システム開発・テクノロジー ジェネレーティブAIとは？従来のAIとの違いと仕事で活かすための注意点
ジェネレーティブAIとは、文章・画像・コードなど新しいコンテンツを自動で生成するAI技術のこと。予測・分類が中心だった従来のAIとの違いや、ChatGPTやMidjourneyの活用例、ハルシネーション対策と機密情報の取り扱いルールを解説します。
ほどよくIT用語辞典
システム開発・テクノロジー システム開発・テクノロジー ニューラルネットワークとは？脳のバケツリレーで学ぶAIの計算モデルの基本
ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路を数式で再現しデータから自動でパターンを学ぶAIの計算モデルのこと。ディープラーニングとの親子関係や、入力層から出力層への重み付けの仕組み、学習済みモデル活用のコツを解説します。
システム開発・テクノロジー 車輪の再開発とは？自作と既存ライブラリ活用の線引きを初心者向けに解説
車輪の再開発とは、既に完成されたツールや機能を知らずに一から作り直してしまう非効率な行為のこと。学習目的の自作との違いや、実装前30分の調査で無駄を防ぐ習慣、独自機能にリソースを集中させる開発の考え方を解説します。
マーケティング・戦略 GIGOの原則とは？分析結果がおかしい時にまず疑うべきデータ入力の品質
GIGOの原則とは、不正確なデータを入力すれば不正確な結果しか出ないというIT・データ分析の鉄則のこと。システムエラーとの違いや、Excelの入力ミスが招く誤判断の具体例、プルダウンや自動収集でゴミデータの混入を防ぐ対策を解説します。
システム開発・テクノロジー 機械学習とは？迷惑メール判定の裏側でわかるAIとの関係を初心者向けに解説
機械学習とは、大量のデータからパターンを自動で見つけ出し予測や分類を行うAI技術の一分野のこと。AIとの関係や、スパム判定・おすすめ商品表示など身近な活用例、学習データの質が精度を左右するGIGOの原則について解説します。
システム開発・テクノロジー ディープラーニングとは？機械学習との違いとAIが自力で特徴を見つける仕組み
ディープラーニングとは、人間がルールを教えなくても大量のデータからAIが自動で特徴を抽出する多層構造の学習技術のこと。機械学習との違いや、顔認証・自動運転などの身近な活用例、導入に必要なデータ量の目安を解説します。
企画・プロジェクト管理 ホーソン効果とは？授業参観で張り切る心理とピグマリオン効果との違いを解説
ホーソン効果とは、注目されている・見られていると感じることで普段以上に成果を出そうとする心理現象のこと。ピグマリオン効果との違いや、リモートワークで声かけ不足が招く生産性低下、監視ではなく関心で人を動かすコツを解説します。
IT基礎・一般用語 NSFWとは？SFWとの違いと画面共有で事故を起こさないための確認習慣
NSFWとは、Not Safe For Workの略で職場や公共の場で開くと気まずいコンテンツを示す警告ラベルのこと。SFWとの違いや、SlackやTeamsでのURL共有時にプレビュー表示で事故を防ぐ方法、リモートワーク時代の注意点を解説します。
システム開発・テクノロジー LLMOとは？SEOとの違いとAIの回答に自社を載せるための最適化を解説
LLMOとは、ChatGPTなどのAIが回答に自社の情報を引用してくれるようサイトを整えるAI向け最適化のこと。SEOとの目的の違いや、構造化データ・FAQ充実・具体的な数値記載でAIから信頼される情報発信のコツを解説します。
IT基礎・一般用語 一次情報とは？伝言ゲームの一人目が持つ「生の事実」の価値を解説
一次情報とは、自分が直接体験したり調査して得た加工前の生データのこと。二次情報・三次情報との違いや、ネットの受け売りではなく現場で確かめた事実が企画書の説得力を劇的に上げる理由、情報の出所を見極める習慣の身につけ方を解説します。