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人工知能の技術は、ここ数年で大きく変化しています。なかでも注目を集めているのが生成AIです。文章や画像、音声などを作り出す能力を持つこの技術は、既存のAIとは異なる仕組みで動いています。 一方、従来型AIは分析や分類などの処理に特化しており、す...

2025年の崖とは、日本企業が直面するITシステムの老朽化とDXの遅れによって生じる深刻な経済的損失の可能性を示す言葉です。経済産業省が2018年に公表したDXレポートで初めて言及され、最大で年間12兆円の損失が発生すると警告されています。 現場に浸透し...

対話型AIとは、人とコンピュータが言葉を通じて自然なやりとりを行うための技術です。音声やテキストを入力として受け取り、文脈を理解しながら自動で応答することで、従来の一問一答型のシステムとは異なる柔軟な対応が可能になります。AIは会話を重ねる...

ResNetとは、2015年にMicrosoft Researchによって発表された深層学習モデルで、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の一種です。従来のCNNでは層を深くすることで性能が向上する一方で、勾配が伝わりにくくなる勾配消失という問題がありました。ResNet...

ニューラルネットワークとは、人間の脳の仕組みを再現した学習モデルであり、機械学習や人工知能の分野で広く活用されています。脳内の神経細胞であるニューロンが相互に接続しながら情報を処理するように、ニューラルネットワークも多層構造を持ち、デー...

マルチモーダルAIとは、テキストや画像、音声、動画など、異なる種類のデータを統合的に処理する人工知能技術です。人間が情報を認識する際、言葉だけでなく、表情や声のトーン、ジェスチャーなどを総合的に理解するように、AIも複数のデータを組み合わせ...

コーパスとは、大量のテキストデータを集めたデータベースのことを指します。言語学や自然言語処理の分野では、言語の特性を分析し、理解するために不可欠な存在です。AIの発展に伴い、コーパスは機械翻訳やチャットボット、検索エンジンなど、さまざまな...

データサイエンスとは、膨大なデータを分析し、新たな価値を生み出す学問です。データの種類は多岐にわたり、数値データだけでなく、画像や文章などの非構造化データも含まれます。適切に分析することで課題の特定や市場の動向予測、業務の効率化などに活...

AGIとは、特定のタスクに限定されず、幅広い知識やスキルを学習し、応用できる人工知能のことです。従来のAIは画像認識や自然言語処理など、特定の分野に特化した形で発展してきましたが、AGIは異なる分野を横断しながら学習し、柔軟に適応する能力を持つ...

リスキリングとは、新しい環境に適応するために必要なスキルを習得することを指します。技術革新やビジネスモデルの変化により、求められるスキルが大きく変わる中、継続的な学び直しが重要視されています。特にデジタルトランスフォーメーションが進むこ...

時系列分析とは、時間の経過に伴い変化するデータを体系的に分析する手法です。売上や来場者数、気象データといった時系列データを活用することで、過去の傾向を理解し、未来の予測や異常値の検知を行うことができます。この手法はビジネスや経済、自然科...

ブラックボックスとなっているディープラーニング技術の解釈性向上は、AI開発において大きな可能性を持っています。AIモデルの内部構造理解では、t-SNEやUMAPといった次元削減による二次元可視化手法が一般的でしたが、データ構造を歪めてしまう（極度に単...