AI 【ITパスポート・G検定】分類と何が違う？「回帰（かいき）」の超基本を1分図解！
「回帰って何？」という疑問を5枚の図解で分かりやすく解説！過去のデータから一本の線を導き出す仕組みや3つの予測ステップ、最大のライバルである「分類」との決定的な違い、売上予測や家賃査定などの具体的な活用例まで、ITパスポートやG検定の必須知識を1分で学べます。
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AI 【ITパスポート・G検定】教師あり学習と何が違う？「強化学習（きょうかがくしゅう）」の超基本を1分図解！
「機械学習の『強化学習』って、他の学習方法と何が違うの？」「正解もデータもないのに、どうやってコンピュータが賢くなる？」「囲碁AIがプロ棋士に勝てた秘密はここにある？」機械学習（AI）のなかで、最もエキサイティングで独自の進化を遂げているの...
AI プロンプトインジェクションとは？AIの命令系統を乗っ取る
プロンプトインジェクションとは、ユーザー入力の隙間を狙って悪意ある文章を送り込み、AI本来のシステム設定や安全フィルタリングを無効化する攻撃手法です。AIに偽指令を行わせるその仕組みと、セキュリティ面での脅威について分かりやすく解説します。
AI G検定用語集｜頻出AI用語を図解で理解
G検定で出題されるAI関連用語を一覧で整理。AI・機械学習・深層学習・生成AIなどの重要キーワードを、初心者にもわかりやすい図解付きで解説します。
AI 【ITパスポート・G検定】教師あり学習と何が違う？「教師なし学習（きょうしなしがくしゅう）」の超基本を1分図解！
「教師なし学習って何？」という疑問を5枚の図解で分かりやすく解説！正解データなしで共通点を探す仕組みや3つの仕分けステップ、ライバルである「教師あり学習」との決定的な違い、顧客分類や異常検知などの身近な代表例まで、ITパスポートやG検定の必須知識を1分で学べます。
AI 【ITパスポート・G検定】正解を教え込んで即戦力！「教師あり学習（きょうしありがくしゅう）」の超基本を1分図解！
「教師あり学習って何？」という疑問を5枚の図解で分かりやすく解説！人間が正解を与える仕組みや3つの学習ステップ、ライバルである「教師なし学習」との決定的な違い、迷惑メールや売上予測などの身近な具体例まで、G検定やITパスポートの最頻出知識を1分で学べます。
AI 【G検定・ITパス】単語の並びまで激辛採点！「BLEU」の超基本を1分図解！
自然言語処理の最重要指標「BLEUスコア」について解説！単なるキーワード一致の罠をあぶり出し、連続する単語の並び順（n-gram）や短文へのペナルティによって機械翻訳の「流暢さ」を客観的に評価する仕組みを図解しました。
AI 【G検定】1位じゃなくても大満足？「Top-k Accuracy」の超基本を1分図解！
AIの提案力を測るゆるめ指標「Top-k Accuracy」について解説！単なる1位判定（Top-1）の厳口採点では見落とされがちな「惜しい予測」をすくい上げ、動画の関連枠や検索レコメンドで必須となる評価の仕組みを図解にまとめました。
AI オッカムの剃刀とは？余計は削れ
オッカムの剃刀とは、同じ現象を説明できるなら、より少ない要素で説明する方を選ぶ原則です。機械学習では「特徴量を全部入れると本番で悪くなる」理由や、特徴量選択での実践的な判断軸、過学習との関係まで、スパイスの比喩で初心者向けに解説します。
AI ベイズ情報量規準とは？本質を掴む指標
ベイズ情報量規準（BIC）とは、モデルの予測性能からパラメータ数の罰点をln(n)倍で引いて1つの点数にまとめる指標です。AICとの罰点の違い、データ量が多いほど複雑なモデルを厳しく罰する理由、AIC・BICで選ばれるモデルが異なる際の業務判断軸を、レポートの比喩で解説します。