAML 主な違い 項目 JSON YAML データ構造 {}, [] インデントとコロン 可読性 機械 人間 拡張性 […]
  • YAMLやJSON以前のシリアライズ方法は?
    YAMLやJSONが登場する以前は、さまざまな方法で構造化データをシリアライズしていました。以下、代表的な方法をいくつか紹介します。 1. XML Extensible Markup Languageの略。構造化データを […]
  • 【AI時代の新しい職業】プロンプトエンジニアとは? 需要と将来性を解説
    人工知能(AI)の進化が加速する中、プログラマーやデータサイエンティストといった既存の職種に加え、新しい職種が生まれつつあります。その一つが「プロンプトエンジニア」です。本記事では、プロンプトエンジニアリングとはどのよう […]
  • 生成AIがホワイトカラーの業務に与える影響トップ5
    ホワイトカラー業界では近年、生成AIの活用が本格化しつつあり、業務スタイルに大きな変化が訪れようとしています。生成AIがホワイトカラーの業務に与える主要な影響を5つ挙げると、以下のようになります。 1. 文書作成やデータ […]
  • LLMにおいてなぜコサイン類似度が重要なのか?
    LLMにおいてコサイン類似度が重要な理由は、以下の3つが挙げられます。 1. 文書の類似度を効率的に計算できる LLMは、膨大な量の文書データを学習することで、単語や文の意味を理解することができます。しかし、LLMが出力 […]
  • コサイン類似度を単語で測るか、文章で測るか?
    コサイン類似度を測るには、単語と文章、どちらでも可能です。それぞれメリットとデメリットがあり、状況によって使い分けるのが最適です。 単語レベル メリット デメリット 文章レベル メリット デメリット 具体的な使い分け そ […]
  • Googleビジネスプロフィールは位置情報とはあまり関係ない業種でも利用価値はあるか?
    位置情報とはあまり関係ない業種でも、Googleビジネスプロフィールは多くの利用価値があります。以下、具体的な例をいくつかご紹介します。 1. 顧客との直接的なコミュニケーション 2. 情報発信と顧客エンゲージメントの向 […]
  • Googleビジネスプロフィールのソフトウェアサービス業での利用方法
    Googleビジネスプロフィールは、ソフトウェアサービス業にとって、顧客との接点を増やし、ビジネスを成長させるための強力なツールです。以下、具体的な利用方法をいくつかご紹介します。 1. 顧客との直接的なコミュニケーショ […]
  • Googleの自動運転技術の開発状況
    Googleの自動運転技術は、Waymoという独立企業として開発が進められています。Waymoは、2009年にGoogle Xプロジェクトの一環としてスタートし、2016年に独立企業となりました。 Waymoの自動運転技 […]
  • Googleが自然検索よりもローカル検索を上位表示するのはなぜ?
    Googleが自然検索よりもローカル検索を上位表示する理由は、ユーザーにとってより関連性が高く、役立つ情報を提供するためです。 以下、その理由を詳しく説明します。 1. ユーザーの意図 ユーザーがローカル検索を行う場合、 […]
  • Google Geminiはなぜ”Gemini”というネーミングなのか?
    そもそも、geminiの意味は「双子」です。とすると何らかの部分で2つのものがあることが予想されます。 そこで調べてみると、双子である理由は、主に以下の3つです。 1. 二つの異なる能力を持つ Geminiは、テキストと […]
  • 言語モデル: コンピュータが話す時
    – AIが人間の言葉をどう理解し再現するか 私たちの日常会話において、言葉は思考や感情を伝達するための基本的なツールです。しかし、コンピュータがこの複雑なコミュニケーション形式をどのように理解し、さらには再現 […]
  • 生成モデルと識別モデルの違い
    生成モデルと識別モデルは、機械学習における重要なモデルです。 生成モデルは、データの潜在的な構造を学習し、その構造に基づいて新しいデータを生み出すモデルです。一方、識別モデルは、与えられたデータがどのカテゴリに属するかを […]
  • 機械学習における事前学習と事後学習の例
    事前学習 機械学習における事前学習は、学習モデルが特定のタスクに特化する前に、一般的な知識や特徴を学習させる手法です。具体的には、以下のような例があります。 事前学習を行うことで、以下のメリットを得ることができます。 事 […]
  • プロンプトがあなたのパフォーマンスを左右する
    I. 序論 人工知能(AI)技術の発展が目覚ましい昨今、自然言語処理モデルが広く活用されるようになってきました。しかしながら、そうしたAIモデルを効果的に活用するためには、適切なプロンプト(入力)を与えることが極めて重要 […]
  • シンプルに見えて奥深い「プロンプト作成」の技術:AIを御す鍵はここにあり
