システム開発・テクノロジー

画像生成AIとは、テキストの指示からAIが新しい画像をゼロから自動で描き出す技術のこと。手で描くイラストソフトとの違いや、Stable Diffusion・Midjourneyなどの具体例、商用利用時の著作権リスクとプロンプトの書き方を解説します。

Transformerとは、文中のすべての単語の関連性を同時に計算して重要度を判断するAIの計算モデルのこと。順番に処理するRNNとの違いや、ChatGPT・BERTの基盤となったアテンション機構の仕組みをIT初心者向けに解説します。

BERTとは、Googleが開発した文章を双方向から読んで文脈を深く理解するAI技術のこと。従来の一方向読みとの違いや、キーワードの不自然な繰り返しが不要になった理由、読みやすさ重視のライティングが評価される仕組みを解説します。

ChatGPTとは、OpenAIが開発した対話形式で文章生成や質問回答を行うAIチャットサービスのこと。既存ページを探すGoogle検索との違いや、メール作成・コード修正など実務での活用例、精度を上げるプロンプトの書き方を解説します。

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。

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。

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。

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。