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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 ...

はじめに：人工知能をめぐる動向とは？ 「人工知能をめぐる動向」とは、AI（人工知能）分野の主要な技術的流れやトレンドを指します。G検定ではこのセクションで、AIの発展を支えてきた代表的な手法やシステムについて問われます。具体的には 「探索・推論」、「知識表現とエキスパートシステム」、「機械学習」、「ディープラーニング」 の4つが重要項目として挙げられています。これらはそれぞれAIの歴史上、異なるアプローチやブームを象徴する分野でもあります。 初期のAI研究（第1次AIブーム）では、コンピュータが問題を探索 ...

はじめに：G検定の合格に向けた人工知能の基礎理解 近年、人工知能とは何かを学ぶ需要が高まっています。日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する G検定（ジェネラリスト検定）は、AI・ディープラーニングに関する基礎知識を問う人気試験です。合格には人工知能の歴史やAIの定義、最新動向から倫理的な論点まで幅広い理解が求められます。特に仕事でAIの概要を短時間で把握したいビジネスパーソンにとっても、本記事の内容は参考になるでしょう。 この記事では、「人工知能とは？」という基本から始め、人工知能の定義や主要な ...

導入：2025年にメタバースが再注目される背景 2025年、メタバースが再び大きな注目を集めています。ここ数年は生成AIの台頭によって話題の中心がAIに移り、メタバースやVRは少し日陰にいた印象もありました。しかし今、技術とユーザー環境の変化によりメタバースへの期待が復活しています。その一因は、XR（VR/AR/MR）デバイス市場の再成長です。例えば調査会社IDCは、2024年に世界のAR/VRヘッドセット出荷台数が前年割れとなるも、2025年には前年比41.4%増と急伸すると予測しています。また、Rob ...

DX化やAI活用の進展、少子高齢化による社会構造の変化を背景に、これからくる資格が注目されています。経済産業省の試算では、2030年に向けてIT人材が最大約79万人不足するとされ​、AI人材も標準シナリオで12.4万人不足すると予測されています。デジタルトランスフォーメーション（DX）や働き方改革が進む中、新たな専門性や高度技術を持つ人材へのニーズは今後も拡大するでしょう。また、転職市場の変化や副業・兼業の普及に伴い、キャリアアップに有利な資格取得を目指す人が増えています。 なぜ「これからくる資格」が注目 ...