- 2026年5月24日
拡散モデルとは？画像生成AIの仕組みをやさしく解説
「拡散モデルって、画像生成AIの中身?」 「ノイズから絵が生まれるってどういうこと?」 「試験で何を押さえればいい?」 文章を作るAIの主流が大規模言語モデルなら、画像を作るAIの主流がこの拡散モデルです。言葉側と画像側、仕組みの発想はまるで違います。 拡散モデルとは、ノイズだらけの状態から少しずつノイズを取り除いて画像を作るAIです。英語で Diffusion Model と呼び、現在の画像生成 […]
CATEGORY
生成AIパスポート
- 2026年5月23日
マルチモーダルAIとは？複数の情報を扱うAIをやさしく解説
「マルチモーダルAIって、何ができるの?」 「今までのAIと、何がそんなに違う?」 「”モダリティ”って、そもそも何の単位?」 撮った料理の写真をAIに見せて、「このカロリーは?」と声で尋ねる。文字も画像も音声も、まとめて理解して答える——そんなAIが、もう手元で動いています。 マルチモーダルAIとは、テキスト・画像・音声など複数の種類のデータをまとめて扱えるAIです。この […]
- 2026年5月23日
スケーリング則とは？AIが賢くなる法則とLLMの限界をわかりやすく解説
「なぜAIは”大きくすれば賢くなる”の?」 「スケーリング則って、どんな法則?」 「創発とか限界とか、何の話?」 「モデルを大きくすれば、性能は上がる」。近年のAIの急成長は、この一見単純な経験則に支えられてきました。ただし、そこには”増やし方のコツ”があります。 スケーリング則とは、モデルの大きさ・学習データ量・計算量を増やすほど、AIの性能が規則 […]
- 2026年5月23日
AGI・ASIとは？汎用人工知能と超知能をやさしく解説
「AGI・ASI って、結局なに?」 「今の AI と何が違うの?」 「実現するの? 仕事はどうなるの?」 AGI・ASI でよくある勘違いが2つあります。「もう実現している」と「今の AI を強くすればいずれ AGI になる」。どちらも、実際とはずれています。 AGI（汎用人工知能）は人間と同等以上に幅広い知的作業をこなせる AI、ASI（超知能）は人間を大きく超える知能を持つ AI を指します […]
- 2026年5月23日
AIバイアスとは？なぜ起きるのか原因・事例と5つの対策をやさしく解説
「AIバイアスって、どういう意味?」 「生成AIの回答に偏りが出るのはなぜ?」 「採用や審査に使うと、何が問題?」 「AIは公平なはず」という期待と、「なんだか答えが一方的」という違和感。その正体を、まず「偶然のズレ」と切り分けるところから見ていきます。 AIバイアスとは、AIの出力が特定の属性に体系的に偏る現象で、主にデータ・学習・評価の段階で混入します。この一文が、そのまま定義です。 &nbs […]
- 2026年5月23日
ファインチューニングとは？業務特化AIの作り方を解説
「自社仕様のAIって、どう作るの?」 「プロンプトと、何が違う?」 「専門スキルがないと無理?」 「業務にハマるAIを作る＝まずファインチューニング」。この思い込みで遠回りする人が多いです。 ファインチューニングとは、学習済みの生成AIを目的特化のモデルへ作り変える技術のことです。追加データを学ばせて中身を鍛え直します。強力な反面、手間もコストもかかる。だからこそ「本当に必要か」を先に見極める順番 […]
- 2026年5月22日
Few-shot Learningとは？例示する学習法を解説
「Few-shotって、何の略?」 「0-shotや1-shotと、どう違う?」 「実際に、どう書けばいい?」 例を0個、1個、2〜5個。プロンプトに見せる例の数を変えるだけで、AIの答え方は驚くほど安定します。その真ん中が、この手法です。 Few-shot Learningとは、プロンプト内に2〜5個の例を見せて、AIに望む形式や答え方を学ばせる手法です。追加学習ではなく、プロンプトの書き方の工 […]
- 2026年5月22日
Chain of Thoughtとは？AIの思考の連鎖を解説
「複雑な質問だと答えが雑になる…」 「Chain of Thoughtって、何?」 「どう書けば、精度が上がる?」 込み入った質問ほど、AIの答えは雑になりがちです。なぜでしょう。原因は「複数の条件を、一度にさばききれていない」から。ここに効く一手が、Chain of Thoughtです。 Chain of Thought（思考の連鎖／CoT）とは、AIに途中の推論ステップを書かせてから答えさせる […]
- 2026年5月22日
AIと機密情報｜生成AIの情報漏洩リスクと判断軸をやさしく解説
「ChatGPT に社内の議事録を貼って要約させて大丈夫？」 「顧客名簿の整理を AI に頼んだら、どこに残るの？」 「うっかり機密情報を入れたら、もう取り返せないの？」 そんな疑問を持つ、業務で生成AIを使い始めたあなたへ。 結論から言えば、生成AIに機密情報を入れる前に「学習データ化」「クラウド保存」「アカウント侵害」という3つの漏洩経路を押さえておくと、入力 OK / NG の判断が一気にし […]
- 2026年5月22日
プロンプトインジェクションとは？生成AIの脆弱性をやさしく解説
「AIに”命令を無視して”と入れると従うって本当?」 「読み込ませた資料に、罠が仕込めるの?」 「どう設計すれば、この攻撃を防げる?」 本来は丁寧に応対するはずのAIチャットが、紛れ込んだ一文をきっかけに、開発者の意図しない振る舞いを始める。これがプロンプトインジェクションの怖さです。 プロンプトインジェクションとは、AIへの入力に不正な指示を紛れ込ませ、本来の制約を破らせ […]