コラム– category –

生成AIによる業務効率化提案：組織、管理、上司、会議、報連相、提出物、資料作り、社内営業
生成AIを活用した業務効率化(詳細版)
大規模モデルにおいてなぜ正規分布は欠かせないのか
大規模モデルの学習や推論において正規分布がどのように使われているか
生成AIを活用した業務効率化の調査結果
「分解」と「分析」の違い
生成AIを使った業務の効率化
マーケティングを『顧客との距離を縮める活動』と捉える
Xでバズる構文
ライフスキルとリテラシーの違い
AIリテラシーはライフスキルである
「AIの推論」と「論理学の推論」の違い
批判的思考の不在による影響の事例
批判的思考のケーススタディ：SNSで見かけた「健康情報」の真偽を確かめる
人間が地球上で最も知的な種であったときに私たちが抱いていた多くの仮定は、AIで起こっていることによって無効になるとすると、その無効になる仮定はどのようなものか？
ワークフローの基礎を学ぶ：ケーススタディ「新商品企画の承認から販売開始まで」
ライフスキルとしての意思決定：ChatGPTを使ったケーススタディ
AIは学習と推論という2種類の行動しかできない
2025年におけるAIの動向予測：YouTube動画まとめ
決断力とは何か、どうすれば身につくのか、決断力のKPIは何か
生成AI研修教育で「戦わずして勝つ」ための戦略：中学生向けに解説
ChatGPTはCUI（キャラクターユーザーインターフェース）からVUI（音声ユーザーインターフェース）へ
生成AI研修教育分野で競合の心をへし折るビジネスを構築し、高い参入障壁を築き、戦わずして勝つための戦略
プロンプトエンジニアリング：AIとの対話革命、そして新たなユーザーインターフェース
AIの弱点を補うビジネスは一時的には儲かるが、AIがさらに進化したら不要になるかもしれない。ゆえに、より根本的な価値を提供し続けられるビジネスを目指すべき
サムアルトマンの以下の発言の意味を説明してください。：われわれが常々スタートアップに伝えているのは、われわれはモデルを絶えず改良し、現状の小さな欠点を補うビジネスは将来的には重要性が下がるかもしれない、ということです。もし次の世代でモデルが大きく進化して、その「欠点を埋めるだけ」の機能がいらなくなるのであれば、そこに依存したビジネスは厳しくなるでしょう。一方で、モデルが進化すればするほど、その恩恵を受けて成長できるサービスやプロダクトなら大きなチャンスがあります。われわれとしては「モデルはかなり急激に良くなっていく」という前提で動いていますので、それを前提にビジネスを構築することを推奨しています。
AIを副業に使える。確かにそうだ。しかし、本業ではAIをその100倍有効に使える。それはあなたが『ドメイン知識』という他の誰にも真似できない、年月をかけて鍛え上げられた武器を予め持っているアドバンテージがあるからだ。そのドメイン知識という現実世界から持ち込んだ武器を使うことで、あなたはAIに対する、より深みのあるプロンプトを書ける。当然、AIはそれに応じるように深い回答を出してくれる。
OpenAIによって急成長する新興企業とは？
自己評価（self-evaluation）と自己点検（self-monitoring）の違い
生成AIは「インフラ」なのか「資源」なのか
インフラと資源の違い
PDCAを無意識レベルで簡単に実行する方法
話術の鍛え方
話術（わじゅつ）と話芸（わげい）の違い
「わかりやすく」「面白く」「印象に残る」コミュニケーションとは？
大規模言語モデルは記号接地を獲得しているか？
Stargate AI Projectへのインサイト
Stargate AI Projectのビジネス展開についての考察
「ステップバック質問」を活用したケーススタディ
新製品企画プロジェクトでのバードアイ・ビュー活用プロンプト事例
メタ認知促進プロンプト
AIエージェント
AIとデータサイエンス、5つのトレンド2025
「歴史は繰り返さないが韻を踏む」とはパターン認識のこと
PlantUML と Mermaid で書ける図の完全リスト
スタートアップ企業におけるAI基盤モデルサービス
「三成に過ぎたるもの」に学ぶ：Microsoft×OpenAIとAlphabet×Google DeepMindの“宝の持ち腐れ”を回避する道
生成AIにおけるプリンシパル-エージェント問題
図を使ってメッセージを伝えることの重要性
オンラインファーストへのパラダイムシフト：移動コストの最小化と新時代の価値観
生成AI時代における文学部の再評価
AIエージェント・トレンド・レポート 2025
スキーム図（Scheme Diagram）とスキーマ図（Schema Diagram）の違い：詳細版
概念図とスキーム図の違い
スキーム図とスキーマ図の違いを徹底解説：図解で理解する2つの図の使い分け
国際M&Aに大規模言語モデル（LLM）を活用すると仮定した際のプロンプト例
医療ケーススタディへのLLMの適用：プロンプト
医療分野における意思決定をテーマとしたケーススタディ
アイデアを得るために大切な問題意識
生成AIを用いて評価基準を作成することの是非
意思決定における評価基準の重要性について
AIツールを活用した「8つの創造的な演習」について、ビジネスに特化したユースケースとプロンプト例
イーロン・マスクはTikTokを買収できるか？
AIを活用したクリエイティビティの向上
Andrew Ng氏の「2024年のAIの主要トピックとトレンド」への洞察
開発途中でユーザー（発注元やクライアント）が仕様変更を要求する
要件定義フェーズにおける代表的な失敗パターン
ソフトウェア開発における失敗パターン
湯河原温泉に関する4つの調査結果（サービス概要・市場ポジショニングと競合分析・ユーザーからのフィードバック・市場戦略の提案）
総合レポート：GoogleのAI戦略・組織・技術・課題と今後の展望
Sundar Pichai（サンダー・ピチャイ）とDemis Hassabis（デミス・ハサビス）
AlphabetとGoogle DeepMindの動向
生成AIは、大学1年の数学で習う線形代数から成り立っている
LLM初心者に向けた基本的なプロンプトのワークシート
マルチモーダルAIとファウンデーションモデルの違い
AI生成コンテンツと著作権にまつわる論点
日本における生成系AI（Generative AI）に関するガイドライン
日本における生成AI（Generative AI）の規制動向
生成AI（Generative AI）規制に関する世界各国の動向・背景・主要な原則・実際の運用・課題と論争点・将来の展望
国際的な生成AI規制トレンド
総合レポート：テキスト生成モデルの概観・歴史・原理・応用・課題・展望
LLM（Large Language Model）における推論は単なるテキスト生成とどのように異なるのか？
LLM によるテキスト生成の変革と背景
「暗黙知の言語化」という課題に対して、大規模言語モデルがどのように貢献しうるか
インタビュー・マニュアル（ドキュメンタリー風）
インタビューの文字起こしからドキュメンタリー風文章を作成するためのプロンプト
実務において暗黙知を言語化する合理的な方法
暗黙知（Tacit Knowledge）と形式知（Explicit Knowledge）
プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）におけるトラブルシューティング
AIがツールを超える!? 言語モデルが作る新しい情報社会
プロンプトエンジニアリングにおける「条件」と「制約条件」の違い
正規表現の奥深さ
正規表現は一般的なライティング分野においても有用
正規表現の応用例
正規表現（Regular Expression）のチートシート
Claude 3.5 SonnetのArtifacts機能とv0の主な機能の違い
「ChatGPT」「Claude」「Gemini」サッカーで例える大規模言語モデルの使い分け
「プレゼンテーション資料」と「スライド資料」の違い
データ分析の目的は、行動につなげる知見を得ることですが、データサイエンティストのほとんどはそれを理解せず、分析すること自体が目的となっている現状について
プロンプトを設計における「意図」と「目的」の違い

