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プロンプトエンジニアリングとは？必要なスキルと重要性
プロンプトエンジニアリングとは、自然言語処理を担うAIに対して命令を与え、期待する結果を得るための設計と最適化を行う技術です。従来のプログラミング言語を使った方法とは異なり、誰でも簡単にAIを活用できる可能性を広げています。プロンプトエンジ... -
ベイジアンネットワークとは？因果関係を可視化し活用する手法
ベイジアンネットワークとは、データの因果関係を確率的にモデル化し、視覚的に表現する手法です。このアプローチは、トーマス・ベイズの提唱した確率理論を基盤とし、特定の条件下での事象の発生確率を明確にします。ネットワーク図を用いて、複雑な因果... -
大規模言語モデル（LLM）とは？代表的なLLMと活用事例
大規模言語モデル（LLM）とは、膨大なデータとディープラーニング技術を活用して構築された言語モデルのことです。LLMは自然言語処理の分野で革新的な進展をもたらし、従来の言語モデルを超えた高度な応用を可能にしました。文章生成や質問応答、翻訳など... -
自動機械学習（AutoML）とは？代表的なツールと活用分野
自動機械学習とは、機械学習のプロセスを効率化し、専門知識を持たない人々でも活用できる技術のことです。従来、データ分析には高度な知識と多大な時間が必要とされていましたが、自動機械学習により効率的なデータ活用を可能にします。 また、自動機械学... -
RAG（検索拡張生成）とは？RAGの強みと導入の際の注意点
RAG（検索拡張生成、Retrieval-Augmented Generation）とは、検索と生成を組み合わせた自然言語処理技術です。大規模言語モデル（LLM）は膨大なデータをもとに学習していますが、未学習の情報や最新の知識には対応が難しく、事実と異なる回答を生成するリ... -
AIエージェントとは？注目される背景と残課題
AIエージェントとは、目標達成に向けてデータを収集し、自律的に判断し行動する人工知能システムです。従来の単純なタスク自動化を超え、複数のAI技術を統合することで、複雑な業務プロセスや高度な意思決定を支援します。例えば、カスタマーサービスでは2... -
ハルシネーションとは？発生する要因・対策と実例
ハルシネーションとは、人工知能が現実には存在しない情報を生成する現象を指します。この言葉は幻覚や幻影を意味する英語のHallucinationに由来しています。AIがもたらす利便性は計り知れませんが、同時に事実に基づかない誤情報が生成されるリスクも抱え... -
シンギュラリティ（技術的特異点）とは？未来の変化と専門家の見解
シンギュラリティ（技術的特異点）とは、AIが人間の知能を超える転換点を意味します。シンギュラリティの概念は、技術進化がどのように私たちの生活や社会に影響を与えるかを考える重要な指標です。1993年に広まったシンギュラリティという言葉は、技術的... -
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは？ 仕組みと導入時の注意点
畳み込みニューラルネットワークとは、ディープラーニングの一種であり、画像認識に特化した技術です。複雑な画像データを処理し、特定の特徴を自動的に抽出することで、従来の手法では難しかった高精度な認識を可能にします。特徴的な構造として、畳み込... -
機械学習のデータセットとは？データセットの入手方法と作り方
機械学習のデータセットとは、モデルを訓練し、性能を評価するために必要なデータの集合体を指します。データセットには、テキストや画像、音声など多様な形式が含まれており、目的に応じて適切なものを選択することが重要です。トレーニングセットやバリ... -
BERTとは？AIの言語理解を進化させた技術の特徴と仕組み
BERTとは、Googleが2018年に発表した自然言語処理のディープラーニングモデルです。BERTは単語の前後関係を同時に把握する双方向性によって、曖昧な表現の解釈や文脈の理解を可能にし、文章の意味を正確に読み取ります。BERTはWikipediaの膨大なデータで事... -
リカレントニューラルネットワーク（RNN）とは？利用用途と解決すべき課題
リカレントニューラルネットワーク（RNN）とは、連続するデータを扱うディープラーニング技術で、時系列データや文章、音声といった連続的な情報を処理するために開発されました。通常のニューラルネットワークと異なり、RNNは過去の情報を保持しながら次...
