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Guardrails(ガードレールズ)とは?

AI/IT初心者向けに、Guardrails(ガードレールズ)とは何かを、高速道路の比喩でやさしく解説。AIの出力を安全な範囲に導き、利用者の意図に沿わせるための仕組みや、実際のユースケース、注意点、今日からできるアクションまでをわかりやすくまとめました。試験対策にも。
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破滅的忘却とは?

破滅的忘却とは、AIが新しいことを覚える際に過去の学習が壊れてしまう現象です。初心者向けの比喩と具体例で、なぜ起きるのか、どう防ぐのかを分かりやすく解説します。
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SLMとは?

SLM(Small Language Model)とは、スマートフォンや社内サーバーなどの限られたリソースで動く、LLMと対になる小型言語モデル。軽自動車という比喩で初心者でも直感的に理解でき、実例とLLMとの違いも整理します。
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NPUとは?

最近ニュースで目にする「NPU」って何だろう。スマホの動きや省電力とどう違うのか。初心者の疑問から試験に出るポイントまで、比喩でやさしく整理します。
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ローカルLLMとは?

ローカルLLMとは、自社のPCやサーバー上で大規模言語モデルを動かす技術です。クラウドLLMとの使い分け、データが社外に出ない理由、G検定・ITパスポートでの出題アングルまで、初心者向けにやさしく解説します。
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Multi-Head Attentionとは?

マルチヘッドアテンション(Multi-Head Attention)とは、Transformerの中核技術。複数の「ヘッド」が文章内の異なる関係を同時に捉え、組み合わせる仕組みを、読書会の比喩で初心者にもわかるように解説します。
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TPUとは?

TPU(Tensor Processing Unit)は、AIの計算を効率よく高速に行うためにGoogleが開発した専用チップ(ASIC)です。GPUとの違いや役割をわかりやすく解説します。
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Self-Attentionとは?

セルフアテンション(Self-Attention)は、文の中の各語が全体を見て「どの情報が大事か」を重みとして持つ仕組みです。Transformerの基盤であり、G検定や自然言語処理の学習でも理解しやすい基礎概念です。
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AI-Native Developmentとは?

AI-Native Developmentは、後からAIを足すのではなく、AIの能力と制約を前提に開発を設計する考え方です。初心者でもわかる例と、AI-Assistedとの違いを解説します。
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GAN(敵対的生成ネットワーク)とは?

GAN(敵対的生成ネットワーク)とは、"描く側"と"見抜く側"の2つのAIが対立しながら学習し、画像や動画を生成する仕組み。比喩でわかりやすく解説し、G検定・データサイエンティスト検定の出題ポイントも紹介します。