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生成AIによる業務効率化提案：組織、管理、上司、会議、報連相、提出物、資料作り、社内営業

生成AIを活用した業務効率化(詳細版)

大規模モデルにおいてなぜ正規分布は欠かせないのか

大規模モデルの学習や推論において正規分布がどのように使われているか

生成AIを活用した業務効率化の調査結果

「分解」と「分析」の違い

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マーケティングを『顧客との距離を縮める活動』と捉える

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人間が地球上で最も知的な種であったときに私たちが抱いていた多くの仮定は、AIで起こっていることによって無効になるとすると、その無効になる仮定はどのようなものか？

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ライフスキルとしての意思決定：ChatGPTを使ったケーススタディ

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AIの弱点を補うビジネスは一時的には儲かるが、AIがさらに進化したら不要になるかもしれない。ゆえに、より根本的な価値を提供し続けられるビジネスを目指すべき

OpenAIによって急成長する新興企業とは？

自己評価（self-evaluation）と自己点検（self-monitoring）の違い

生成AIは「インフラ」なのか「資源」なのか

インフラと資源の違い

PDCAを無意識レベルで簡単に実行する方法

話術の鍛え方

話術（わじゅつ）と話芸（わげい）の違い

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大規模言語モデルは記号接地を獲得しているか？

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Stargate AI Projectのビジネス展開についての考察

「ステップバック質問」を活用したケーススタディ

新製品企画プロジェクトでのバードアイ・ビュー活用プロンプト事例

メタ認知促進プロンプト

AIエージェント

AIとデータサイエンス、5つのトレンド2025

「歴史は繰り返さないが韻を踏む」とはパターン認識のこと

PlantUML と Mermaid で書ける図の完全リスト

スタートアップ企業におけるAI基盤モデルサービス

「三成に過ぎたるもの」に学ぶ：Microsoft×OpenAIとAlphabet×Google DeepMindの“宝の持ち腐れ”を回避する道

生成AIにおけるプリンシパル-エージェント問題

図を使ってメッセージを伝えることの重要性

オンラインファーストへのパラダイムシフト：移動コストの最小化と新時代の価値観

生成AI時代における文学部の再評価

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スキーム図（Scheme Diagram） と スキーマ図（Schema Diagram） の違い：詳細版

概念図とスキーム図の違い

スキーム図とスキーマ図の違いを徹底解説：図解で理解する2つの図の使い分け

国際M&Aに大規模言語モデル（LLM）を活用すると仮定した際のプロンプト例

医療ケーススタディへのLLMの適用：プロンプト

医療分野における意思決定をテーマとしたケーススタディ

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生成AIを用いて評価基準を作成することの是非

意思決定における評価基準の重要性について

AIツールを活用した「8つの創造的な演習」について、ビジネスに特化したユースケースとプロンプト例

イーロン・マスクはTikTokを買収できるか？

AIを活用したクリエイティビティの向上

Andrew Ng氏の「2024年のAIの主要トピックとトレンド」への洞察

開発途中でユーザー（発注元やクライアント）が仕様変更を要求する

要件定義フェーズにおける代表的な失敗パターン

ソフトウェア開発における失敗パターン

湯河原温泉に関する4つの調査結果（サービス概要・市場ポジショニングと競合分析・ユーザーからのフィードバック・市場戦略の提案）

総合レポート：GoogleのAI戦略・組織・技術・課題と今後の展望

Sundar Pichai（サンダー・ピチャイ）とDemis Hassabis（デミス・ハサビス）

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生成AIは、大学1年の数学で習う線形代数から成り立っている

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マルチモーダルAIとファウンデーションモデルの違い

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国際的な生成AI規制トレンド

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