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はじめに：感謝を言語化する重要性 職場で上司や同僚に「ありがとう」を伝えたいのに忙しさや照れくささから言いそびれていませんか？ 家族に対しても、毎日の家事や支えを当たり前と思ってしまい、改めて感謝を言葉にする機会は少ないかもしれません。学生の場合も、友人や先生への感謝の気持ちを伝えるのは少し気恥ずかしいと感じることがあるでしょう。しかし、感謝の気持ちは言語化して伝えてはじめて相手に伝わるものです。実は「ありがとう」という言葉は、相手だけでなく自分自身も幸せにしてくれる魔法の言葉でもあります。 さらに近年の ...

はじめに（2025年の労働市場トレンド） 2025年の日本の労働市場では、AI（人工知能）やデジタルトランスフォーメーション（DX）の進展によりIT人材の需要が急増しています。経済産業省の予測では2030年に最大約79万人のIT人材が不足するとも報告されており、企業のDX推進において深刻なボトルネックとなっています。こうした背景から、高度なデジタルスキルを持つ人材は各社が「喉から手が出るほど」欲しがる状態で、高い報酬や好待遇で迎えられる傾向にあります。仕事選びでは年収ランキングが気になるところですが、それ ...

2025年5月4日付の日本経済新聞が報じたように、米著名投資家ウォーレン・バフェット氏（94）がバークシャー・ハサウェイの最高経営責任者（CEO）を年末に退任する意向を明らかにしました。半世紀以上にわたり同社を率いた「オマハの賢人」バフェット氏が勇退し、副会長のグレッグ・アベル氏（62）が後任CEOに指名されるという歴史的転換点です。本記事では、このバフェット氏引退の背景と経緯、株式市場や関係者の反応、そして後継者アベル氏の戦略まで徹底解説します。また、バフェット氏の投資手法である「価値投資（value ...

導入：なぜまず「よく使われる単語」から学ぶべきか？ 中国語学習を始めるとき、最初によく使われる単語を集中して覚えることはとても重要です。日常会話では使用頻度の高い基本語彙が全体の大部分を占めており、中国語学習の初期段階でこれらを習得することで、短時間でコミュニケーションの幅が広がります。例えば挨拶や返事などの基本フレーズを知っているだけで、旅行先やビジネスの場でもすぐに活用できます。また、頻出単語から学ぶことで学習効率が上がり、学んだ単語を実際の会話で耳にする機会も多いため、モチベーション維持にもつながり ...

AI倫理・AIガバナンスとは？ AI倫理とは、人工知能の開発・利用において守るべき価値観や原則のことです。例えば「AIは人権を尊重すべき」「差別や偏りを生じさせないようにすべき」といった倫理的指針を指します。AIが社会に与える影響が大きくなる中で、何が「良いAI利用」で何が「悪い利用」かを判断する基準として、このAI倫理が重要になります。 一方でAIガバナンスとは、AI倫理を実践するための仕組みやルール作りのことです。企業や政府がAIの開発・運用に際し、適切な管理・監督体制を整え、AIを安全かつ倫理的に活 ...

はじめに：AIの法律と契約を学ぶ意義 こんにちは！今回はG検定（ジェネラリスト検定）の合格を目指す皆さんに向けて、AIに関する主要な法律と契約のポイントを講義風にフレンドリーな文体で解説します。AI分野では技術だけでなく法的な知識も求められます。例えば、個人データの扱い方やAIで作った成果物の権利関係を知らないと、思わぬトラブルにつながるかもしれません。法律や契約と聞くと難しく感じるかもしれませんが、数学・法律初心者の方でも理解できるようにやさしく説明していきます。一緒に個人情報保護法からAIサービス提供 ...

G検定（ジェネラリスト検定）は、AIの基礎知識を問う試験ですが、数学が苦手な方にとってはハードルが高く感じられるかもしれません。ご安心ください。本記事ではAIに必要な数理・統計の知識を、数学初心者でも理解できるように解説します。確率分布の基礎からベイズの定理、分散と標準偏差、そして正規分布まで、G検定で押さえておきたい重要トピックを取り上げます。具体例や図表も交えますので、イメージしながら学んでいきましょう。それでは一緒に基礎を固めていきましょう！ 確率分布とは？離散分布と連続分布の違い まずは確率分布の ...

はじめに: AIの社会実装とG検定 AI技術を実際のビジネスや社会に役立てる「AIの社会実装」では、技術面だけでなくプロジェクトの進め方やデータの扱い方が重要です。本記事では、講義風かつフレンドリーな口調で、AIプロジェクトの計画から実装までの流れと、データ収集・前処理・分析・学習のプロセスについて解説します。短時間でAI導入のポイントを掴みたいビジネスパーソンは参考にしてください。 1. AIプロジェクトの進め方 AIプロジェクトを成功させるには、明確な目的設定から始まり、段階的にリスクを管理しつつ価値 ...

はじめに：ディープラーニングの概要 皆さん、ディープラーニング（深層学習）という言葉はもう聞いたことがありますよね？これは人工知能（AI）の一分野で、多層のニューラルネットワークを用いてコンピュータが自らデータから特徴を学習する技術です。従来の機械学習では、どの特徴に注目すべきか人間が設計していましたが、ディープラーニングでは層が深く重なったニューラルネットワークがデータから重要な特徴を自動抽出し、複雑なパターンも捉えられる点が画期的です。2010年代以降、計算資源（GPU）の発達とビッグデータの蓄積によ ...

機械学習の概要 機械学習とは、データから規則やパターンを学習し、予測や判断を行うAI技術です。人がルールをプログラミングするのではなく、コンピュータがデータから自ら学ぶ点が特徴です。機械学習には大きく分けて「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の三つの手法があり、それぞれ学習の仕方や適用分野が異なります。G検定でもこれら機械学習の具体的手法（教師あり・教師なし・強化学習）の基本理論や、学習済みモデルの評価方法・評価指標の理解が求められています。以下では、これらの概要を解説していきましょう。 機械学習 ...