    軽視されがちな「言葉の選び方」が、AIの可能性を大きく左右する I. 序論 A. プロンプト作成の重要性 人間と人工知能(AI)との対話は、日々のコミュニケーションからビジネスの意思決定プロセスに至るまで、現代社会におい […]
  • 法律と生成AIのプロンプト:自然言語での人工物の制御
    I. はじめに 生成AIとは、与えられたプロンプトや指示に基づいて、新しいテキストやコンテンツを生成する人工知能のシステムを指します。一方、法律は、国家や社会を規制し、秩序を維持するための一連の規則や規範です。 両者に共 […]
  • 生成AI時代に求められる新しいAIリテラシー
    近年、AIの分野で注目を集めているのが「生成AI」と呼ばれる技術です。生成AIとは、AIがテキストや画像、音声などのコンテンツを新規に生成する技術のことを指します。代表例が大規模言語モデル(LLM)で、GPT、Claud […]
  • AIリテラシーの欠如は重大なリスク
    はじめに 近年、人工知能(AI)技術が急速に発展を遂げ、産業界や社会のさまざまな分野で活用が進んでいます。AIは生産性の向上や新しいビジネスモデルの創出など、多くの恩恵をもたらす一方で、AI時代への対応が遅れると大きな損 […]
  • AIエージェントとは何か
    1. AIエージェントの定義と特徴 AIエージェントとは、人工知能(AI)技術を用いて設計され、自律的に環境を認識し、意思決定を行い、行動を実行するソフトウェアプログラムや物理的なロボットのことを指します。AIエージェン […]
  • 単体のタスクをこなす生成AIから複数のタスクが複合したジョブを自律的にこなす生成AIへ
    はじめに 近年、生成AIの発展は目覚ましく、文章生成や画像生成、音声認識など、特定の領域に特化したAIが数多く登場しています。これらのAIは、与えられた単体のタスクをこなすことに長けていますが、複数のタスクが複合的に組み […]
  • ChatGPTがもたらすコンテンツ作成の未来
    近年、人工知能技術は目覚ましい進化を遂げており、その影響はコンテンツ作成分野にも及びつつあります。特に、OpenAIが開発したAIモデルChatGPTは、従来のコンテンツ作成ツールとは一線を画す革新的な機能を備えており、 […]
  • ChatGPTの実用性: 日常からビジネスまで
    ChatGPTは、OpenAIが開発した革新的なAIモデルです。自然言語処理技術を駆使し、人間と自然な会話を実現するだけでなく、様々なタスクを実行できます。近年、ChatGPTは目覚ましい進化を遂げ、その実用性が様々な分 […]
  • ChatGPT:自然な会話で世界を変えるAI
    ChatGPTとは? ChatGPTは、OpenAIが開発した画期的なAI対話システムです。自然言語処理技術を駆使し、人間と自然な会話を行うことができます。質問への回答はもちろん、創造的な文章生成や翻訳、プログラミング支 […]
  • プロンプトエンジニアリング:未来の仕事に必須となるスキル
    近年、AI技術は目覚ましい発展を遂げ、私たちの生活や仕事に大きな変化をもたらしています。その中でも、プロンプトエンジニアリングと呼ばれる新しい技術は、未来の仕事をこなすために必須となる可能性を秘めています。 プロンプトエ […]
  • DALL·E 3で画像生成するなら、モチーフよりオブジェクトを優先すべき理由
    DALL·E 3のような画像生成AIは、クリエイターの想像力を形にする強力なツールです。しかし、生成される画像をより具体的で望ましいものにするためには、モチーフとオブジェクトの違いを理解し、オブジェクトを優先的に使用する […]
  • モーダルとマルチモーダル:混同しやすい2つのIT用語
    IT分野で活躍する人にとって、モーダルとマルチモーダルという2つの用語は、一見似ているようで、実は異なる意味を持つ重要な概念です。混同してしまうと、コミュニケーションに支障をきたしたり、誤解が生じたりする可能性もあります […]
  • プログラミングとプロンプトエンジニアリング:AI時代の2つの技術
    AI技術の発展により、コンピュータに指示を与える方法は大きく変化しました。従来のプログラミングに加え、プロンプトエンジニアリングと呼ばれる新しい技術が注目されています。 プログラミングとは? プログラミングは、プログラミ […]
  • チューニングとファインチューニング:LLMを使いこなすための2つの手法
    近年、大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい進歩を遂げ、さまざまな分野で活用されています。しかし、LLMを最大限に活用するためには、チューニングとファインチューニングという2つの手法を理解し、使い分けることが重要です。 […]
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